前言：为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋，不是真正意义上的多线程？

看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。问题：

1、Python多线程为什么耗时更长？

2、为什么在Python里面推荐使用多进程而不是多线程？

1 基础知识

现在的PC都是多核的，使用多线程能充分利用CPU来提供程序的执行效率。

1.1 线程

线程是一个基本的CPU执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个CPU执行时所需要的一串指令。

1.2 进程

进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程，是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说，每个应用程序都有一个自己的进程。

每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。

1.3 两者的区别

线程必须在某个进程中执行。
一个进程可包含多个线程，其中有且只有一个主线程。
多线程共享同个地址空间、打开的文件以及其他资源。
多进程共享物理内存、磁盘、打印机以及其他资源。

1.4 线程的类型

线程的因作用可以划分为不同的类型。大致可分为：

主线程
子线程
守护线程（后台线程）
前台线程

2 Python 多线程

2.1 GIL

其他语言，CPU是多核时是支持多个线程同时执行。但在Python中，无论是单核还是多核，同时只能由一个线程在执行。其根源是GIL的存在。GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是Python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。某个线程想要执行，必须先拿到GIL，我们可以把GIL看作是“通行证”，并且在一个Python进程中，GIL只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行。

而目前Python的解释器有多种，例如：

CPython：CPython是用C语言实现的Python解释器。作为官方实现，它是最广泛使用的Python解释器。
PyPy：PyPy是用RPython实现的解释器。RPython是Python的子集，具有静态类型。这个解释器的特点是即时编译，支持多重后端（C, CLI, JVM）。PyPy旨在提高性能，同时保持最大兼容性（参考CPython的实现）。
Jython：Jython是一个将Python代码编译成Java字节码的实现，运行在JVM (Java Virtual Machine) 上。另外，它可以像是用Python模块一样，导入并使用任何Java类。
IronPython：IronPython是一个针对 .NET 框架的Python实现。它可以用Python和 .NET framework的库，也能将Python代码暴露给 .NET框架中的其他语言。

GIL只在CPython中才有，而在PyPy和Jython中是没有GIL的。

每次释放GIL锁，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源。这就导致打印线程执行时长，会发现耗时更长的原因。

并且由于GIL锁存在，Python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行)，这就是为什么在多核CPU上，Python 的多线程效率并不高的根本原因。

2.2 创建多线程

Python提供两个模块进行多线程的操作，分别是thread和threading，前者是比较低级的模块，用于更底层的操作，一般应用级别的开发不常用。

方法1：直接使用threading.Thread()

import threading

# 这个函数名可随便定义
def run(n):
    print("current task：", n)

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=run, args=("thread 1",))
    t2 = threading.Thread(target=run, args=("thread 2",))
    t1.start()
    t2.start()

方法2：继承threading.Thread来自定义线程类，重写run方法

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, n):
        super(MyThread, self).__init__()  # 重构run函数必须要写
        self.n = n

    def run(self):
        print("current task：", n)

if __name__ == "__main__":
    t1 = MyThread("thread 1")
    t2 = MyThread("thread 2")

    t1.start()
    t2.start()

2.3 线程合并

join函数执行顺序是逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行。主线程结束后，子线程还在运行，join函数使得主线程等到子线程结束时才退出。

import threading

def count(n):
    while n > 0:
        n -= 1

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=count, args=("100000",))
    t2 = threading.Thread(target=count, args=("100000",))
    t1.start()
    t2.start()
    # 将 t1 和 t2 加入到主线程中
    t1.join()
    t2.join()

2.4 线程同步与互斥锁

线程之间数据共享的。当多个线程对某一个共享数据进行操作时，就需要考虑到线程安全问题。threading模块中定义了Lock 类，提供了互斥锁的功能来保证多线程情况下数据的正确性。

用法的基本步骤：

#创建锁
mutex = threading.Lock()
#锁定
mutex.acquire([timeout])
#释放
mutex.release()

其中，锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout，则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁，从而可以进行一些其他的处理。具体用法见示例代码：

import threading
import time

num = 0
mutex = threading.Lock()

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        global num 
        time.sleep(1)

        if mutex.acquire(1):  
            num = num + 1
            msg = self.name + ': num value is ' + str(num)
            print(msg)
            mutex.release()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        t = MyThread()
        t.start()

2.5 可重入锁（递归锁）

为了满足在同一线程中多次请求同一资源的需求，Python提供了可重入锁（RLock）。RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire 的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。具体用法如下：

#创建 RLock
mutex = threading.RLock()

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        if mutex.acquire(1):
            print("thread " + self.name + " get mutex")
            time.sleep(1)
            mutex.acquire()
            mutex.release()
            mutex.release()

2.6 守护线程

如果希望主线程执行完毕之后，不管子线程是否执行完毕都随着主线程一起结束。我们可以使用setDaemon(bool)函数，它跟join函数是相反的。它的作用是设置子线程是否随主线程一起结束，必须在start() 之前调用，默认为False。

2.7 定时器

如果需要规定函数在多少秒后执行某个操作，需要用到Timer类。具体用法如下：

from threading import Timer
 
def show():
    print("Pyhton")

# 指定一秒钟之后执行 show 函数
t = Timer(1, hello)
t.start()

3 Python 多进程

3.1 创建多进程

Python要进行多进程操作，需要用到muiltprocessing库，其中的Process类跟threading模块的Thread类很相似。所以直接看代码熟悉多进程。

方法1：直接使用Process, 代码如下：

from multiprocessing import Process  

def show(name):
    print("Process name is " + name)

if __name__ == "__main__": 
    proc = Process(target=show, args=('subprocess',))  
    proc.start()  
    proc.join()

方法2：继承Process来自定义进程类，重写run方法, 代码如下：

from multiprocessing import Process
import time

class MyProcess(Process):
    def __init__(self, name):
        super(MyProcess, self).__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        print('process name :' + str(self.name))
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        p = MyProcess(i)
        p.start()
    for i in range(3):
        p.join()

3.2 多进程通信

进程之间不共享数据的。如果进程之间需要进行通信，则要用到Queue模块或者Pipe模块来实现。

Queue

Queue是多进程安全的队列，可以实现多进程之间的数据传递。它主要有两个函数put和get。

put() 用以插入数据到队列中，put还有两个可选参数：blocked 和timeout。如果blocked为 True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出 Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。

get()可以从队列读取并且删除一个元素。同样get有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且 timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常。

具体用法如下：

from multiprocessing import Process, Queue
 
def put(queue):
    queue.put('Queue 用法')
 
if __name__ == '__main__':
    queue = Queue()
    pro = Process(target=put, args=(queue,))
    pro.start()
    print(queue.get())   
    pro.join()

Pipe

Pipe的本质是进程之间的用管道数据传递，而不是数据共享，这和socket有点像。pipe() 返回两个连接对象分别表示管道的两端，每端都有send()和recv()函数。如果两个进程试图在同一时间的同一端进行读取和写入那么，这可能会损坏管道中的数据，具体用法如下：

from multiprocessing import Process, Pipe
 
def show(conn):
    conn.send('Pipe 用法')
    conn.close()
 
if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = Pipe() 
    pro = Process(target=show, args=(child_conn,))
    pro.start()
    print(parent_conn.recv())   
    pro.join()

3.3 进程池

创建多个进程，我们不用傻傻地一个个去创建。我们可以使用Pool模块来搞定。Pool 常用的方法如下：

方法	含义
apply()	同步执行（串行）
apply_async()	异步执行（并行）
terminate()	立刻关闭进程池
join()	主进程等待所有子进程执行完毕。必须在close或terminate()之后使用
close()	等待所有进程结束后，才关闭进程池

具体用法见示例代码：

#coding: utf-8
import multiprocessing
import time

def func(msg):
    print("msg:", msg)
    time.sleep(3)
    print("end")

if __name__ == "__main__":
    # 维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
    pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
    for i in range(5):
        msg = "hello %d" %(i)
        # 非阻塞式，子进程不影响主进程的执行，会直接运行到 pool.join()
        pool.apply_async(func, (msg, ))   

        # 阻塞式，先执行完子进程，再执行主进程
        # pool.apply(func, (msg, ))   

    print("Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
    # 调用join之前，先调用close函数，否则会出错。
    pool.close()
    # 执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
    pool.join()   
    print("Sub-process(es) done.")

如上，进程池Pool被创建出来后，即使实际需要创建的进程数远远大于进程池的最大上限，p.apply_async(test)代码依旧会不停的执行，并不会停下等待；相当于向进程池提交了10个请求，会被放到一个队列中；

当执行完p1 = Pool(5)这条代码后，5条进程已经被创建出来了，只是还没有为他们各自分配任务，也就是说，无论有多少任务，实际的进程数只有5条，计算机每次最多5条进程并行。

当Pool中有进程任务执行完毕后，这条进程资源会被释放，pool会按先进先出的原则取出一个新的请求给空闲的进程继续执行；

当Pool所有的进程任务完成后，会产生5个僵尸进程，如果主线程不结束，系统不会自动回收资源，需要调用join函数去回收。

join函数是主进程等待子进程结束回收系统资源的，如果没有join，主程序退出后不管子进程有没有结束都会被强制杀死；

创建Pool池时，如果不指定进程最大数量，默认创建的进程数为系统的内核数量.

4 选择多线程还是多进程？

在这个问题上，首先要看下你的程序是属于哪种类型的。一般分为两种：CPU密集型和I/O密集型。

CPU 密集型：程序比较偏重于计算，需要经常使用CPU来运算。例如科学计算的程序，机器学习的程序等。
I/O 密集型：顾名思义就是程序需要频繁进行输入输出操作。爬虫程序就是典型的I/O密集型程序。

如果程序是属于CPU密集型，建议使用多进程。而多线程就更适合应用于I/O密集型程序。

今天的文章Python之多进程与多线程分享到此就结束了，感谢您的阅读。

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Python之多进程与多线程