python 多工 程序

什麼是程序？

程序是作業系統分配資源的基本單元。

程序、執行緒的區別與優缺點

程序是系統進行資源分配的最小單位.

執行緒是程序的乙個實體,是cpu進行排程的基本單位。

執行緒自己基本上不擁有系統資源,只擁有一點在執行中必不可少的資源(如程式計數器,一組暫存器和棧),但是它可與同屬乙個程序的其他的執行緒共享程序所擁有的全部資源.

2. 區別：

乙個程式至少有乙個程序,乙個程序至少有乙個執行緒.執行緒的劃分尺度小於程序(資源比程序少)，使得多執行緒程式的併發性高。

程序在執行過程中擁有獨立的記憶體單元，而多個執行緒共享記憶體，從而極大地提高了程式的執行效率。

執行緒不能夠獨立執行，必須依存在程序中

3. 優缺點：

執行緒執行開銷小，但不利於資源的管理和保護；而程序正相反。

程序的建立步驟

建立乙個程序的例項物件

建立並啟動程序

**實現：

import threading

import time
import multiprocessing
def test1():
while true:
print("1--------")
time.sleep(1)
def test2():
while true:
print("2--------")
time.sleep(1)
def main():
#    t1 = threading.thread(target=test1)
#    t2 = threading.thread(target=test2)
#    t1.start()
#    t2.start()
p1 = multiprocessing.process(target=test1)
p2 = multiprocessing.process(target=test2)
p1.start()
p2.start()
if __name__ == "__main__":
main()

通過queue實現程序間通訊

向佇列中新增資料

從佇列中取資料

判斷佇列中是否為空

判斷佇列中是否已滿

**實現如下：

import multiprocessing

"""乙個程序向queue中寫入資料，另外乙個程序從queue中獲取資料，
通過queue完成了 多個需要配合的程序間的資料共享，從而能夠 起到 解耦的作用
"""def download_from_web(q):
data = [11, 22, 33, 44]
# 向佇列中寫入資料
for temp in data:
q.put(temp)
def analysis_data(q):
"""資料處理"""
waitting_analysis_data = list()
# 從佇列中獲取資料
while true:
data = q.get()
if q.empty():
break
# 模擬資料處理
print(waitting_analysis_data)
def main():
# 1. 建立乙個佇列
q = multiprocessing.queue()
# 2. 建立多個程序，將佇列的引用當做實參進行傳遞到裡面
p1 = multiprocessing.process(target=download_from_web, args=(q,))
p2 = multiprocessing.process(target=analysis_data, args=(q,))
p1.start()
p2.start()
if __name__ == "__main__":
main()

通過程序池建立程序，佇列的使用要用multiprocessing.manager().queue()的方式，否則會報錯。

程序池pool

但如果是上百甚至上千個目標，手動的去建立程序的工作量巨大，此時就可以用到multiprocessing模組提供的pool方法。

初始化pool時，可以指定乙個最大程序數，當有新的請求提交到pool中時，

如果池還沒有滿，那麼就會建立乙個新的程序用來執行該請求；

但如果池中的程序數已經達到指定的最大值，那麼該請求就會等待，直到池中有程序結束，才會用之前的程序來執行新的任務

程序池的實現步驟

匯入程序池模組

定義程序池，最大程序池最大數

關閉程序池

等待程序池執行完畢

**實現：

from multiprocessing import pool

import os, time, random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s開始執行,程序號為%d" % (msg,os.getpid()))
# random.random()隨機生成0~1之間的浮點數
time.sleep(random.random()*2) 
t_stop = time.time()
print(msg,"執行完畢，耗時%0.2f" % (t_stop-t_start))
po = pool(3)  # 定義乙個程序池，最大程序數3
for i in range(0,10):
# 每次迴圈將會用空閒出來的子程序去呼叫目標
print("----start----")
po.close()  # 關閉程序池，關閉後po不再接收新的請求
po.join()  # 等待po中所有子程序執行完成，必須放在close語句之後
print("-----end-----")

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