使用Python中的线程模块，能够同时运行程序的不同部分，并简化设计。如果你已经入门Python，并且想用线程来提升程序运行速度的话，希望这篇教程会对你有所帮助。

线程与进程

什么是进程

进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。每个进程都有自己的独立内存空间，不同进程通过进程间通信来通信。由于进程比较重量，占据独立的内存，所以上下文进程间的切换开销（栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等）比较大，但相对比较稳定安全。

什么是线程

CPU调度和分派的基本单位 线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。线程间通信主要通过共享内存，上下文切换很快，资源开销较少，但相比进程不够稳定容易丢失数据。

进程与线程的关系图

线程与进程的区别：

进程

现实生活中，有很多的场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候 手和脚共同来驾驶 汽车 ，比如唱歌跳舞也是同时进行的，再比如边吃饭边打电话；试想如果我们吃饭的时候有一个领导来电，我们肯定是立刻就接听了。但是如果你吃完饭再接听或者回电话，很可能会被开除。

注意：

多任务的概念

什么叫 多任务 呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。

现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？

答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒，这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。

真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。 其实就是CPU执行速度太快啦！以至于我们感受不到在轮流调度。

并行与并发

并行（Parallelism）

并行：指两个或两个以上事件（或线程）在同一时刻发生，是真正意义上的不同事件或线程在同一时刻，在不同CPU资源呢上（多核），同时执行。

特点

并发（Concurrency）

指一个物理CPU(也可以多个物理CPU) 在若干道程序（或线程）之间多路复用，并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率。

特点

multiprocess.Process模块

process模块是一个创建进程的模块，借助这个模块，就可以完成进程的创建。

语法：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）。

注意：1. 必须使用关键字方式来指定参数；2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元祖形式，必须有逗号。

参数介绍：

group：参数未使用，默认值为None。

target：表示调用对象，即子进程要执行的任务。

args：表示调用的位置参数元祖。

kwargs：表示调用对象的字典。如kwargs = {'name':Jack, 'age':18}。

name：子进程名称。

代码：

除了上面这些开启进程的方法之外，还有一种以继承Process的方式开启进程的方式：

通过上面的研究，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题。

当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题，我们可以考虑加锁，我们以模拟抢票为例，来看看数据安全的重要性。

加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改。加锁牺牲了速度，但是却保证了数据的安全。

因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。

mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。队列和管道都是将数据存放于内存中 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来， 我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性（ 后续扩展该内容 ）。

线程

Python的threading模块

Python 供了几个用于多线程编程的模块，包括 thread, threading 和 Queue 等。thread 和 threading 模块允许程序员创建和管理线程。thread 模块 供了基本的线程和锁的支持，而 threading 供了更高级别，功能更强的线程管理的功能。Queue 模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间 共享数据的队列数据结构。

python创建和执行线程

创建线程代码

1. 创建方法一:

2. 创建方法二:

进程和线程都是实现多任务的一种方式，例如：在同一台计算机上能同时运行多个QQ（进程),一个QQ可以打开多个聊天窗口（线程）。资源共享：进程不能共享资源，而线程共享所在进程的地址空间和其他资源，同时，线程有自己的栈和栈指针。所以在一个进程内的所有线程共享全局变量，但多线程对全局变量的更改会导致变量值得混乱。

代码演示:

得到的结果是：

首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行（其中的JPython就没有GIL）。

那么CPython实现中的GIL又是什么呢？GIL全称Global Interpreter Lock为了避免误导，我们还是来看一下官方给出的解释：

主要意思为:

因此，解释器实际上被一个全局解释器锁保护着，它确保任何时候都只有一个Python线程执行。在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行:

由于GIL的存在，Python的多线程不能称之为严格的多线程。因为 多线程下每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程在运行。

由于GIL的存在，即使是多线程，事实上同一时刻只能保证一个线程在运行， 既然这样多线程的运行效率不就和单线程一样了吗，那为什么还要使用多线程呢？

由于以前的电脑基本都是单核CPU，多线程和单线程几乎看不出差别，可是由于计算机的迅速发展，现在的电脑几乎都是多核CPU了，最少也是两个核心数的，这时差别就出来了：通过之前的案例我们已经知道，即使在多核CPU中，多线程同一时刻也只有一个线程在运行，这样不仅不能利用多核CPU的优势，反而由于每个线程在多个CPU上是交替执行的，导致在不同CPU上切换时造成资源的浪费，反而会更慢。即原因是一个进程只存在一把gil锁，当在执行多个线程时，内部会争抢gil锁，这会造成当某一个线程没有抢到锁的时候会让cpu等待，进而不能合理利用多核cpu资源。

但是在使用多线程抓取网页内容时，遇到IO阻塞时，正在执行的线程会暂时释放GIL锁，这时其它线程会利用这个空隙时间，执行自己的代码，因此多线程抓取比单线程抓取性能要好，所以我们还是要使用多线程的。

GIL对多线程Python程序的影响

程序的性能受到计算密集型(CPU)的程序限制和I/O密集型的程序限制影响,那什么是计算密集型和I/O密集型程序呢?

计算密集型：要进行大量的数值计算，例如进行上亿的数字计算、计算圆周率、对视频进行高清解码等等。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是花费的主要时间在任务切换的时间，此时CPU执行任务的效率比较低。

IO密集型：涉及到网络请求(time.sleep())、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。

当然为了避免GIL对我们程序产生影响，我们也可以使用，线程锁。

Lock&RLock

常用的资源共享锁机制：有Lock、RLock、Semphore、Condition等，简单给大家分享下Lock和RLock。

Lock

特点就是执行速度慢，但是保证了数据的安全性

RLock

使用锁代码操作不当就会产生死锁的情况。

什么是死锁

死锁：当线程A持有独占锁a，并尝试去获取独占锁b的同时，线程B持有独占锁b，并尝试获取独占锁a的情况下，就会发生AB两个线程由于互相持有对方需要的锁，而发生的阻塞现象，我们称为死锁。即死锁是指多个进程因竞争资源而造成的一种僵局，若无外力作用，这些进程都将无法向前推进。

所以，在系统设计、进程调度等方面注意如何不让这四个必要条件成立，如何确定资源的合理分配算法，避免进程永久占据系统资源。

死锁代码

python线程间通信

如果各个线程之间各干各的，确实不需要通信，这样的代码也十分的简单。但这一般是不可能的，至少线程要和主线程进行通信，不然计算结果等内容无法取回。而实际情况中要复杂的多，多个线程间需要交换数据，才能得到正确的执行结果。

python中Queue是消息队列，提供线程间通信机制，python3中重名为为queue，queue模块块下提供了几个阻塞队列，这些队列主要用于实现线程通信。

在 queue 模块下主要提供了三个类，分别代表三种队列，它们的主要区别就在于进队列、出队列的不同。

简单代码演示

此时代码会阻塞，因为queue中内容已满，此时可以在第四个queue.put('苹果')后面添加timeout，则成为 queue.put('苹果'，timeout=1)如果等待1秒钟仍然是满的就会抛出异常，可以捕获异常。

同理如果队列是空的，无法获取到内容默认也会阻塞，如果不阻塞可以使用queue.get_nowait()。

在掌握了 Queue 阻塞队列的特性之后，在下面程序中就可以利用 Queue 来实现线程通信了。

下面演示一个生产者和一个消费者，当然都可以多个

使用queue模块，可在线程间进行通信，并保证了线程安全。

协程

协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。

协程是python个中另外一种实现多任务的方式，只不过比线程更小占用更小执行单元（理解为需要的资源）。为啥说它是一个执行单元，因为它自带CPU上下文。这样只要在合适的时机， 我们可以把一个协程 切换到另一个协程。只要这个过程中保存或恢复 CPU上下文那么程序还是可以运行的。

通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定。

在实现多任务时，线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CPU上下文这么简单。操作系统为了程序运行的高效性每个线程都有自己缓存Cache等等数据，操作系统还会帮你做这些数据的恢复操作。所以线程的切换非常耗性能。但是协程的切换只是单纯的操作CPU的上下文，所以一秒钟切换个上百万次系统都抗的住。

greenlet与gevent

为了更好使用协程来完成多任务，除了使用原生的yield完成模拟协程的工作，其实python还有的greenlet模块和gevent模块，使实现协程变的更加简单高效。

greenlet虽说实现了协程，但需要我们手工切换，太麻烦了，gevent是比greenlet更强大的并且能够自动切换任务的模块。

其原理是当一个greenlet遇到IO(指的是input output 输入输出，比如网络、文件操作等)操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。

模拟耗时操作：

如果有耗时操作也可以换成，gevent中自己实现的模块，这时候就需要打补丁了。

使用协程完成一个简单的二手房信息的爬虫代码吧！

以下文章来源于Python专栏 ，作者宋宋

文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/2r3_ipU3HjdA5VnqSHjUnQ

asyncio 是 Python 中的异步IO库，用来编写并发协程，适用于IO阻塞且需要大量并发的场景，例如爬虫、文件读写。

asyncio 在 Python3.4 被引入，经过几个版本的迭代，特性、语法糖均有了不同程度的改进，这也使得不同版本的 Python 在 asyncio 的用法上各不相同，显得有些杂乱，以前使用的时候也是本着能用就行的原则，在写法上走了一些弯路，现在对 Python3.7+ 和 Python3.6 中 asyncio 的用法做一个梳理，以便以后能更好的使用。

协程，又称微线程，它不被操作系统内核所管理，而完全是由程序控制，协程切换花销小，因而有更高的性能。

协程可以比作子程序，不同的是，执行过程中协程可以挂起当前状态，转而执行其他协程，在适当的时候返回来接着执行，协程间的切换不需要涉及任何系统调用或任何阻塞调用，完全由协程调度器进行调度。

Python 中以 asyncio 为依赖，使用 async/await 语法进行协程的创建和使用，如下 async 语法创建一个协程函数：

在协程中除了普通函数的功能外最主要的作用就是：使用 await 语法等待另一个协程结束，这将挂起当前协程，直到另一个协程产生结果再继续执行：

asyncio.sleep() 是 asyncio 包内置的协程函数，这里模拟耗时的IO操作，上面这个协程执行到这一句会挂起当前协程而去执行其他协程，直到sleep结束，当有多个协程任务时，这种切换会让它们的IO操作并行处理。

注意，执行一个协程函数并不会真正的运行它，而是会返回一个协程对象，要使协程真正的运行，需要将它们加入到事件循环中运行，官方建议 asyncio 程序应当有一个主入口协程，用来管理所有其他的协程任务：

在 Python3.7+ 中，运行这个 asyncio 程序只需要一句： asyncio.run(main()) ，而在 Python3.6 中，需要手动获取事件循环并加入协程任务：

事件循环就是一个循环队列，对其中的协程进行调度执行，当把一个协程加入循环，这个协程创建的其他协程都会自动加入到当前事件循环中。

其实协程对象也不是直接运行，而是被封装成一个个待执行的 Task ，大多数情况下 asyncio 会帮我们进行封装，我们也可以提前自行封装 Task 来获得对协程更多的控制权，注意，封装 Task 需要 当前线程有正在运行的事件循环 ，否则将引 RuntimeError，这也就是官方建议使用主入口协程的原因，如果在主入口协程之外创建任务就需要先手动获取事件循环然后使用底层方法 loop.create_task() ，而在主入口协程之内是一定有正在运行的循环的。任务创建后便有了状态，可以查看运行情况，查看结果，取消任务等：

asyncio.create_task() 是 Python3.7 加入的高层级API，在 Python3.6，需要使用低层级API asyncio.ensure_future() 来创建 Future，Future 也是一个管理协程运行状态的对象，与 Task 没有本质上的区别。

通常，一个含有一系列并发协程的程序写法如下（Python3.7+）：

并发运行多个协程任务的关键就是 asyncio.gather(*tasks) ，它接受多个协程任务并将它们加入到事件循环，所有任务都运行完成后会返回结果列表，这里我们也没有手动封装 Task，因为 gather 函数会自动封装。

并发运行还有另一个方法 asyncio.wait(tasks) ，它们的区别是：

前面讲了为什么python里推荐用多进程而不是多线程，但是多进程也有其自己的限制：相比线程更加笨重、切换耗时更长，并且在python的多进程下，进程数量不推荐超过CPU核心数（一个进程只有一个GIL，所以一个进程只能跑满一个CPU），因为一个进程占用一个CPU时能充分利用机器的性能，但是进程多了就会出现频繁的进程切换，反而得不偿失。

不过特殊情况（特指IO密集型任务）下，多线程是比多进程好用的。

举个例子：给你200W条url，需要你把每个url对应的页面抓取保存起来，这种时候，单单使用多进程，效果肯定是很差的。为什么呢？

例如每次请求的等待时间是2秒，那么如下（忽略cpu计算时间）：

1、单进程+单线程：需要2秒*200W=400W秒==1111.11个小时==46.3天，这个速度明显是不能接受的

2、单进程+多线程：例如我们在这个进程中开了10个多线程，比1中能够提升10倍速度，也就是大约4.63天能够完成200W条抓取，请注意，这里的实际执行是：线程1遇见了阻塞，CPU切换到线程2去执行，遇见阻塞又切换到线程3等等，10个线程都阻塞后，这个进程就阻塞了，而直到某个线程阻塞完成后，这个进程才能继续执行，所以速度上提升大约能到10倍（这里忽略了线程切换带来的开销，实际上的提升应该是不能达到10倍的），但是需要考虑的是线程的切换也是有开销的，所以不能无限的启动多线程（开200W个线程肯定是不靠谱的）

3、多进程+多线程：这里就厉害了，一般来说也有很多人用这个方法，多进程下，每个进程都能占一个cpu，而多线程从一定程度上绕过了阻塞的等待，所以比单进程下的多线程又更好使了，例如我们开10个进程，每个进程里开20W个线程，执行的速度理论上是比单进程开200W个线程快10倍以上的（为什么是10倍以上而不是10倍，主要是cpu切换200W个线程的消耗肯定比切换20W个进程大得多，考虑到这部分开销，所以是10倍以上）。

还有更好的方法吗？答案是肯定的，它就是：

4、协程，使用它之前我们先讲讲what/why/how（它是什么/为什么用它/怎么使用它）

what：

协程是一种用户级的轻量级线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：

协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

在并发编程中，协程与线程类似，每个协程表示一个执行单元，有自己的本地数据，与其它协程共享全局数据和其它资源。

why：

目前主流语言基本上都选择了多线程作为并发设施，与线程相关的概念是抢占式多任务（Preemptive multitasking），而与协程相关的是协作式多任务。

不管是进程还是线程，每次阻塞、切换都需要陷入系统调用(system call)，先让CPU跑操作系统的调度程序，然后再由调度程序决定该跑哪一个进程(线程)。

而且由于抢占式调度执行顺序无法确定的特点，使用线程时需要非常小心地处理同步问题，而协程完全不存在这个问题（事件驱动和异步程序也有同样的优点）。

因为协程是用户自己来编写调度逻辑的，对CPU来说，协程其实是单线程，所以CPU不用去考虑怎么调度、切换上下文，这就省去了CPU的切换开销，所以协程在一定程度上又好于多线程。

how:

python里面怎么使用协程？答案是使用gevent，使用方法：看这里

使用协程，可以不受线程开销的限制，我尝试过一次把20W条url放在单进程的协程里执行，完全没问题。

所以最推荐的方法，是多进程+协程（可以看作是每个进程里都是单线程，而这个单线程是协程化的）

多进程+协程下，避开了CPU切换的开销，又能把多个CPU充分利用起来，这种方式对于数据量较大的爬虫还有文件读写之类的效率提升是巨大的。

小例子：

[python] view plain copy

#-*- coding=utf-8 -*-

import requests

from multiprocessing import Process

import gevent

from gevent import monkey monkey.patch_all()

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf8')

def fetch(url):

try:

s = requests.Session()

r = s.get(url,timeout=1)#在这里抓取页面

except Exception,e:

print e

return ''

def process_start(url_list):

tasks = []

for url in url_list:

tasks.append(gevent.spawn(fetch,url))

gevent.joinall(tasks)#使用协程来执行

def task_start(filepath,flag = 100000):#每10W条url启动一个进程

with open(filepath,'r') as reader:#从给定的文件中读取url

url = reader.readline().strip()

url_list = []#这个list用于存放协程任务

i = 0 #计数器，记录添加了多少个url到协程队列

while url!='':

i += 1

url_list.append(url)#每次读取出url，将url添加到队列

if i == flag:#一定数量的url就启动一个进程并执行

p = Process(target=process_start,args=(url_list,))

p.start()

url_list = [] #重置url队列

i = 0 #重置计数器

url = reader.readline().strip()

if url_list not []:#若退出循环后任务队列里还有url剩余

p = Process(target=process_start,args=(url_list,))#把剩余的url全都放到最后这个进程来执行

p.start()

if __name__ == '__main__':

task_start('./testData.txt')#读取指定文件

细心的同学会发现：上面的例子中隐藏了一个问题：进程的数量会随着url数量的增加而不断增加，我们在这里不使用进程池multiprocessing.Pool来控制进程数量的原因是multiprocessing.Pool和gevent有冲突不能同时使用，但是有兴趣的同学可以研究一下gevent.pool这个协程池。

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