Python多进程、多线程编程_python 进程 编程

1. 进程、线程、协程

从教科书上我们知道，进程process是资源分配的基本单位，线程thread是资源调度的最小单位

线程与资源分配无关，它属于某一个进程，并与进程内的其他线程一起共享进程的资源，线程是比进程更细粒度的单位。

对单核CPU，同一时刻（而不是时间段）只有一个进程会被CPU执行，尽管能看见后台有多个进程在运行，这只是（例如时间片轮转引起的）“并发”而不是真正意义上的“并行”。
只有硬件才能决定能否并行，单CPU单物理核心，只能并发，没法并行。多核CPU（或多CPU）才能达到并行，每个核心执行一个进程。即只有多核CPU才能实现多进程。

多进程的使命是提高多核利用率。
（多）线程的使命是提高CPU的利用率，IO占用时不让CPU闲置；
线程是资源调度（使用CPU）的基本单位，当执行中的线程遇到IO等操作时，可以让位给其他线程来占用CPU（例如只有一个进程时，不至于使该进程的所有线程都不再使用CPU），最大化CPU利用率。
展开：例如单核CPU、一个进程。如果进程是资源调度的基本单位，即整个进程要么在CPU上执行，要么闲置，这样，如果遇到IO，整个进程就得等待IO，使CPU空闲。如果资源调度的基本单位是线程，即在CPU上执行的不再是进程而是比进程更细粒度的线程，当遇到IO，可以让位给其他不依赖IO的线程占用CPU，不至于使CPU空闲。

线程切换开销大，用协程。

2. Python多线程

GIL全局解释器锁

GIL全局解释器锁（英语：Global Interpreter Lock，缩写GIL），并不是Python的特性，它是在实现CPython（Python最常见的解释器）时所引入的一个概念。
GIL的作用是保证同一时刻CPU上只有一个线程被执行，无论CPU有多少核心。这么设计的目的？？？？
注意，只有Python或更具体CPython解释器才有这个GIL，其他的例如C、Java的多线程是真正的多线程，可以有多个线程在CPU上执行（多个核心）。

在python2.x中，ticks技术会很快达到阈值，触发GIL的释放与再竞争，线程切换需要消耗资源。GIL的释放逻辑是当前线程遇到IO操作或者ticks（python自身的计数器）计数达到100后就进行释放。在python3.x中，替换ticks的100计数改为时间阈值，即当前线程的执行时间达到阈值后进行释放。

“多核多线程比单核多线程更差，原因是单核下多线程，每次释放GIL，唤醒的那个线程都能获取到GIL锁，所以能够无缝执行，但多核下，CPU0释放GIL后，其他CPU上的线程都会进行竞争，但GIL可能会马上又被CPU0拿到，导致其他几个CPU上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态，这样会造成线程颠簸(thrashing)，导致效率更低。”

由于GIL的机制，Python的多线程相当于“伪多线程”，多核心多线程等价于多核心单线程，还会增加线程调度的颠簸开销。
既然如此，Python的伪多线程有什么用？
多线程首先是线程，有着线程的通用作用或功能，即可以解决CPU利用率问题，

补充GIL的意义
Python 是一门解释型的语言，这就意味着代码是解释一行，运行一行，它并不清楚代码全局；
GIL的意义，CPython官方说CPython的内存管理不是安全的，GIL是必要的，防止对多线程同时对共享数据修改，产生数据不一致性。如果继续问，关于为什么不设计成内存安全，进而去除GIL，我理解使用GIL设计简单吧，就工作量更小，例如多线程也存在线程竞争、调度

CPython科普

CPython指C语言实现的Python解释器，是官方的且使用最广的Python解释器。同样，还存在各种各样Python的实现版本，IronPython、Jython和PyPy。除了 CPython 以外，还有用 JAVA 实现的 Jython 、用.NET 实现的 IronPython、实验性的 Python 解释器比如 PyPy。具体参见
https://wiki.python.org/moin/PythonImplementations?action=show&redirect=implementation

3. Python：多进程 or 多线程

结论：
I/O密集型任务，使用多线程（并发）：
计算密集型任务，使用多进程（并行）：CPU不够用，多核/多进程起作用。此时，如果使用Python多线程，ticks技术会很快达到阈值，触发GIL的释放与再竞争，线程切换需要消耗资源。

计算密集型、I/O密集型科普

计算密集型任务，需要进行大量的计算，消耗大量CPU资源，例如计算圆周率、高维for循环的数值计算。

I/O密集型任务，例如磁盘、网络IO，大量时间在等待IO操作完成（IO速度远远低于CPU和内存的速度），CPU资源消耗的少。这种情况下整体的速度瓶颈在IO，CPU大部分时间空闲，多核/多进程也没用。

4. 编程实战

https://docs.python.org/3.10/library/multiprocessing.html?highlight=multiprocessing
守护进程（线程）
四个核心函数
apply_async、map_async、apply、map
后缀async意味着异步即非阻塞其他进程，反之，没有后缀是同步阻塞方式。
同步方式类似串行，一次往线程池放一个进程，一个进程使用时会阻塞其他进程，无法并行加速。
一般就用apply_async，无论并行还是串行，都是处理数据，有返回值的，并行能保证保证返回的先后顺序，进而可以复现结果吗，这取决于代码设计方式。

实现一：使用callback，进程间的返回值始终随机

import multiprocessing as mp
import numpy as np
import time

def call_back(res):
    results.append(res)

def onecpu(iter):
    a = iter
    time.sleep(1)
    print(a)
    return a

if __name__ == '__main__':
    results = []
    # print(mp.cpu_count())  # 8
    pool = mp.Pool(mp.cpu_count() // 2)
    t0 = time.time()
    for iter in range(10):
        # 后缀async意味着异步即非阻塞其他进程,反之是同步阻塞方式,
        # pool.map_async(onecpu, (iter,), callback=call_back)

        pool.apply_async(onecpu, (iter,), callback=call_back)

        # a = pool.apply(onecpu, (iter,))  # 同步方式无法加速,使其他进程阻塞只至其结束
        # print(a)

        # pool.map(onecpu, (iter,))  # 同步方式无法加速
    pool.close()
    pool.join()  # 阻塞主进程,之前必须close,

    print('time:{:.2f}'.format(time.time()-t0))
    print(results)
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实现2：不用callback，能保证有序

import multiprocessing as mp
import numpy as np
import time

def onecpu(iter):
    a = iter
    time.sleep(1)
    print(a)
    return a

if __name__ == '__main__':
    results = []
    # print(mp.cpu_count())
    pool = mp.Pool(mp.cpu_count() // 2)
    t0 = time.time()
    for iter in range(10):
        # 后缀async意味着异步即非阻塞其他进程,反之是同步阻塞方式,
        # pool.map_async(onecpu, (iter,), callback=call_back)

        # a = pool.apply_async(onecpu, (iter,), callback=call_back)
        a = pool.apply_async(onecpu, (iter,))
        results.append(a)

        # a = pool.apply(onecpu, (iter,))  # 同步方式无法加速,使其他进程阻塞只至其结束
        # print(a)

        # pool.map(onecpu, (iter,))  # 同步方式无法加速
    pool.close()
    pool.join()  # 阻塞主进程,之前必须close,

    print('time:{:.2f}'.format(time.time()-t0))

    for res in results:
        print(res.get(), end=' ')
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注意，实现2，不能在for循环内改为results.append(a.get())，这样将变为同步（从运行时间上这样猜测的）。

实验2中print的顺序是随机的，但results中是顺序是定的，机理还不清楚；
实验1中print的顺序和results的顺序都是随机的，而且不相同。大量实验得到的结果。

mp.cpu_count()是cpu的逻辑核