题外话

一款进度条库

pip install tqdm

多线程与多进程

什么是进程和线程

简单概述进程和线程的关系

一个工厂，至少有一个车间，一个车间至少有一个工人，最终是工人在工作。
一个程序，至少有一个进程，一个车间至少有一个线程，最终是线程在工作。
进程
是计算机资源分配的最小单元，为线程提供资源
线程
是计算机中可以被CPU执行的最小单元，是真正在工作的单位
多线程和多进程
多线程
多线程常见方法
start()：当前线程准备就绪，等待CPU调度，具体执行时间由CPU决定。主线程不会等待子线程执行完毕，直接往下走。
join()：当前线程等待子线程执行完毕，再往下走。
setDaemon(boolean): 设置当前线程是否为守护线程。(主线程执行完毕是否等待子线程执行完毕，true为不等待，false为等待)
setName(String): 设置当前线程的名称。
自定义多线程
```
import time
import threading
class MyThread(threading.Thread):
  # 实例化执行的方法
  def run(self):
      print("执行此线程",self._args)
t= MyThread(args=("我是参数1","我是参数2"))
t.start()
```
自定义多线程实列
```python
自定义线程实列
import requests # 导入requests
import threading
url_list = [
{‘name’:’1.mp4’,’url’:’https://api.007666.xyz/bilibili/video/url?id=BV1Rm4y1R7rT'},
{‘name’:’2.mp4’,’url’:’https://api.007666.xyz/bilibili/video/url?id=BV1Rm4y1R7rT'},
{‘name’:’3.mp4’,’url’:’https://api.007666.xyz/bilibili/video/url?id=BV1Rm4y1R7rT'},
]

class DowBili(threading.Thread):
def run(self):
name,url = self._args
r = requests.get(url)
with open(name,’wb’) as f:
f.write(r.content)

for i in url_list:
dow = DowBili(target=requests.get,args=(i[‘name’],i[‘url’]))
dow.start()

#### 线程安全
##### 设置线程锁
* 在多线程环境下，线程安全是一个重要的问题。如果两个线程同时修改一个变量，可能会出现不可预料的结果。在Python中，通过使用锁机制来解决线程安全问题。
```python
# 手动上锁解锁
import threading
lock_object = threading.RLock()
num = 0
def add(count):
    lock_object.acquire() # 申请锁(没有申请到就等待)
    global num
    for i in range(count):
        num += 1
    lock_object.release() # 释放锁
def sub(count):
    lock_object.acquire() # 申请锁(没有申请到就等待)
    global num
    for i in range(count):
        num -= 1
    lock_object.release() # 释放锁
t1 = threading.Thread(target=add, args=(1000000,))
t2 = threading.Thread(target=sub, args=(1000000,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()  
t2.join()
print(num)

```python
# 上下文自动进行上锁解锁
import threading
lock_object = threading.RLock()
sum = 0
def add(count):
    with lock_object:
        global sum
        for i in range(count):
            sum += 1
    print(sum)

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=add, args=(1000000,))
    t.start()

线程安全类型

是指有一些类型内部已经实现了线程安全的功能，例如：

# 带线程锁的类型实列
import threading

data_list = []

lock = threading.RLock()

def append_data(count):
    for i in range(count):
        data_list.append(i)
    print(len(data_list))

for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=append_data, args=(100,))
    t.start()

Lock和RLock的区别

Lock：不可套娃锁，已经被锁的代码块里面不能再被锁。强行加锁会造成死锁(程序卡死)。但是Lock反复上锁解锁效率高。
RLock: 可重入锁，已经被锁的代码块里面能再被锁。但是RLock反复上锁解锁效率低。
注：一般碰到调用别人上了锁的代码块或方法，就用RLock。

线程池

python3才提供线程池。线程不是开的越多越好，多了效率会下降，所以要有一个线程池来管理线程。

不等待线程池的任务完成，就直接返回。

# 线程池
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task(name):
    print('{} is running...'.format(name))
    time.sleep(1)

# 创建线程池,最大线程数为10,如果线程池中的线程数超过了最大线程数,那么新加入的任务将会等待线程池中的线程执行完毕后再执行
pool = ThreadPoolExecutor(10)

for i in range(20):
    pool.submit(task, i)

print('all task is done!')

等待线程池的任务完成，才能返回。

# 线程池
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task(name):
    print('{} is running...'.format(name))
    time.sleep(1)

# 创建线程池,最大线程数为10,如果线程池中的线程数超过了最大线程数,那么新加入的任务将会等待线程池中的线程执行完毕后再执行
pool = ThreadPoolExecutor(10)

for i in range(20):
    pool.submit(task, i)
print('wait for all task done...')
pool.shutdown(wait=True)
print('all task is done!')

线程池完成的回调

# 线程池执行完毕的回调
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def task(name):
    print('{} is running...'.format(name))
    time.sleep(1)
    return name
pool = ThreadPoolExecutor(10)
for i in range(20):

    # 线程池提交会返回一个futures对象
    future =  pool.submit(task, i)
    # 使用add_done_callback方法添加回调函数
    future.add_done_callback(lambda x: print('{} is done'.format(x.result())))

多进程

多进程常见方法

start: 当前进程准备就绪，等待CPU调度，具体执行时间由CPU决定。最终工作的是进程中的线程。
join: 等待当前进程的所有线程执行完毕再执行下一步。
daemon: 设置当前进程为守护进程。

自定义进程类

# 自定义进程
import multiprocessing

class MyProcess(multiprocessing.Process):
    def run(self):
        print('执行了进程：', self.name)

if __name__ == '__main__':
    p = MyProcess(name='test')
    p.start()

CPU个数

# CPU个数
import multiprocessing

cpu_count = multiprocessing.cpu_count()
print(cpu_count)

进程间数据的共享

键值对共享数据

from multiprocessing import Process,Value,Array

def fun(v1,v2,v3,a1,a2):
    v1.value = 666
    v2.value = 'a'.encode('utf-8')
    v3.value = "嗨"
    a1[0] = 'z'.encode('utf-8')
    a2[0] = 123

if __name__ == '__main__':
    '''可选的数据类型
        "c" -- 字符型 "u: -- 无符号字符型
        "b" -- 布尔   "B" -- 无符号布尔
        "h" -- 短整型 "H" -- 无符号短整型
        "i" -- 整型   "I" -- 无符号整型
        "l" -- 长整型 "L" -- 无符号长整型
        "f" -- 浮点型 "F" -- 无符号浮点型
    '''
    v1 = Value('i',0) # Value(类型,初始值)
    v2 = Value('c')
    v3 = Value('u')
    a1 = Array('c',3) # Array(类型,长度:可以是整数或者数组,长度不可更改)
    a2 = Array('i',[1,2,3])

    p = Process(target=fun,args=(v1,v2,v3,a1,a2))
    p.start()
    p.join()

    print(v1.value)
    print(v2.value)
    print(v3.value)
    print(a1[:])
    print(a2[:])

Manager使用dict和list共享数据

from multiprocessing import Process,Manager

def fun(dict,list):
    dict[1] = '1'
    dict['2'] = 2
    dict[0.25] = None
    list.append(6666)

if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict({1:'a',"2":'b',0.25:'c'})
        l = manager.list()

        p = Process(target=fun,args=(d,l))
        p.start()
        p.join()

        print(d)
        print(l)

基于队列Queue的进程间通信

怎么选择多进程还是多线程

计算密集型，用多进程，类如：大量的数据计算【累加计算实例】
IO密集型，用多线程，类如：大量的数据IO，文件读写，网络数据传输【下载视频等，因为它们大多占用网卡，硬盘等资源，不占用CPU】
创建一个最简单的多线程和多进程
多线程
```python
import time
import requests # 导入requests
import threading
url_list = [
{‘name’:’1.mp4’,’url’:’https://api.007666.xyz/bilibili/video/url?id=BV1Rm4y1R7rT'},
{‘name’:’2.mp4’,’url’:’https://api.007666.xyz/bilibili/video/url?id=BV1Rm4y1R7rT'},
{‘name’:’3.mp4’,’url’:’https://api.007666.xyz/bilibili/video/url?id=BV1Rm4y1R7rT'},
]
start = time.time()
end = 0
def download(name,url):
res = requests.get(url)
with open(name,’wb’) as f:
```
 f.write(res.content)
```
end = time.time()
print(“耗时：”,end-start)

for i in url_list:
t = threading.Thread(target=download,args=(i[‘name’],i[‘url’]))
t.start()

### 多进程
```python
import time
import requests # 导入requests
import multiprocessing
url_list = [
    {'name':'1.mp4','url':'https://api.007666.xyz/bilibili/video/url?id=BV1Rm4y1R7rT'},
    {'name':'2.mp4','url':'https://api.007666.xyz/bilibili/video/url?id=BV1Rm4y1R7rT'},
    {'name':'3.mp4','url':'https://api.007666.xyz/bilibili/video/url?id=BV1Rm4y1R7rT'},
]
start = time.time()
end = 0
def download(name,url):
    res = requests.get(url)
    with open(name,'wb') as f:
        f.write(res.content)
    end = time.time()
    print("耗时：",end-start)
if __name__ == '__main__': # 多进程必须要有这个判断,如果不需要就加上：multiprocessing.set_start_method('fork')
    for i in url_list:
        t = multiprocessing.Process(target=download,args=(i['name'],i['url']))
        t.start()

多进程和多进程的混合

# 多进程与多进程混合
import time 
import multiprocessing
import threading

# 多线程执行函数
def thread_run(name):
    print('%s is running' % name)

# 多进程执行函数
def process_run(name):
    # 多线程
    t1 = threading.Thread(target=thread_run, args=(name,))
    t1.start()

    t2 = threading.Thread(target=thread_run, args=(name,))
    t2.start()

    t3 = threading.Thread(target=thread_run, args=(name,))
    t3.start()

if __name__ == '__main__':
    # 多进程
    p1 = multiprocessing.Process(target=process_run, args=('process1',))
    p1.start()

    p2 = multiprocessing.Process(target=process_run, args=('process2',))
    p2.start()

GIL锁

是什么是GIL锁

GIL(全局解释器锁)，是CPthon特有的一个玩意，让一个进程一个时间单位只能有一个被CPU调用。
由于GIL锁的存在，所以在选择多线程和多进程的时候

如果想利用CPU的多核，让CPU同时处理一些任务，那么就必须要使用多进程，而不能使用多线程，即使资源开销大。
如果不利于CPU的多核，那么就可以使用多线程，而不能使用多进程。

python多线程和多进程

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