python的多進程和多線程

python的多進程和多線程

thread、threading、process、multiprocessing 等等模塊網上資料很多，不贅述了

這裏主要簡要說明一下自己平時能用到的進程池、線程池，使用”池“的好處是不需要自己去實現各種LOCK.

• from multiprocessing.dummy import Pool 就可以使用多線程
• from multiprocessing import Poo 可以使用多進程
• python的多線程並不是網上說的那樣，要看官方文檔！不要人云亦云，python的GIL（Global Interpreter Lock）是cpython解釋器的問題，和語言無關，任何一個CPython線程如果要執行，就必須先獲取這個GIL。後果就是在CPython中，幾乎是沒有線程並行的，不論你開多少個線程，同一時刻只有獲取GIL的那個線程能夠執行。爲什麼要說幾乎呢，這是因爲提供給python的C庫中，還是有解決方案的。解決方案是sleep的代碼，在執行sleep之前，通過一個宏來釋放GIL，然後在睡眠結束執行其他代碼前又獲取GIL。這樣可以在很大程度上避開GIL來取得線程並行的效果。只要不是整個過程都在瘋狂使用CPU，那麼多線程的運行效率要超過多進程（進程的創建需要OS分配資源，建立PCB等等，開銷要比線程大的多）
• python 的其他兩個分支，Jython和IronPython，卻都沒有GIL的問題，從而可以實現真正的線程並行（注意並行和併發的區別，別理解錯了）

p=Pool(3) #啓動3個進程或者線程
p=Pool()  #根據你的CPU核數設置默認值。比如電腦8核，p=Pool()和p=Pool(8)是等效的

#coding=utf-8 
import time
#如果想變成多進程，把下面的dummy去掉就好
from multiprocessing.dummy import Pool
class person:
    def setName(self,name):
        self.name=name
    def getName(self):
        print(self.name)
    def greet(self):
        time.sleep(1)
        print("hello ,i am %s"%self.name)

def examp(name):
    perso=person()
    perso.setName(name)
    perso.greet()

if __name__ == '__main__':
    aa=time.time()
    people=['tom','amy','mkie','tony','yang','jouge','bob','jany']
    #Pool默認啓動的進程/線程數量是cpu的核數(準確的說是邏輯運算核心數量)
    p=Pool()                      
    for i in people:
        p.apply_async(examp, args=(i,))
    p.close()
    p.join()
    bb=time.time()
    print(bb-aa)