python线程安全及多进程多线程实现方法详解

进程和线程的区别

• 进程是对运行时程序的封装，是系统资源调度和分配的基本单位

• 线程是进程的子任务，cpu调度和分配的基本单位，实现进程内并发。

• 一个进程可以包含多个线程，线程依赖进程存在，并共享进程内存

什么是线程安全

一个线程的修改被另一个线程的修改覆盖掉。

python中哪些操作是线程安全的

• 一个操作可以在多线程环境中使用，并且获得正确的结果。

• 线程安全的操作线程是顺序执行的而不是并发执行的。

• 一般涉及到写操作需要考虑如何让多个线程安全访问数据。

线程同步的方式

• 互斥量（锁）： 通过互斥机制防止多个线程同时访问公共资源。

• 信号量（Semphare）： 控制同一时刻多个线程访问同一个资源的线程数。 ps：python的threading 文档

• 事件（信号）： 通过通知的方式保持多个线程的同步。

进程间的通信方式 （IPC：Inter-Process Communication 进程间传递信号或者数据）

• 管道/匿名管道/有名管道（pipe）

• 信号（Signal）：比如用户使用ctrl+c产生SIGINT程序终止信号

• 消息队列（Message）

• 共享内存（share memory）

• 进程间的信号量（Semaphore）

• 套接字（socket）：最常用的方式，我们的web应用就是这种方式

多线程的例子

# python实现多线程
import threading

lock = threading.Lock()

n = [0]

def foo():
 with lock:  # 加锁
   n[0] = n[0] + 1
   n[0] = n[0] + 1

threads = [] # 用来储存所有线程
for i in range(5000):
 t = threading.Thread(target=foo)  # 传入foo函数
 threads.append(t)
for t in threads:
 t.start()

print(n)

多进程的例子

python有GIL，可以用多进程实现cpu密集程序

• multiprocessing 多进程模块

• multiprocessing.Process 类实现多进程

• 一般在cpu密集的程序里面使用多进程，避免GIL的影响

# 多进程

import multiprocessing

def fib(n):
 if n<= 1:
   return 1
 return fib(n-1) + fib(n-2)

if __name__ == '__main__':
 jobs = []
 for i in range(10,20):
   p = multiprocessing.Process(target=fib, args=(i,))
   jobs.append(p)
   p.start()

来源：https://www.cnblogs.com/dairuiquan/p/11594022.html