多线程多进程以及python中的实现

多线程和多进程

通常在硬件层面上和操作系统层面上都存在线程的概念。但是这两个概念是完全不同的，是一个词汇在不同层面上的不同意思。

CPU数，核心数，硬件的线程数

CPU数指的是一个计算机主板上实际上卡槽中插入的CPU个数，由卡槽socket决定。一般的计算机是一个卡槽，因为多个卡槽的CPU之间共享内存等资源需要高级的技术。一般服务器是多个物理CPU的，也就是CUP数对于个人计算机是1，对于服务器是>1.
核心数指的是单个CPU的内部存在的可以同时处理的处理器。
- 这里首先强调是这里的核心是CPU内部存在一定的硬件支持的
- 第二是这里的同时指的是真正的同时处理，不同于操作系统层面上的同时可以是单个核心不断切换导致的同时。
线程数thread，逻辑处理器logical processor，或者虚拟核心virtual core，是同一个东西，指的是一个核心中可以存在着SMT（simultaneous multithreading）或者HT（hyper-threading）技术，这些技术可以使得单个核心同时执行多个线程，就相当于上文提到的单个核心数内部又存在多个子核心，总的核心是这些子核心数之和。

所以系统总的核心数实际上是上面所有的乘积。也就是逻辑处理器数量= CPU数* 核心数 * 超线程数（SMT or HT) 。

最后在硬件层面上其实线程和进程是一样的，指的就是几个核心或者存在超线程时候的总的线程数。

Linux查看以上信息的命令，lscpu或者到/proc/cpuinfo查看。

Windows可以直接看任务管理器。

操作系统层面的进程和线程

操作系统层面上（不严格讲）

一个线程指的是一串又有逻辑的指令，要先执行a,在执行b,等等。
一个进程简单理解就指的是一个程序，或者应用程序。

举例来说，打开一个应用程序，比如word，就会启动一个或者多个进程，每个进程执行一个任务，同时为了执行一个任务可能需要多个子任务，这些子任务就是线程。比如写入word时候需要自动保存也需要拼写检查，这就是同一个进程下的不同的线程。
操作系统层面的多进程和多线程指的是，基于单核没有超线程的CPU来说，操作系统会调度这些进程或者线程进行极短时间内的切换，以至于我们看不出来是切换的。所以任务是同时的。所以单核当CPU没办法实现真正的并行，单次或者每个时间只能进行一个线程或者进程，但是只要我切换的够快，时间就追不上我。还需要注意，一般我们使用程序数量远远多于计算机总的逻辑处理器数量，所以即便对于多核CPU来说，系统的切换也是极其重要的。
进程和线程本质是一个包含的关系，所以多进程和多线程机制是不同的，比如同一个进程内的多线程可以共享内存等等资源，通信也更加简单，每个线程需要自己的堆栈寄存器，所以占用资源少，多进程就是相对独立的，需要更多的内存等。所以分为多线程，多进程，和多线程多进程三种。多线程是指在一个进程中存在多个线程。

python的多进程（多线程）

python数值计算应该使用多进程的，对于计算密集型的，这样比较稳定稳定可靠，另外多线程对于有些变量会交错使用，导致结果容易错误。I/O密集型的大部分都在等待写入到硬盘时间，对于I/O密集型的可以用多线程。另外python还有GIL。

多进程

利用multiprocessing中的Process实例，方法

from multiprocessing import Process

p=Process(target=func,args=(arg,))#要进行多进程的程序需要写入到一个函数中。
p.start()
p.join()#等待进程都结束，用于同步。

利用multiprocessing 中的Pool实现，启动大量的进程。

from multiprocessing import Pool

p=Pool(4)#需要的logical 核心数量，一般和计算机有关。

def func():
    pass

for ii in range(5)
    p.apply_async(target=func,args=(arg,))
    p.close()#在close之后就不能加入新的进程。
    p.join()#用于等待所有进程结束，必须在close之后。

子进程之间的通信，利用queue.可以实现不同的进程写或者读取同一个结果。

from multiprocessing import Process, Queue
import time

def wirte(a):
    valus=['A','B','C']
    for ii in valus:
        a.put(ii)
        time.sleep(5)

def read(a):
    while True:
        q.get(True)

q=Queue()
pw=processing(target=,args=(q,))
pr=processing(target=,args=(q,))
pw.start()
pr.start()
pw.join()
pr.join() or pr.terminate()#手动终止程序。

多进程的返回值

返回值初级用法
- join的作用是主程序等待这个程序结束继续执行p.join以后的内容，如果没有join则执行完程序不再执行以后的内容。
- 这里使用结束并行之后使用get或者多进程的返回值。

多线程

利用threading，方法和multiprocessing类似

import threading

p=threading.Thread(target=,name='loop')
p.start()
p.join()
threading.current_thread().name用于返回当前线程名字。

启动一个进程内的多线程时候，都会首先建立一个主线程名字是Mainthread，接着会建立其他的子线程，名字默认是thread-1，Thead-2,或者是我们可以给定一个名字，比如上面所示，我们给定了一个loop的名字name.
该模块中又一个current_thread()的实例，用于返回当前线程。
多线程会有时候出错，例如。

一般来说用计算过程中多进程就够了。

python中qutip的并行

并行使用 qutip.parapallel.parfor,和 parallel.parallel_map，这两种函数进行并行。本质上qutip中的并行是借用了multiprocessing, 而且mcsolve方法中多条轨迹也是并行的，所以不能嵌套并行和mcsolve。
使用方法：首先定义一个函数该函数是要进行并行的函数，之后使用parfor传入函数和参数进行并行。
```
def func(x):
    return x**2

parfor(func,range(10))
##
parallwl_map(func,range(10))
```
这两个函数略有区别，返回的结果的顺序是不同的。（具体参考文档P127）
该函数可以输入的变量不限于数字。
该函数可以传入多个参数，这些参数的遍历方法不同，对于parfor和parallel有不同的遍历参数方法，同时支持传入任意关键词参数，但是不会用于计算。进行计算的仅仅是函数要求的那些。此外parfor的关键词不可以是num_cpus这是用于给定计算所需要的核心的。具体参考（128）
此外还可以加入progress_bar，只有parallel 有.

最后

Linux 并行嵌套会报错，子进程不能有守护进程。但是可以在循环之内写并行。