python多线程实现

概念介绍

同步&异步

同步：所谓同步是一个服务的完成需要依赖其他服务时，只有等待被依赖的服务完成后，依赖的服务才能算完成，这是一种可靠的服务序列。要么成功都成功，失败都失败，服务的状态可以保持一致。
异步：所谓异步是一个服务的完成需要依赖其他服务时，只通知其他依赖服务开始执行，而不需要等待被依赖的服务完成，此时该服务就算完成了。至于被依赖的服务最终是否真正完成，无法确定，所以它是不可靠的服务序列。

阻塞&非阻塞

阻塞：阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起，一直处于等待消息通知，不能够执行其他业务。函数只有在得到结果之后才会返回。
非阻塞：非阻塞和阻塞的概念相对应，指在不能立刻得到结果之前，该函数不会阻塞当前线程，而会立刻返回。
python的multiprocessing主要利用python的Multiprocessing库中的Pool来实现，它可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行它。

Pool介绍

Pool类用于需要执行的目标很多，而手动限制进程数量又太繁琐的情况。

构造方法

Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])

processes:使用的工作进程的数量，如果processes是None那么使用 os.cpu_count()返回的数量。
initializer：如果initializer是None，那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。
maxtasksperchild：工作进程退出之前可以完成的任务数，完成后用一个新的工作进程来替代原进程，来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None，意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。
context：用在制定工作进程启动时的上下文，一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池，两种方法都适当的设置了context。者一个context对象的Pool()方法来创建一个池，两种方法都适当的设置了context。

实例方法

apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞。
apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的。
close() 关闭pool，使其不在接受新的任务。
terminate() 关闭pool，结束工作进程，不在处理未完成的任务。
join() 主进程阻塞，等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。

异步进程池

from multiprocessing import Pool
def test(i):
    print i
if __name__=="__main__":
    pool = Pool(processes=10)
    for i  in xrange(500):
        '''
        For循环中执行步骤：
        （1）循环遍历，将500个子进程添加到进程池（相对父进程会阻塞）
        （2）每次执行10个子进程，等一个子进程执行完后，立马启动新的子进程。（相对父进程不阻塞）
        
        apply_async为异步进程池写法。
        异步指的是启动子进程的过程，与父进程本身的执行（print）是异步的，而For循环中往进程池添加子进程的过程，与父进程本身的执行却是同步的。
        '''
        pool.apply_async(test, args=(i,)) #维持执行的进程总数为10，当一个进程执行完后启动一个新进程.       
    print “test”
    pool.close()
    pool.join()

执行顺序：For循环内执行了2个步骤，第一步：将500个对象放入进程池（阻塞）。第二步：同时执行10个子进程（非阻塞），有结束的就立即添加，维持10个子进程运行。（apply_async方法的会在执行完for循环的添加步骤后，直接执行后面的print语句，而apply方法会等所有进程池中的子进程运行完以后再执行后面的print语句）

注意：

调用join之前，先调用close或者terminate方法，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束。

同步进程池（阻塞）

from multiprocessing import Pool
def test(p):
       print p
       time.sleep(3)
if __name__=="__main__":
    pool = Pool(processes=10)
    for i  in xrange(500):
    '''
    实际测试发现，for循环内部执行步骤：
    （1）遍历500个可迭代对象，往进程池放一个子进程
    （2）执行这个子进程，等子进程执行完毕，再往进程池放一个子进程，再执行。（同时只执行一个子进程）
    for循环执行完毕，再执行print函数。
    '''
        pool.apply(test, args=(i,))   #维持执行的进程总数为10，当一个进程执行完后启动一个新进程.
    print “test”
    pool.close()
    pool.join()

说明：

for循环内执行的步骤顺序，往进程池中添加一个子进程，执行子进程，等待执行完毕再添加一个子进程…..等500个子进程都执行完了，再执行print “test”。（从结果来看，并没有多进程并发）