[Day13] 行程 (process) 和線程 (thread)

第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 13

自我挑戰組

30天學python系列第 13 篇

11th鐵人賽

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團隊菜雞自學

2019-09-29 12:11:08

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進程和線程

計算機已進入多 CPU 或多核時代，我們所使用的作業系統都是支持'多任務'的作業系統，可以同時運行多個程序，也可以將一個程序分解為若干個相對獨立的子任務，讓多個子任務併發執行，從而縮短程序的執行時間。

概念

行程 (process) 是作業系統中執行的一個程序，作業系統以行程 (process) 為單位分配存儲空間，每個行程 (process) 都有自己的地址空間、數據棧以及其他用於跟踪進程執行的輔助數據，作業系統管理所有行程 (process) 的執行，為它們合理的分配資源。
行程 (process) 可以通過 fork 或 spawn 的方式來創建新的行程 (process) 來執行其他的任務，不過新的行程 (process) 也有自己獨立的內存空間，因此必須通過行程間通信機制（IPC，Inter-Process Communication）來實現數據共享，具體的方式包括管道、訊號、套接字、共享內存區等。

一個行程 (process) 還可以擁有多個併發的執行線索，簡單的說就是擁有多個可以獲得 CPU調度的執行單元，就是所謂的線程 (thread)。由於線程 (thread) 在同一個行程 (process) 下，它們可以共享相同的上下文，因此相對於行程 (process) 而言，線程 (thread) 間的訊息共享和通信更加容易。
用多線程 (multithreading）實現併發編程在升程序的性能，多線程 (multithreading）的程序對其他程序並不友好，因為它佔用了更多的 CPU 執行時間，導致其他程序無法獲得足夠的 CPU 執行時間。

Python 既支持多行程 (Multi-Process) 又支持多線程 (Multithreading），因此使用 Python 實現併發編程主要有3種方式：多進程 (Multi-Process)、多線程 (Multithreading）、多進程 (Multi-Process) + 多線程 (Multithreading)。

Python中的多行程 (Multi-Process)

Unix 和 Linux 作業系統上提供了 fork() 系統調用來創建行程 (process)，調用 fork() 函數的是父行程 (process)，創建出的是子行程 (process)，子行程 (process)是父行程 (process) 的一個拷貝，但是子行程 (process) 擁有自己的 PID。
fork() 函數非常特殊它會返回兩次，父行程 (process) 中可以通過 fork() 函數的返回值得到子行程 (process) 的 PID，而子行程 (process) 中的返回值永遠都是 0。
Python 的 os 模組提供了 fork() 函數。由於 Windows 系統沒有 fork() 調用，因此要實現跨平台的多行程 (Multi-Process) 編程，可以使用 multiprocessing 模組的 Process 類別來創建子行程 (process)，而且該模組還提供了更高級的封裝，例如批量啟動行程的行程池 (Pool)、用於行程間通信的佇列 (Queue) 和管道 (Pipe) 等。

下面用一個下載文件的例子來說明使用多行程 (Multi-Process) 和不使用到底有什麼差別。

from random import randint
from time import time, sleep

def download_task(filename):
    print('開始下載 %s...' % filename)
    time_to_download = randint(5, 10)
    sleep(time_to_download)
    print('%s 下載完成! 耗費了 %d 秒' % (filename, time_to_download))

def main():
    start = time()
    download_task('Python.pdf')
    download_task('Hot.avi')
    end = time()
    print('總共耗費了 %.2f 秒.' % (end - start))

if __name__ == '__main__':
    main()

從上面的例子可以看出，程式運行只能按順序一行一行往下執行，即使執行兩個毫不相關的下載任務，也需要先等待一個文件下載完成後才能開始下一個下載任務，顯然很沒有效率。

使用多行程 (Multi-Process) 的方式將兩個下載任務放到不同的行程 (process) 中。

from multiprocessing import Process
from os import getpid
from random import randint
from time import time, sleep

def download_task(filename):
    print('啟動下載行程，行程號[ %d ].' % getpid())
    print('開始下載 %s...' % filename)
    time_to_download = randint(5, 10)
    sleep(time_to_download)
    print('%s 下載完成! 耗費了 %d 秒' % (filename, time_to_download))

def main():
    start = time()
    # 利用 Process 類別創建了行程物件
    # 透過 target 參數傳入一個函數來表示進程啟動後要執行的程式碼
    # 後面的 args 代表傳遞給函數的參數
    # Process 物件的 start 方法 (method) 用來啟動行程 (process)
    # 而 join 方法 (method) 表示等待行程 (process) 執行結束。
    p1 = Process (target = download_task, args = ('Python.pdf', ))

    p1.start()
    p2 = Process (target = download_task, args = ('Hot.avi', ))
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    end = time()
    print('總共耗費了 %.2f 秒.' % (end - start))

if __name__ == '__main__':
    main()

運行上面的程式碼可以明顯發現兩個下載任務'同時'啟動了，而且程序的執行時間將大大縮短，不再是兩個任務的時間總和。

文中還有提到行程間的通訊，但是並非講得很清楚，所以我就不多寫這一部份了。
如果有興趣的人，可以自己上網查。

Python中的多線程 (Multithreading)

目前的多線程 (Multithreading) 開發使用 threading 模組，該模組對多線程 (Multithreading) 編程提供物件導向的封裝。
利用剛才下載文件的例子用多線程 (Multithreading) 的方式實現。

from random import randint
from threading import Thread
from time import time, sleep

def download(filename):
    print('開始下載 %s...' % filename)
    time_to_download = randint(5, 10)
    sleep(time_to_download)
    print('%s 下載完成! 耗費了 %d 秒' % (filename, time_to_download))
    
def main():
    start = time()
    # 使用 threading 模組的 Thread 類別來創建線程 (thread) 
    t1 = Thread (target = download, args =('Python.pdf',))
    t1.start()
    t2 = Thread (target = download, args =('Hot.avi',))
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    end = time()
    print('總共耗費了 %.3f 秒.' % (end - start))

if __name__ == '__main__':
    main()

可以透過繼承 Thread 類的方式來創建自定義的線程類別，然後再創建線程物件並啟動線程 (thread)。

from random import randint
from threading import Thread
from time import time, sleep

class DownloadTask(Thread):     # 繼承 Tread

    def __init__(self, filename):   
        super().__init__()
        self._filename = filename

    def run(self):
        print('開始下載 %s...' % self._filename)
        time_to_download = randint(5, 10)
        sleep(time_to_download)
        print('%s 下載完成! 耗費了 %d 秒' % (self._filename, time_to_download))

def main():
    start = time()
    t1 = DownloadTask('Python.pdf')
    t1.start()
    t2 = DownloadTask('Hot.avi')
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    end = time()
    print('總共耗費了 %.3f 秒.' % (end - start))

if __name__ == '__main__':
    main()

因為多個線程 (thread) 可以共享行程 (process) 的內存空間，因此要實現多個線程間的通訊相對簡單，最直接的辦法就是設置一個全域變數，多個線程共享這個全域變數即可。
但當多個線程共享同一個變數（通常稱之為'資源'）時，很有可能產生不可控的結果從而導致程序失效甚至崩潰。
如果一個資源被多個線程競爭使用，通常稱之為'臨界資源'，對臨界資源的訪問需要加上保護，否則資源會處於'混亂'的狀態。
下面的例子展示 100 個線程向同一個銀行帳戶轉賬（轉入 1 元錢）的場景。
銀行帳戶是一個臨界資源，在沒有保護的情況下很有可能會得到錯誤的結果。

from time import sleep
from threading import Thread

class Account(object):

    def __init__(self):
        self._balance = 0

    def deposit (self, money):
        
        new_balance = self._balance + money  # 存款後餘額
        sleep(0.01)     # 模擬受理存款需要 0.01 秒的時間
        self._balance = new_balance     # 修改帳戶餘額

    @property
    def balance(self):
        return self._balance

class AddMoneyThread(Thread):

    def __init__ (self, account, money):
        super().__init__()
        self._account = account
        self._money = money

    def run(self):
        self._account.deposit(self._money)

def main():
    account = Account()
    threads = []
    # 創建 100 個存款的線程 (thread) 向同一個帳戶中存錢
    for _ in range(100):
        t = AddMoneyThread(account, 1)
        threads.append(t)
        t.start()
    # 等所有存款的線程 (thread) 都執行完畢
    for t in threads:
        t.join()
    print('帳戶餘額為 : %d 元' % account.balance)

if __name__ == '__main__':
    main()

運行上面的程式碼，100 個線程 (thread) 分別向帳戶中轉入 1 元錢，結果居然小於 100元。之所以出現這種情況是因為沒有對銀行帳戶這'臨界資源'加以保護，多個線程 (thread) 同時向帳戶中存錢時，會一起執行到 new_balance = self._balance + money 這行，多個線程 (thread) 得到的帳戶餘額都是初始狀態下的 0，所以都是 0 做了 +1 ，因此得到了錯誤的結果。
在這種情況下，可以透過'鎖'來保護'臨界資源'，只有獲得'鎖'的線程 (thread) 才能訪問'臨界資源'，而其他沒有得到'鎖'的線程 (thread) 只能被阻塞起來，直到獲得鎖的線程 (thread) 釋放了'鎖'，其他線程才有機會獲得'鎖'，進而訪問被保護的'臨界資源'。
下面的程式碼展示如何使用'鎖'來保護對銀行帳戶的操作，從而獲得正確的結果。

from time import sleep
from threading import Thread, Lock

class Account(object):

    def __init__(self):
        self._balance = 0
        self._lock = Lock()

    def deposit (self, money):
        # 先獲取所才能執行後續後續的程式碼
        self._lock.acquire()
        try:
            new_balance = self._balance + money
            sleep(0.01)
            self._balance = new_balance
        finally:
            # 在 finally 中執行釋放鎖保證正常異常鎖都能釋放
            self._lock.release()

    @property
    def balance(self):
        return self._balance

class AddMoneyThread(Thread):

    def __init__ (self, account, money):
        super().__init__()
        self._account = account
        self._money = money

    def run(self):
        self._account.deposit(self._money)

def main():
    account = Account()
    threads = []
    for _ in range(100):
        t = AddMoneyThread(account, 1)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    print('帳戶餘額為 : %d 元' % account.balance)

if __name__ == '__main__':
    main()