python真正实现多线程_python多线程实现
概念介紹
同步&異步
同步：所謂同步是一個服務的完成需要依賴其他服務時，只有等待被依賴的服務完成后，依賴的服務才能算完成，這是一種可靠的服務序列。要么成功都成功，失敗都失敗，服務的狀態可以保持一致。
異步：所謂異步是一個服務的完成需要依賴其他服務時，只通知其他依賴服務開始執行，而不需要等待被依賴的服務完成，此時該服務就算完成了。至于被依賴的服務最終是否真正完成，無法確定，所以它是不可靠的服務序列。
阻塞&非阻塞
阻塞：阻塞調用是指調用結果返回之前，當前線程會被掛起，一直處于等待消息通知，不能夠執行其他業務。函數只有在得到結果之后才會返回。
非阻塞：非阻塞和阻塞的概念相對應，指在不能立刻得到結果之前，該函數不會阻塞當前線程，而會立刻返回。
python的multiprocessing主要利用python的Multiprocessing庫中的Pool來實現，它可以提供指定數量的進程供用戶調用，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那么就會創建一個新的進程用來執行該請求；但如果池中的進程數已經達到規定最大值，那么該請求就會等待，直到池中有進程結束，才會創建新的進程來執行它。
Pool介紹
Pool類用于需要執行的目標很多，而手動限制進程數量又太繁瑣的情況。
構造方法
Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])
processes:使用的工作進程的數量，如果processes是None那么使用 os.cpu_count()返回的數量。
initializer：如果initializer是None，那么每一個工作進程在開始的時候會調用initializer(*initargs)。
maxtasksperchild：工作進程退出之前可以完成的任務數，完成后用一個新的工作進程來替代原進程，來讓閑置的資源被釋放。maxtasksperchild默認是None，意味著只要Pool存在工作進程就會一直存活。
context：用在制定工作進程啟動時的上下文，一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一個context對象的Pool()方法來創建一個池，兩種方法都適當的設置了context。者一個context對象的Pool()方法來創建一個池，兩種方法都適當的設置了context。
實例方法
apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞。
apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的。
close() 關閉pool，使其不在接受新的任務。
terminate() 關閉pool，結束工作進程，不在處理未完成的任務。
join() 主進程阻塞，等待子進程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。
異步進程池
from multiprocessing import Pool
def test(i):
print i
if __name__=="__main__":
pool = Pool(processes=10)
for i in xrange(500):
'''
For循環中執行步驟：
（1）循環遍歷，將500個子進程添加到進程池（相對父進程會阻塞）
（2）每次執行10個子進程，等一個子進程執行完后，立馬啟動新的子進程。（相對父進程不阻塞）
apply_async為異步進程池寫法。
異步指的是啟動子進程的過程，與父進程本身的執行（print）是異步的，而For循環中往進程池添加子進程的過程，與父進程本身的執行卻是同步的。
'''
pool.apply_async(test, args=(i,)) #維持執行的進程總數為10，當一個進程執行完后啟動一個新進程.
print “test”
pool.close()
pool.join()
執行順序：For循環內執行了2個步驟，第一步：將500個對象放入進程池（阻塞）。第二步：同時執行10個子進程（非阻塞），有結束的就立即添加，維持10個子進程運行。（apply_async方法的會在執行完for循環的添加步驟后，直接執行后面的print語句，而apply方法會等所有進程池中的子進程運行完以后再執行后面的print語句）
注意：
調用join之前，先調用close或者terminate方法，否則會出錯。執行完close后不會有新的進程加入到pool,join函數等待所有子進程結束。
同步進程池（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):
'''
實際測試發現，for循環內部執行步驟：
（1）遍歷500個可迭代對象，往進程池放一個子進程
（2）執行這個子進程，等子進程執行完畢，再往進程池放一個子進程，再執行。（同時只執行一個子進程）
for循環執行完畢，再執行print函數。
'''
pool.apply(test, args=(i,)) #維持執行的進程總數為10，當一個進程執行完后啟動一個新進程.
print “test”
pool.close()
pool.join()
說明：
for循環內執行的步驟順序，往進程池中添加一個子進程，執行子進程，等待執行完畢再添加一個子進程…..等500個子進程都執行完了，再執行print “test”。（從結果來看，并沒有多進程并發）
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