Python 高级编程之并发与多线程（三）-六虎

一、概述

并发与多线程在任何编程言语中都对错常常用的，也对错常重要的，接下来就细讲python中的并发与多线程原理和实践，假如想了解python基础部分，可以参阅我以下几篇文章：

Python 介绍和环境准备
Python 基础语法介绍（一）
Python 基础语法介绍（二）
Python 高档编程之面向目标（一）
Python 高档编程之面向切面编程 AOP（二）

二、并发与并行原理

1）并行

当体系有一个以上CPU时，则进程的操作有可能非并发。当一个CPU履行一个进程时，另一个CPU可以履行另一个进程，两个进程互不抢占CPU资源，可以一起进行，这种办法咱们称之为并行。

2）并发

当有多个进程在操作时，假如体系只要一个CPU，则它底子不可能真正一起履行一个以上的进程，说白了便是多个进程一起由同一个CPU履行，并发只能把CPU运转时间划分成若干个时间段，再将时间段分配给各个进程履行，在一个时间段的进程代码运转时，其它进程处于挂起状，这种办法咱们称之为并发。

3）并发和并行差异

并发和并行是即类似又有差异的两个概念，并行是指两个或许多个事件在同一时间一起履行，而并发是指两个或多个事件经过时间片轮番被履行。
在多道程序环境下，并发性是指在一段时间内微观上有多个程序在一起运转，但在单核CPU中，同一时间仅能有一道程序履行，故微观上这些程序只能是分时地交替履行。
倘若在核算机中有多个CPU，则这些可以并发履行的程序便可被分配到多个处理机上，完结并行履行，即利用每个处理机来处理一个可并发履行的程序，这样，多个程序便可以一起履行。

三、Python 多线程

1）进程与线程联系

线程——线程是一个根本的CPU履行单元。它有必要依托于进程存活。一个线程是一个execution context（履行上下文），即一个CPU履行时所需求的一串指令。
进程——进程是指一个程序在给定数据集合上的一次履行进程，是体系进行资源分配和运转调用的独立单位。可以简略地理解为操作体系中正在履行的程序。也就说，每个应用程序都有一个自己的进程。
每一个进程启动时都会最早发生一个线程，即主线程。然后主线程会再创立其他的子线程。即进程由一个或多个线程组成。

两者的差异

线程有必要在某个进程中履行。
一个进程可包含多个线程，其间有且只要一个主线程。
多线程同享同个地址空间、打开的文件以及其他资源。
多进程同享物理内存、磁盘、打印机以及其他资源。

线程的因作用可以划分为不同的类型，大致可分为：

主线程
子线程
看护线程（后台线程）
前台线程

2）Python 多线程GIL介绍

其他言语，CPU是多核时是支持多个线程一起履行。但在Python中，无论是单核仍是多核，一起只能由一个线程在履行。其根源是GIL的存在。GIL的全称是Global Interpreter Lock(大局解说器锁)，来历是Python规划之初的考虑，为了数据安全所做的决议。某个线程想要履行，有必要先拿到GIL，咱们可以把GIL看作是“通行证”，而且在一个Python进程中，GIL只要一个。拿不到通行证的线程，就不答应进入CPU履行。

而现在Python的解说器有多种，例如：

CPython：CPython是用C言语完结的Python解说器。作为官方完结，它是最广泛运用的Python解说器。
PyPy：PyPy是用RPython完结的解说器。RPython是Python的子集，具有静态类型。这个解说器的特点是即时编译，支持多重后端（C, CLI, JVM）。PyPy旨在提高功用，一起保持最大兼容性（参阅CPython的完结）。
Jython：Jython是一个将Python代码编译成Java字节码的完结，运转在JVM (Java Virtual Machine) 上。别的，它可以像是用Python模块一样，导入并运用任何Java类。
IronPython：IronPython是一个针对 .NET 框架的Python完结。它可以用Python和 .NET framework的库，也能将Python代码暴露给 .NET框架中的其他言语。

重点注意事项：

GIL只在CPython中才有，而在PyPy和Jython中是没有GIL的。
每次开释GIL锁，线程进行锁竞赛、切换线程，会耗费资源。这就导致打印线程履行时长，会发现耗时更长的原因。
而且因为GIL锁存在，Python里一个进程永远只能一起履行一个线程(拿到GIL的线程才能履行)，这便是为什么在多核CPU上，Python 的多线程功率并不高的底子原因。

3）Python 创立多线程

Python供给两个模块进行多线程的操作，分别是thread和threading（常用），前者是比较初级的模块，用于更底层的操作，一般应用等级的开发不常用。

1、thread

直接运用threading.Thread()。示例如下：

import threading
# 这个函数名可随便界说
def run(n):
    print("current task：", n)
if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=run, args=("thread 1",))
    t2 = threading.Thread(target=run, args=("thread 2",))
    t1.start()
    t2.start()

2、threading（常用）

继承threading.Thread来自界说线程类，重写run办法。示例如下：

import threading
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, n):
        super(MyThread, self).__init__()  # 重构run函数有必要要写
        self.n = n
    def run(self):
        print("current task：", self.n)
if __name__ == "__main__":
    t1 = MyThread("thread 1")
    t2 = MyThread("thread 2")
    t1.start()
    t2.start()

4）看护线程

看护线程便是主线程履行完，子线程不论有没有履行完，都会跟着主线程完毕。前期python版别可以这样设置：setDaemon(True)，新版别这样设置：t.daemon=True，默许为False。

示例如下：

import threading
import time
def count(n, c):
    while c > 0:
        c -= 1
        print("线程:{} 在履行\n".format(n))
        time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=count, args=("t1", 3))
    t2 = threading.Thread(target=count, args=("t2", 3))
    t1.daemon = True
    t2.daemon = True
    t1.start()
    t2.start()
    # 将 t1 和 t2 加入到主线程中
    #t1.join()
    #t2.join()
    # 主线程
    print("主线程履行！")

履行成果如下：

线程:t1 在履行
线程:t2 在履行
主线程履行！

发现子线程并没有履行完就完毕了。

5）线程兼并（join）

join函数履行次序是逐一履行每个线程，履行完毕后继续往下履行。主线程完毕后，子线程还在运转，join函数使得主线程等到子线程完毕时才退出。示例如下：

import threading
import time
def count(n, c):
    while c > 0:
        c -= 1
        print("线程:{} 在履行\n".format(n))
        time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=count, args=("t1", 3))
    t2 = threading.Thread(target=count, args=("t2", 3))
    t1.start()
    t2.start()
    # 将 t1 和 t2 加入到主线程中
    #t1.join()
    #t2.join()
    # 主线程
    print("主线程履行！")

先来看把join去掉之后的输出效果如下：

主线程履行！
线程:t1 在履行
线程:t2 在履行
线程:t1 在履行
线程:t2 在履行
线程:t1 在履行
线程:t2 在履行

加上join之后，效果如下：

线程:t1 在履行
线程:t2 在履行
线程:t2 在履行
线程:t1 在履行
线程:t1 在履行
线程:t2 在履行
主线程履行！

【结论】

看护线程（t1.daemon）——便是主线程完毕，子线程不论有没有履行完都会跟着主线程完毕。
线程兼并（join）——主线程会等候一切子线程履行完之后再继续继续主线程。

6）线程同步与互斥锁

线程之间数据同享的。当多个线程对某一个同享数据进行操作时，就需求考虑到线程安全问题。threading模块中界说了Lock 类，供给了互斥锁的功用来确保多线程情况下数据的正确性。

用法的根本过程：

#创立锁
mutex = threading.Lock()
#确定
mutex.acquire([timeout])
#开释
mutex.release()

其间，确定办法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。假如设定了timeout，则在超时后经过回来值可以判别是否得到了锁，然后可以进行一些其他的处理。具体用法见示例代码：

import threading
import time
num = 0
mutex = threading.Lock()
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        global num 
        time.sleep(1)
        if mutex.acquire(1):  
            num = num + 1
            msg = self.name + ': num value is ' + str(num)
            print(msg)
            mutex.release()
if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        t = MyThread()
        t.start()

输出成果：

Thread-3: num value is 1
Thread-2: num value is 2
Thread-5: num value is 3
Thread-1: num value is 4
Thread-4: num value is 5

7）可重入锁（递归锁）

RLock 可重入锁是指同一个锁可以屡次被同一线程加锁而不会死锁。完结可重入锁的目的是防止递归函数内的加锁行为，或许某些场景内无法获取锁A是否已经被加锁，这时假如不运用可重入锁就会对同一锁屡次重复加锁，导致当即死锁。

假如是一把互斥锁（threading.Lock()），那么下面的代码会发生堵塞：

import threading
lock = threading.Lock()
lock.acquire()
    for i in range(10):
        print('获取第二把锁')
        lock.acquire()
        print(f'test.......{i}')
        lock.release()
    lock.release()

输出成果：

获取第二把锁

发现履行上面的代码，会出现死锁情况。这是因为获取第2次锁的时分需求等候开释锁，导致死锁情况了。

再来看运用RLock的示例：

import threading
lock = threading.RLock()
lock.acquire()
for i in range(10):
    print('获取第二把锁')
    lock.acquire()
    print(f'test.......{i}')
    lock.release()
lock.release()

输出成果：

获取第二把锁
test.......0
获取第二把锁
test.......1
获取第二把锁
test.......2
获取第二把锁
test.......3
获取第二把锁
test.......4
获取第二把锁
test.......5
获取第二把锁
test.......6
获取第二把锁
test.......7
获取第二把锁
test.......8
获取第二把锁
test.......9

可能咱们大部分人都知道，RLock其实底层维护了一个互斥锁和一个计数器，那互斥锁和计数器到底是怎么工作的？

当一个线程经过acquire()获取一个锁时，首先会判别拥有锁的线程和调用acquire()的线程是否是同一个线程，假如是同一个线程，那么计数器+1，函数直接回来（return 1），假如两个线程不一致时，那么会经过调用底层锁（_allocate_lock())进行堵塞自己（也可能是取得锁）。

8）守时器

假如需求规则函数在多少秒后履行某个操作，需求用到Timer类。具体用法如下：

from threading import Timer
def show():
    print("Pyhton")
if __name__ == "__main__":
    # 指定一秒钟之后履行 show 函数
    # 等候1s履行show函数
    t = Timer(1, show)
    t.start()

四、Python 多进程

Python要进行多进程操作，需求用到muiltprocessing库，其间的Process类跟threading模块的Thread类很类似。所以直接看代码熟悉多进程。

1）创立多进程

1、直接运用Process

示例如下：

from multiprocessing import Process
def show(name):
    print("Process name is " + name)
if __name__ == "__main__": 
    proc = Process(target=show, args=('subprocess',))  
    proc.start()  
    proc.join()

输出成果：

Process name is subprocess

2、继承Process来自界说进程类，重写run办法

示例如下：

from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
    def __init__(self, name):
        super(MyProcess, self).__init__()
        self.name = name
    def run(self):
        print('process name :' + str(self.name))
        time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        p = MyProcess(str(i))
        p.start()
        p.join()

输出成果：

process name :0
process name :1
process name :2

2）多进程通讯

进程之间不同享数据的。假如进程之间需求进行通讯，则要用到Queue模块或许Pipe模块来完结。

1、Queue

Queue是多进程安全的行列，可以完结多进程之间的数据传递。它首要有三个函数put()、get()和empty()。

put()用以刺进数据到行列中，put还有两个可选参数：blocked 和timeout。
- 假如可选的参数block为True且timeout为空目标（默许的情况，堵塞调用，无超时）。
- 假如timeout是个正整数，堵塞调用进程最多timeout秒，假如一向无空空间可用，抛出Full反常（带超时的堵塞调用）。
- 假如block为False，假如有闲暇空间可用将数据放入行列，不然当即抛出Full反常。
- 其非堵塞版别为put_nowait等同于put(item, False)。
get()可以从行列读取而且删去一个元素。同样get有两个可选参数：blocked和timeout。
- 假如blocked为True（默许值），而且 timeout为正值，那么在等候时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty反常。
- 假如blocked为False，有两种情况存在，假如Queue有一个值可用，则当即回来该值，不然，假如行列为空，则当即抛出Queue.Empty反常。
empty() 假如行列为空，回来True,反之回来False 示例如下：

from multiprocessing import Process, Queue
def put(queue):
    queue.put('Queue 用法')
if __name__ == '__main__':
    queue = Queue()
    pro = Process(target=put, args=(queue,))
    pro.start()
    print(queue.get())   
    pro.join()

2、Pipe

多进程还有一种数据传递办法叫做管道（Pipe），和Queue相类似。Pipe可以在进程之间创立一条管道，并回来元组(con1,con2)。其间，con1,con2表明管道两头的衔接目标。这儿要注意，有必要在发生Process目标之前发生管道，具体用法如下：

send(obj)：经过衔接发送目标obj
recv()：接纳con2.send(obj)所发送的目标。假如没有音讯可接纳，recv办法会一向堵塞。假如接纳的一端已经封闭衔接，则抛出EOFError
close()：封闭衔接。假如con1被垃圾收回，将主动调用此办法。
fileno()：回来衔接运用的整数文件描述符
poll([timeout])：假如衔接上的数据可用，回来True。timeout为指定等候的最长时限，若timeout缺省，办法当即回来成果，不再等候。若timeout值为None，则操作将无限制等候数据到来。
send_bytes(buffer[,offset[,size]])：经过衔接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的恣意目标，offset是缓冲区中的字节偏移量，size是要发生的字节数。成果以单条音讯的形式宣布，然后运用recv_bytes()进行接纳。

from multiprocessing import Process, Pipe
def show(conn):
    conn.send('Pipe 用法')
    conn.close()
if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = Pipe() 
    pro = Process(target=show, args=(child_conn,))
    pro.start()
    print(parent_conn.recv())   
    pro.join()

【温馨提示】调用Pipe()回来管道的两头的Connection，因此, Pipe仅仅适用于只要两个进程一读一写的单双工情况，也便是说信息是只向一个方向活动。例如电视、广播，看电视的人只能看，电视台是能广播电视节目。

【总结】

Pipe的读写功率要高于Queue。
进程间的Pipe根据fork机制树立。
当主进程创立Pipe的时分，Pipe的两个Connections衔接的的都是主进程。当主进程创立子进程后，Connections也被复制了一份。此刻有了4个Connections。
尔后，封闭主进程的一个Out Connection，封闭一个子进程的一个In Connection。那么就树立好了一个输入在主进程，输出在子进程的管道。

3）进程池

创立多个进程，咱们不用傻傻地一个个去创立。咱们可以运用Pool模块来搞定。Pool 常用的办法如下：

办法	含义
apply()	同步履行（串行）
apply_async()	异步履行（并行）
terminate()	马上封闭进程池
join()	主进程等候一切子进程履行完毕。有必要在close或terminate()之后运用
close()	等候一切进程完毕后，才封闭进程池

示例如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import multiprocessing
import time
def func(msg):
    print("msg:", msg)
    time.sleep(3)
    print("end")
if __name__ == "__main__":
    # 保持履行的进程总数为processes，当一个进程履行完毕后会添加新的进程进去
    pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
    for i in range(5):
        msg = "hello %d" %(i)
        # 非堵塞式，子进程不影响主进程的履行，会直接运转到 pool.join()
        pool.apply_async(func, (msg, ))   
        # 堵塞式，先履行完子进程，再履行主进程
        # pool.apply(func, (msg, ))   
    print("Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
    # 调用join之前，先调用close函数，不然会出错。
    pool.close()
    # 履行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等候一切子进程完毕
    pool.join()   
    print("Sub-process(es) done.")

输出成果：

Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
msg: hello 0
msg: hello 1
msg: hello 2
end
msg: hello 3
end
msg: hello 4
end
end
end
Sub-process(es) done.

如上，进程池Pool被创立出来后，即便实践需求创立的进程数远远大于进程池的最大上限，p.apply_async(test) 代码依旧会不停的履行，并不会停下等候；相当于向进程池提交了10个恳求，会被放到一个行列中；
当履行完p1 = Pool(5)这条代码后，5条进程已经被创立出来了，仅仅还没有为他们各自分配使命，也便是说，无论有多少使命，实践的进程数只要5条，核算机每次最多5条进程并行。
当Pool中有进程使命履行完毕后，这条进程资源会被开释，pool会按先进先出的准则取出一个新的恳求给闲暇的进程继续履行；
当Pool一切的进程使命完结后，会发生5个僵尸进程，假如主线程不完毕，体系不会主动收回资源，需求调用join函数去收回。
join函数是主进程等候子进程完毕收回体系资源的，假如没有join，主程序退出后不论子进程有没有完毕都会被强制杀死；
创立Pool池时，假如不指定进程最大数量，默许创立的进程数为体系的内核数量。

4）多线程和多进程怎么选择？

在这个问题上，首先要看下你的程序是属于哪种类型的。一般分为两种：CPU密集型和I/O密集型。

CPU 密集型（核算型）：程序比较偏重于核算，需求常常运用CPU来运算。例如科学核算的程序，机器学习的程序等。(最好运用进程，因为python现在同一时间只能由一个线程在履行，具体原因看上面解说)
I/O 密集型：顾名思义便是程序需求频频进行输入输出操作。爬虫程序便是典型的I/O密集型程序。(最好运用线程，因为涉及到网络、磁盘IO的使命都是IO密集型使命，这类使命的特点是CPU耗费很少。)

五、Python 之 signal 模块

signal 模块负责python程序内部的信号处理；典型的操作包括信号处理函数、暂停并等候信号，以及守时宣布SIGALRM等。

虽然signal是python中的模块，但是首要针对UNIX渠道（比如Linux，MAC OS），而Windows内核中因为对信号机制的支持不充分，所以在Windows上的Python不能发挥信号体系的功用。

1）发生信号的原因

发送信号一般有两种原因:

被动式：内核检测到一个体系事件.例如子进程退出会像父进程发送SIGCHLD信号.键盘按下control+c会发送SIGINT信号。
主动式：经过体系调用kill来向指定进程发送信号。

2）信号处理办法

接纳信号的进程对不同的信号有三种处理办法:

指定处理函数
疏忽
根据体系默许值处理, 大部分信号的默许处理是中止进程

3）规则信号

常用的信号：

signal.SIGHUP   # 衔接挂断;
signal.SIGILL   # 不合法指令;
signal.SIGINT   # 中止进程（ctrl+c）;
signal.SIGTSTP  # 暂停进程（ctrl+z）;
signal.SIGKILL  # 杀死进程（此信号不能被捕获或疏忽）;
signal.SIGQUIT  # 终端退出;
signal.SIGTERM  # 中止信号,软件中止信号;
signal.SIGALRM  # 闹钟信号,由signal.alarm()发起;
signal.SIGCONT  # 继续履行暂停进程;

【温馨提示】

因为不同体系中同一个数值对应的信号类型不一样, 所以最好运用信号名称。
在wnidows体系中只能调用 SIGABRT, SIGFPE, SIGILL, SIGINT, SIGSEGV, or SIGTERM。
信号的数值越小, 优先级越高。

3）signal.alarm(time)

参数：time为时间参数
功用：在time时间后，向进程本身发送SIGALRM信号

示例如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 注意：在UNIX渠道上履行，window没有alarm()办法
import signal
import time
signal.alarm(4)#4s后中止程序
while True:
    time.sleep(1)
    print("学习python中...")

输出成果：

学习python中...
学习python中...
学习python中...
Alarm clock

4）signal.pasue()

signal.pause() Wait until a signal arrives。让进程进程暂停，以等候信号（什么信号均可）；也即堵塞进程进行，接纳到信号后使进程中止。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import signal
import time
time.sleep(1)
#堵塞等候信号的发生，如论什么信号都可以
signal.pause()
while True:
    time.sleep(1)
    print("学习python中...")

5）设置信号处理函数

signal.signal(sig, handler)

功用：依照handler拟定的信号处理计划处理函数

参数：

sig：拟需处理的信号，处理信号只针对这一种信号起作用sig
hander：信号处理计划

在信号基础里提到，进程可以无视信号、可采纳默许操作、还可自界说操作；当handler为下列函数时，将有如下操作：

SIG_IGN：信号被无视（ignore）或疏忽
SIG_DFL：进程选用默许（default）行为处理

示例如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import signal
#6s后中止程序
signal.alarm(6)
#遇到SIGINT ctrl+c时，疏忽SIG_IGN
signal.signal(signal.SIGINT,signal.SIG_IGN)
signal.pause()

运转后6s 打印出： Alarm clock 假如在运转中在键盘中输入CTRL+C也杯水车薪，此刻输出成果 ^C^C^C^C^C^C^C^C闹钟

原因剖析：

signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_IGN) 表明遇到信号SIGINT CTRL + C，时，疏忽SIG_IGN该信号。所以在程序运转中从键盘输入ctrl+c（在终端上显现 ^C ）时无效。
当signal.alarm(6)计时6秒后，直接在终端上输出 “Alarm clock” 后退出。
signal.pause()是为了堵塞进程，等候信号。假如没有这句话，可以在程序中更变为：

while True:
    pass

进程中默许信号办法处理：

import signal
#6s后中止程序
signal.alarm(6)
signal.signal(signal.SIGALRM,signal.SIG_DFL)
signal.pause()

六、并发网络通讯模型

常见网络模型：

循环服务器模型——循环接受客户端恳求,处理恳求.同一时间只能处理一个恳求,处理完毕后在处理下一个。
- 优势：完结简略,占用资源少服务器。
- 缺陷：无法一起处理多个客户端恳求网。
- 适用情况：处理的使命可以很快完结,客户端无需长期占用服务端程序.UDP比TCP更适合循环多线程。
多进程/线程网络并发模型——每当一个客户端链接服务器,就树立一个新的进程/线程为该客户端服务,客户端退出时在毁掉该进程/线程。
- 优势：能一起知足多个客户端长期占有服务端需求,可以处理各类恳求并发。
- 缺陷：资源耗费较大异步。
- 适用情况：客户端一起链接量较少,需要处理行为较复杂场景。
IO并发模型——利用IO多路复用,异步IO等技能,一起处理多个客户端IO恳求
- 优势：资源耗费少,能一起高效处理多个IO行为。
- 缺陷：只能处理并发发生的IO事件,无法处理CPU核算函数。
- 适用情况：HTTP恳求,网络传输等都是IO行为。

1）根据fork的多进程网络并发模型

完结过程：

树立监听套接字；
等候接受客户端恳求；
客户端链接树立新的进程处理客户端恳求；
原进程继续等候其余客户端链接；
若是客户端退出,则毁掉对应的进程。

示例如下：

import socket
import signal
import os
# 大局变量
HOST = "127.0.0.1"
PORT = 9090
ADDR = (HOST, PORT)
def dispose(val):
    while True:
        data = val.recv(1024)
        if not data:
            break
        print(">>", data.decode())
        val.send(b"OK")
    val.close()
# 创立套接字
soc = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 设置端口当即重用
soc.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
# 绑定套接字
soc.bind(ADDR)
# 设置监听
soc.listen(5)
# 处理僵尸进程
signal.signal(signal.SIGCHLD, signal.SIG_IGN)
print("Listen the port 9090...")
while True:
    # 循环处理客户端衔接
    try:
        c, addr = soc.accept()
        print("Connect from", addr)
    except KeyboardInterrupt:
        os._exit(0)
    except Exception as e:
        print(e)
        continue
    # 创立子进程处理客户端事物
    pid = os.fork()
    if pid == 0:
        soc.close()
        # 客户端套接字处理具体事物
        dispose(c)
        # 处理完结毁掉子进程
        os._exit(0)
    else:
        # 父进程等候其他用户衔接不需求和子进程通讯
        c.close()

2）根据threading的多线程网络并发

完结过程

树立监听套接字；
等候接纳客户端恳求；
客户端链接树立新的线程处理客户端恳求；
主线程继续等候其余客户端链接；
若是客户端退出，则对应分支线程退出。

示例如下：

from socket import *
from threading import Thread
import sys
# 创立监听套接字
HOST = '0.0.0.0'
PORT = 8888
ADDR = (HOST,PORT)
# 处理客户端恳求
def handle(c):
  while True:
    data = c.recv(1024)
    if not data:
      break
    print(data.decode())
    c.send(b'OK')
  c.close()
s = socket()  # tcp套接字
s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
s.bind(ADDR)
s.listen(3)
print("Listen the port %d..."%PORT)
# 循环等候客户端衔接
while True:
  try:
    c,addr = s.accept()
  except KeyboardInterrupt:
    sys.exit("服务器退出")
  except Exception as e:
    print(e)
    continue
  # 创立线程处理客户端恳求
  t = Thread(target=handle, args=(c,))
  t.setDaemon(True)   # 父进程完毕则一切进程中止
  t.start()

文章篇幅有点长，上面的示例用到了socket，等到讲到socket再具体解说，socket就放到下篇文章介绍了，请小伙伴耐性等候~

Python 高档编程之并发与多线程就先介绍到这儿，有疑问的小伙伴欢迎给我留言，后续会继续更新相关技能文章，也可重视我的公众号【大数据与云原生技能共享】深化技能交流~

Python 高级编程之并发与多线程（三）

一、概述

二、并发与并行原理

1）并行

2）并发

3）并发和并行差异

三、Python 多线程

1）进程与线程联系

2）Python 多线程GIL介绍

3）Python 创立多线程

1、thread

2、threading（常用）

4）看护线程

5）线程兼并（join）

6）线程同步与互斥锁

7）可重入锁（递归锁）

8）守时器

四、Python 多进程

1）创立多进程

1、直接运用Process

2、继承Process来自界说进程类，重写run办法

2）多进程通讯

1、Queue

2、Pipe

3）进程池

4）多线程和多进程怎么选择？

五、Python 之 signal 模块

1）发生信号的原因

2）信号处理办法

3）规则信号

3）signal.alarm(time)

4）signal.pasue()

5）设置信号处理函数

六、并发网络通讯模型

1）根据fork的多进程网络并发模型

2）根据threading的多线程网络并发

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Python 高级编程之并发与多线程（三）

一、概述

二、并发与并行原理

1）并行

2）并发

3）并发和并行差异

三、Python 多线程

1）进程与线程联系

2）Python 多线程GIL介绍

3）Python 创立多线程

1、thread

2、threading（常用）

4）看护线程

5）线程兼并（join）

6）线程同步与互斥锁

7）可重入锁（递归锁）

8）守时器

四、Python 多进程

1）创立多进程

1、直接运用Process

2、继承Process来自界说进程类，重写run办法

2）多进程通讯

1、Queue

2、Pipe

3）进程池

4）多线程和多进程怎么选择？

五、Python 之 signal 模块

1）发生信号的原因

2）信号处理办法

3）规则信号

3）signal.alarm(time)

4）signal.pasue()

5）设置信号处理函数

六、并发网络通讯模型

1）根据fork的多进程网络并发模型

2）根据threading的多线程网络并发

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