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python中的线程和进程，python如何获取进程和线程状态

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1，python如何获取进程和线程状态threading.active_count()Return the number of Thread objects currently alive. The returned count is equal to the length of the list returned by enumerate().active_count可以返回当前活动的线程枚举我一般是这么用的def getHeatsParallel(self):threads = []for i in range(0, self.threadCount):t = threading.Thread(target=self.SomeFunction, name=str(i))threads.append(t)t.start()for t in threads:t.join()【python中的线程和进程，python如何获取进程和线程状态】
2，简述python进程线程和协程的区别及应用场景协程多与线程进行比较1) 一个线程可以多个协程，一个进程也可以单独拥有多个协程，这样python中则能使用多核CPU 。2) 线程进程都是同步机制，而协程则是异步3) 协程能保留上一次调用时的状态 ， 每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态1.线程和进程： 线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除 。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源，但是其本身基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈) 。2.线程、进程与协程：线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保持状态，下次继续） 。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序 。协程的适用场景： 当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程；
3 ， Python中进程和线程的区别详解什么是进程（Process）：普通的解释就是 ， 进程是程序的一次执行，而什么是线程（Thread），线程可以理解为进程中的执行的一段程序片段 。在一个多任务环境中下面的概念可以帮助我们理解两者间的差别：进程间是独立的 ， 这表现在内存空间，上下文环境；线程运行在进程空间内 。一般来讲（不使用特殊技术）进程是无法突破进程边界存取其他进程内的存储空间；而线程由于处于进程空间内，所以同一进程所产生的线程共享同一内存空间 。同一进程中的两段代码不能够同时执行，除非引入线程 。线程是属于进程的，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除 。线程占用的资源要少于进程所占用的资源 。进程和线程都可以有优先级 。在线程系统中进程也是一个线程 。可以将进程理解为一个程序的第一个线程 。线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体.与进程的区别:(1)地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间;(2)进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源(3)线程是处理器调度的基本单位,但进程不是.(4)二者均可并发执行.
4，python多线程与多进程的概念与区别1.什么是线程？线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位（程序执行流的最小单元） 。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位 。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流 ， 一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务 。一个标准的线程由线程ID ， 当前指令指针(PC)，寄存器集合和堆栈组成 。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源 ， 只拥有一点儿在运行中必不可少的资源 ， 但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源 。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行 。由于线程之间的相互制约，致使线程在运行中呈现出间断性 。线程也有就绪、阻塞和运行三种基本状态 。就绪状态是指线程具备运行的所有条件 ， 逻辑上可以运行 ， 在等待处理机;运行状态是指线程占有处理机正在运行;阻塞状态是指线程在等待一个事件(如某个信号量) ， 逻辑上不可执行 。每一个程序都至少有一个线程，若程序只有一个线程，那就是程序本身 。线程是程序中一个单一的顺序控制流程 。进程内一个相对独立的、可调度的执行单元 ， 是系统独立调度和分派CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位 。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作 ， 称为多线程 。2.什么是进程？进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动 ， 是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础 。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中 ， 进程是线程的容器 。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体 。里面包含对各种资源的调用，内存的管理，网络接口的调用等 。。。对各种资源管理的集合 就可以称为 进程3.线程和进程的区别（1）线程共享内存空间；进程的内存是独立的（2）同一个进程的线程之间可以直接交流；两个进程想通信，必须通过一个中间代理来实现（3）创建新线程很简单； 创建新进程需要对其父进程进行一次克?。?）一个线程可以控制和操作同一进程里的其他线程；但是进程只能操作子进程（5）改变主线程（如优先权），可能会影响其它线程；改变父进程 ， 不影响子进程5，为什么在Python里推荐使用多进程而不是多线程1、GIL是什么？GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定 。2、每个CPU在同一时间只能执行一个线程（在单核CPU下的多线程其实都只是并发，不是并行 ， 并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念 。但并发和并行又有区别，并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生 。）在Python多线程下 ， 每个线程的执行方式：1、获取GIL2、执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起 。3、释放GIL可见，某个线程想要执行，必须先拿到GIL，我们可以把GIL看作是“通行证”，并且在一个python进程中，GIL只有一个 。拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行 。在Python2.x里，GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100（ticks可以看作是Python自身的一个计数器 ， 专门做用于GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整），进行释放 。而每次释放GIL锁，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源 。并且由于GIL锁存在 ， python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行)，这就是为什么在多核CPU上 ， python的多线程效率并不高 。那么是不是python的多线程就完全没用了呢？在这里我们进行分类讨论：1、CPU密集型代码(各种循环处理、计数等等)，在这种情况下，由于计算工作多 ， ticks计数很快就会达到阈值，然后触发GIL的释放与再竞争（多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好 。2、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)，多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源 ， 从而能提升程序执行效率) 。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好 。因为python的底层实现GIL对于多线程的支持并不好 。还是只使用CPU的一个核，效率不高如果是多进程的话，可以充分利用CPU，就是资源可能会用的多一点监控一个信号就起一个线程与进程处理 。这样的逻辑是不太合适的 。所有的资源都是有限的 ， 如果这样浪费很快会资源管理失控 。常规的做法是起一个线程池，或者是进程池 。使用线程还是进程取决于你处理的信号的类型 。如果计算量大，则需要进程池，如果只是设备等待 ， 比如网络数据收发，则线程也勉强够用 。信号过来后处理方法有两种 ， 一种是实时处理，这个没有好办法，可以用“微线程”的办法做，尽量减少处理周期 。另外一种是允许少量的延迟 。那么通常的做法是用队列 。将信号放到线程或者是进程池的消息队列里 。然后再由后者分配 。还有一种高效的处理方法，根据信号的值做hash ， 然后自动分发到不同的cpu或者是服务器 。这个就算是大规模并发处理机制 。通常情况下，比如一个web服务器，它需要获取一个请求，然后处理响应，可以使用线程模型，或者是进程模型 。也是使用典型的池的方法 。一个pool的大于，取决于你的计算 机的计算 能力 ， 内存大小，以及你的并发访问数量 。所要要启用多少个呢？假设你的一个信号的处理周期是1秒 ， 你同时有100个信号进来，那么就需要100个线程或者是进程 。

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