进程线程有多重要？刚开始学Python的时候你可能还没有感觉到，因为你写的代码从上到下执行一遍就可以了，但实际上这很初级，实际开发写项目的时候，为了充分利用电脑配置来加快程序进度，我们往往会用到多进程多线程。

就比如说我们的爬虫，没有多进程多线程的程序就像只能一只手干活，而开启了多进程多线程之后就是几只几十只手在干活，你需要10分钟才能爬完的数据，别人可能1分钟不到就弄完了。

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进程线程也是Python入门的最后一个板块的知识，基本上我的Python新手入门教程系列文章就要更新完了。

在开始Python的进程和线程教学之前，有一些关于基础概念需要给大家进行讲解。

一、多任务操作系统

操作系统可以执行多个任务，比如我们的Windows系统，除了目前在执行的、你能看得到的几个任务，还有很多后台正在执行的任务，可以用Ctrl+Alt+Del键调出任务管理器看一下就知道了。

我的电脑配置经常会看到有几核处理器的属性，例如我的电脑是12核的，也就是说电脑最多能同时执行12个任务，最多运行12个进程同时进行。

但为什么我们的电脑却能够同时运行几百个任务呢？

其实这得益于操作系统的任务调度，大部分的操作系统是采用抢占时间片的形式进行调度。系统在极其微小的时间内，在多个任务之间进行极快速的切换，比如说8核的操作系统理论上1秒钟之内只能同时执行8个任务，但是系统在1秒钟之内可能在上百个任务之间进行切换，A任务执行一下、B任务执行一下、C任务执行一下…结果1秒钟之内很多任务都能被执行到，造成了肉眼可见的几百个任务在一直执行。

术语叫“宏观并行，微观串行”，实际上电脑在极端的时间内只能执行不超过配置核数的任务数，8核还是只能执行8个任务。

1.何为进程？

既然讲到了任务，那么进程就是任务，1个进程就相当于1个任务，是操作系统分配资源的最小单位。在python中，想要实现多任务可以使用进程来完成，进程是实现多任务的一种方式。

2.何为线程？

进程的多个子任务就称之为线程，线程是进程的最小执行单位， 一个进程可以有很多线程，每个线程执行的任务都不一样。

Python既支持多进程又支持多线程，接下来我们就开始进入Python的进程与线程的学习。

二、Python的多进程multiprocessing（包）

如果你利用多进程，你的Python代码是从头到尾逐行执行的，这其实就是在执行1个进程，这一点应该很好理解。

要想更多利用CPU资源，我们可以利用多进程，这里介绍一个Python多进程时常用的包multiprocessing，它拥有很多的功能，比如子进程、通讯、共享、执行不同的形式等等,我们来了解一些常用的。

1.Process——进程类

Process是multiprocessing里面的一个进程类，通过它就能实现多进程。我们先来看一下它的用法，后面我们会有实际的例子去讲述。

Process(target,name,args,kwargs)

• target是目标，在哪里新开进程让系统去执行？得给系统一个目标。
• name是进程的名字，你可以设置也可以不设置，默认是Process-N，N是从1,2,3…N，系统默认从小到大取名。
• args和kwargs是参数，可用于传递到目标。

Process里面有很多方法，其中最常用的就是start（）启动进程的方法。

进程名.start()	#开始进程

举例：写好的代码如下，我想看看开启和没开启多进程调用函数的效果。

import time

#2个要同时执行的函数
def music() :
    for i in range(5):  #执行5次
        print("听音乐中...")
        time.sleep(0.2) #延迟0.2s，目的是让效果对比更明显一些

def movie():
    for i in range(5):
        print("看视频中...")
        time.sleep(0.2) #延迟0.2s
music()
movie()
print("主进程执行完毕")

在没有开启多进程时，执行效果如下：

可以看到，这是很正常的运行情况，程序从上运行到下，逐行运行，music()里面的三次循环没有执行完毕就不会执行movie（）里面，以及这两个函数如果没有执行完毕，就不会执行最后一行的print(“主进程执行完毕”)。

我们再来看在上面案例的代码中加入多进程:

import time
import multiprocessing


# 2个要同时执行的函数
def music():
    for i in range(5):  # 执行5次
        print("听音乐中...")
        time.sleep(0.2)  # 延迟0.2s，目的是让效果对比更明显一些


def movie():
    for i in range(5):
        print("看视频中...")
        time.sleep(0.2)  # 延迟0.2s


if __name__ == "__main__":  # 解决Windows系统下调用包时的递归问题
    # 创建子进程
    music_process = multiprocessing.Process(target=music)
    movie_process = multiprocessing.Process(target=movie)

    # 启用进程
    music_process.start()
    movie_process.start()

    print("主进程执行完毕")

代码中我加入了一个if语句来判断__name__这个，为什么？因为在Windows系统下， multiprocessing这个包会发生递归现象，就是会在“导入模块—调用模块”之间反复执行，不信你可以把if语句去掉，把里面的代码全部放到外面来执行就会报错，这是Windows系统下会发生的一个现象，mac、linux等系统是不用加ifl来做判断的。

关于__name__ = "main"这个知识点我在模块与包的初始化时候有讲过，不懂的可以回去看一下。

运行效果

可以看出来，这开启进程之后，代码运行时是有3个进程同时进行的，一个是从上往下执行的主进程，执行到下面输出“主进程执行完毕”，另外两个子进程去执行music（）和movie()进程，从他们的执行速度来看，它们是同时在进行的，所以没有像刚才那样非要等其中一个函数里面的代码执行3遍才开始第2个函数。

同样的代码，你们的执行效果可能会跟我有所差异，因为效果是根据系统当前的状况去随机分配的，但并不影响你能看出来它的结果是多线程在进行。

最后补充一下，前面我们讲过Process里面有args和kwargs可进行参数传递，args是普遍参数的传递，kwargs是以字典的形式进行参数传递，我们还是以上面的代码为例，进行一下有参数传递的多进行。

2.获取当前进程的编号

前面我们讲到了代码执行时有多个进程在同时进行任务，那么怎么样查看当前进程的编号来得知目前有哪些进程在运行呢？哪些是主进程哪些是子进程呢？3个方法，我们先来看一下方法，后面再结合例子一起使用。

（1）获取当前进程的编号：

需要用到一个os模块里面的getpid()方法，用法如下：

os.getpid()

（2）获取当前进程的名字

这里用的还是multiprocessing包，里面有个current_process()的方法，用法如下：

multiprocessing.current_process()

（3）获取当前父进程（主进程）的编号

子进程是属于哪个父进程的？这个用的是os模块里面的getppid() ，用法如下：

os.getppid()

那么方法都看到了，我们来在刚才的例子的基础上，获取并打印一下当前进程的名字、编号以及父进程的编号。

import time
import multiprocessing
import os


# 2个要同时执行的函数
def music():
    print("music子进程名字：", multiprocessing.current_process())
    print("music子进程编号：", os.getpid())
    print("music所属主进程的编号：", os.getppid())

    for i in range(5):  # 执行5次
        print("听音乐中...")
        time.sleep(0.2)  # 延迟0.2s，目的是让效果对比更明显一些


def movie(a, b):
    print("movie子进程名字：", multiprocessing.current_process())
    print("movie子进程编号：", os.getpid())
    print("movie所属主进程的编号：", os.getppid())
    for i in range(5):
        print("看视频中...")
        time.sleep(0.2)  # 延迟0.2s


if __name__ == "__main__":  # 解决Windows系统下调用包时的递归问题
    # 创建子进程
    music_process = multiprocessing.Process(target=music)
    movie_process = multiprocessing.Process(target=movie, kwargs={"a": 30, "b": 40})

    # 启用进程
    music_process.start()
    movie_process.start()

    print("主进程编号：",os.getpid())

运行结果：

可以只要我们使用获取线程的方法的线程，都能被打印出来编号和名字。

三、多线程Threading模块

多进程能同时运行几个任务，前面我们讲过进程的最小单位是线程，那么线程也同样可以进行多个任务。如果一个进程只有1个任务（主进程），那么也可以说是只有1个线程，就比如我们不使用多进程运行代码的时候，这时候就可以说1个主进程或1个主线程。

1.多线程的类Thread类

多线程常用的一个模块是threading，里面有个教Thread的类，跟前面我们将多进程时用到的Process类差不多，我们先来看看用法：

Thread(target=None,name=None,args=(),kwargs=None)

• target:可执行目标
• name：线程的名字默认Thread-N
• args/kwargs:目标参数

同样的，多线程也要有开启的方法，跟前面的也差不多：

start()

还有获取线程名字的方法：

threading.current_thread()

知道了这些知识点，我们开始举例：用跟上面差不多的例子去使用一下我们的多线程。

import threading,time

def music(name,loop):
    for i in range(loop):
        print("听音乐 %s , 第%s次"%(name,i))
        time.sleep(0.2)

def movie(name,loop):
    for i in range(loop):
        print("看电影%s , 第%s次"%(name,i))
        time.sleep(0.2)

if __name__ =="__main__":
    music_thread = threading.Thread(target=music,args=("最亲的人",3))
    movie_thread = threading.Thread(target=movie,args=("唐探2",3))
    music_thread.start()
    movie_thread.start()
    print("主线程执行完毕")

运行结果：

听音乐 最亲的人 , 第0次
看电影唐探2 , 第0次
主线程执行完毕
听音乐 最亲的人 , 第1次看电影唐探2 , 第1次

看电影唐探2 , 第2次听音乐 最亲的人 , 第2次

可以看出来，我们的多线程其实是跟多进程差不多的，同样可以运行多个任务，这里我们还增加了参数的使用。

2.继承Thread类

我们除了用上面的方法实现多线程任务，还可以用继承类的方式去实现多线程。

举例：通过多线程的方式，去打印“凉凉”和“头发没了"。

import threading,time

#多线程的创建
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,name):    #初始化
        super().__init__()  #调用父类Thread的初始化方法
        self.name = name    #name变成实例属性
    def run(self):
        #线程要做的事情
        for i in range(5):
            print(self.name)
            time.sleep(0.2)
 #实例化子线程
t1 = MyThread("凉凉")
t2 = MyThread("头发没了")

t1.start()
t2.start()

MyThread这个类是我们自己创建的，它是继承于父类threading.Thread ，同时我们需要写上MyThread的初始化方法，每当被调用的时候把准备工作做好，super（）.int（） 这个我们也讲过了，在前面的面向对象时有讲过，不懂的可以去看看面向对象那篇文章的内容。

运行结果：

凉凉
头发没了
凉凉
头发没了
凉凉头发没了

凉凉头发没了

凉凉
头发没了

随机效果是有的，你们的效果和我的可能会不一样，每台电脑在运行多线程代码时，哪个线程能够抢到时间片谁就先执行。

通过类Thread继承一样可以实现多线程。

结语

进程线程讲完之后，基本上Python入门的所有知识点都讲完了，剩下的就是一章附加文章了。基本上从开始的Python基础到后面的高级编程板块的内容，如果你学完了，你去进阶Python的任何方向都是OK的，加油！