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进程和线程
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这两个概念属于操作系统，我们经常听说，但是可能很少有人会细究它们的含义。对于工程师而言，两者的定义和区别还是很有必要了解清楚的。
首先说进程，进程可以看成是 CPU执行的具体的任务 。在操作系统当中，由于CPU的运行速度非常快，要比计算机当中的其他设备要快得多。比如内存、磁盘等等，所以如果CPU一次只执行一个任务，那么会导致CPU大量时间在等待这些设备，这样操作效率很低。为了提升计算机的运行效率，把机器的技能尽可能压榨出来，CPU是轮询工作的。也就是说 它一次只执行一个任务，执行一小段碎片时间之后立即切换 ，去执行其他任务。
所以在早期的单核机器的时候，看起来电脑也是并发工作的。我们可以一边听歌一边上网，也不会觉得卡顿。但实际上，这是CPU轮询的结果。在这个例子当中，听歌的软件和上网的软件对于CPU而言都是 独立的进程 。我们可以把进程简单地理解成运行的应用，比如在安卓手机里面，一个app启动的时候就会对应系统中的一个进程。当然这种说法不完全准确， 一个应用也是可以启动多个进程的 。
进程是对应CPU而言的，线程则更多针对的是程序。即使是CPU在执行当前进程的时候，程序运行的任务其实也是有分工的。举个例子，比如听歌软件当中，我们需要显示歌词的字幕，需要播放声音，需要监听用户的行为，比如是否发生了切歌、调节音量等等。所以，我们需要 进一步拆分CPU的工作 ，让它在执行当前进程的时候，继续通过轮询的方式来同时做多件事情。
进程中的任务就是线程，所以从这点上来说， 进程和线程是包含关系 。一个进程当中可以包含多个线程，对于CPU而言，不能直接执行线程，一个线程一定属于一个进程。所以我们知道，CPU进程切换切换的是执行的应用程序或者是软件，而进程内部的线程切换，切换的是软件当中具体的执行任务。
关于进程和线程有一个经典的模型可以说明它们之间的关系，假设CPU是一家工厂，工厂当中有多个车间。不同的车间对应不同的生产任务，有的车间生产汽车轮胎，有的车间生产汽车骨架。但是工厂的电力是有限的，同时只能满足一个厂房的使用。
为了让大家的进度协调，所以工厂需要轮流提供各个车间的供电。 这里的车间对应的就是进程 。
一个车间虽然只生产一种产品，但是其中的工序却不止一个。一个车间可能会有好几条流水线，具体的生产任务其实是流水线完成的，每一条流水线对应一个具体执行的任务。但是同样的， 车间同一时刻也只能执行一条流水线 ，所以我们需要车间在这些流水线之间切换供电，让各个流水线生产进度统一。
这里车间里的 流水线自然对应的就是线程的概念 ，这个模型很好地诠释了CPU、进程和线程之间的关系。实际的原理也的确如此，不过CPU中的情况要比现实中的车间复杂得多。因为对于进程和CPU来说，它们面临的局面都是实时变化的。车间当中的流水线是x个，下一刻可能就成了y个。
了解完了线程和进程的概念之后，对于理解电脑的配置也有帮助。比如我们买电脑，经常会碰到一个术语，就是这个电脑的CPU是某某核某某线程的。比如我当年买的第一台笔记本是4核8线程的，这其实是在说这台电脑的CPU有 4个计算核心 ，但是使用了超线程技术，使得可以把一个物理核心模拟成两个逻辑核心。相当于我们可以用4个核心同时执行8个线程，相当于8个核心同时执行，但其实有4个核心是模拟出来的虚拟核心。
有一个问题是 为什么是4核8线程而不是4核8进程呢 ？因为CPU并不会直接执行进程，而是执行的是进程当中的某一个线程。就好像车间并不能直接生产零件，只有流水线才能生产零件。车间负责的更多是资源的调配，所以教科书里有一句非常经典的话来诠释： 进程是资源分配的最小单元，线程是CPU调度的最小单元 。
启动线程
Python当中为我们提供了完善的threading库，通过它，我们可以非常方便地创建线程来执行多线程。
首先，我们引入threading中的Thread，这是一个线程的类，我们可以通过创建一个线程的实例来执行多线程。
from threading import Thread t = Thread(target=func, name='therad', args=(x, y)) t.start()
简单解释一下它的用法，我们传入了三个参数，分别是 target，name和args ，从名字上我们就可以猜测出它们的含义。首先是target，它传入的是一个方法，也就是我们希望多线程执行的方法。name是我们为这个新创建的线程起的名字，这个参数可以省略，如果省略的话，系统会为它起一个系统名。当我们执行Python的时候启动的线程名叫MainThread，通过线程的名字我们可以做区分。args是会传递给target这个函数的参数。
我们来举个经典的例子：
import time, threading # 新线程执行的代码: def loop(n): print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) for i in range(n): print('thread %s %s' % (threading.current_thread().name, i)) time.sleep(5) print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name) print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, )) t.start() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
我们创建了一个非常简单的loop函数，用来执行一个循环来打印数字，我们每次打印一个数字之后这个线程会睡眠5秒钟，所以我们看到的结果应该是每过5秒钟屏幕上多出一行数字。
我们在Jupyter里执行一下：
表面上看这个结果没毛病，但是其实有一个问题，什么问题呢？ 输出的顺序不太对 ，为什么我们在打印了第一个数字0之后，主线程就结束了呢？另外一个问题是，既然主线程已经结束了， 为什么Python进程没有结束 ， 还在向外打印结果呢？
因为线程之间是独立的，对于主线程而言，它在执行了t.start()之后，并 不会停留，而是会一直往下执行一直到结束 。如果我们不希望主线程在这个时候结束，而是阻塞等待子线程运行结束之后再继续运行，我们可以在代码当中加上t.join()这一行来实现这点。
t.start() t.join() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
join操作可以让主线程在join处挂起等待，直到子线程执行结束之后，再继续往下执行。我们加上了join之后的运行结果是这样的：
这个就是我们预期的样子了，等待子线程执行结束之后再继续。
我们再来看第二个问题，为什么主线程结束的时候，子线程还在继续运行，Python进程没有退出呢？这是因为默认情况下我们创建的都是用户级线程，对于进程而言， 会等待所有用户级线程执行结束之后才退出 。这里就有了一个问题，那假如我们创建了一个线程尝试从一个接口当中获取数据，由于接口一直没有返回，当前进程岂不是会永远等待下去？
这显然是不合理的，所以为了解决这个问题，我们可以把创建出来的线程设置成 守护线程 。
守护线程
守护线程即daemon线程，它的英文直译其实是后台驻留程序，所以我们也可以理解成 后台线程 ，这样更方便理解。daemon线程和用户线程级别不同，进程不会主动等待daemon线程的执行， 当所有用户级线程执行结束之后即会退出。进程退出时会kill掉所有守护线程 。
我们传入daemon=True参数来将创建出来的线程设置成后台线程：
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, ), daemon=True)
这样我们再执行看到的结果就是这样了：
这里有一点需要注意，如果你 在jupyter当中运行是看不到这样的结果的 。因为jupyter自身是一个进程，对于jupyter当中的cell而言，它一直是有用户级线程存活的，所以进程不会退出。所以想要看到这样的效果，只能通过命令行执行Python文件。
如果我们想要等待这个子线程结束，就必须通过join方法。另外，为了预防子线程锁死一直无法退出的情况， 我们还可以 在joih当中设置timeout ，即最长等待时间，当等待时间到达之后，将不再等待。
比如我在join当中设置的timeout等于5时，屏幕上就只会输出5个数字。
另外，如果没有设置成后台线程的话，设置timeout虽然也有用，但是 进程仍然会等待所有子线程结束 。所以屏幕上的输出结果会是这样的：
虽然主线程继续往下执行并且结束了，但是子线程仍然一直运行，直到子线程也运行结束。
关于join设置timeout这里有一个坑，如果我们只有一个线程要等待还好，如果有多个线程，我们用一个循环将它们设置等待的话。那么 主线程一共会等待N * timeout的时间 ，这里的N是线程的数量。因为每个线程计算是否超时的开始时间是上一个线程超时结束的时间，它会等待所有线程都超时，才会一起终止它们。
比如我这样创建3个线程：
ths = [] for i in range(3): t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread' + str(i), args=(10, ), daemon=True) ths.append(t) for t in ths: t.start() for t in ths: t.join(2)
最后屏幕上输出的结果是这样的：
所有线程都存活了6秒。
总结
在今天的文章当中，我们一起简单了解了 操作系统当中线程和进程的概念 ，以及Python当中如何创建一个线程，以及关于创建线程之后的相关使用。
多线程在许多语言当中都是至关重要的，许多场景下必定会使用到多线程。比如 web后端，比如爬虫，再比如游戏开发 以及其他所有需要涉及开发ui界面的领域。因为凡是涉及到ui，必然会需要一个线程单独渲染页面，另外的线程负责准备数据和执行逻辑。因此，多线程是专业程序员绕不开的一个话题，也是一定要掌握的内容之一。
这是一位有着五年 Python 经验的好友最近对 Python 岗位面试后的一篇经验总结，从 Python 就业方向到 Python 面试题。
Python 就业方向 ：
下面是 Python 面试知识点，总结了华为、阿里巴巴等互联网公司 Python 常问面试题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。
这些面试题分为 Python 基础和 Python高级，内容包含： 基础语法、文件操作、模块与包、数据类型、元类、内存管理与垃圾回收机制以及 Python 函数 等知识点。
（一） Python 基础语法
（二） 文件操作
（三） 模块与包
（四） 数据类型
（五）企业面试题
（一） 元类
（二）内存管理与垃圾回收机制
（三）函数
（四） 面向对象
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无意间，看到这么一道Python面试题：以下代码将输出什么？
def testFun:
temp = [lambda x : i*x for i in range(4)]
return temp
for everyLambda in testFun:
print (everyLambda(2))
脑中默默一想，这还用说么，肯定是：
2
4
6
最后一看答案，竟然是：
6
6
6
6
于是带着怀疑的心态（其实是不服输，不认错），打开编辑器，快速一敲，果然是：
怀疑了人生半天，本来还想黑，WTF Python…然后才想通是自己太生疏......
最后发现原因竟是：Python 的闭包的后期绑定导致的 late binding。
这意味着在闭包中的变量是在内部函数被调用的时候被查找，所以当任何testFun 返回的函数被调用，i 的值是在它被调用时的周围作用域中查找。
也就是说无论哪个返回的函数被调用，for 循环都已经完成了，i 最后的值是 3，因此，每个返回的函数 testFun 的值都是 3。
因此一个等于 2 的值被传递进以上代码，它们将返回一个值 6 （比如：3 x 2）。
究竟如何才能实现出这样的结果呢？
2
4
6
想了想，若能立即绑定参数，或者直接不用闭包总该行吧，用另一种方式避免 i 的改写。
回忆了之前所学知识，最后酝酿出了四种解决方案。
第一种：创建一个闭包，通过使用默认参数立即绑定它的参数
def testFun:
temp = [lambda x, i=i: i * x for i in range(4)]
return temp
for everyLambda in testFun:
print(everyLambda(2))
第二种：使用functools.partial 函数，把函数的某些参数（不管有没有默认值）给固定住（也就是相当于设置默认值）
from functools import partial
from operator import mul
def testFun:
return [partial(mul, i) for i in range(4)]
for everyLambda in testFun:
print(everyLambda(2))
第三种：优雅的写法，直接用生成器
def testFun:
return (lambda x, i=i: i * x for i in range(4))
for everyLambda in testFun:
print(everyLambda(2))
第四种：利用yield的惰性求值的思想
def testFun:
for i in range(4):
yield lambda x: i * x
for everyLambda in testFun:
print(everyLambda(2))
最终运行结果：
有了解决方案后，又陷入了怀疑自己，这个题目究竟是考察的是什么？是在考面试者闭包相关知识以及Python 的闭包的后期绑定问题么？
若将题目改成：以下代码输出的结果是（0,2,4,6）么？如果不是，你将会怎么做，让它变成（0,2,4,6）？这样会不会更有意思点呢？欢迎大家出妙招，看究竟有多少招？（哈哈哈！！！）
（1）.引用计数
（2）. 垃圾回收
(3）. 内存池机制
在python中每创建一个对象，对应的会有一个引用计数，当发生赋值操作如a=b，对应的b的引用计数会自动加1，当引用的对象被清除或者函数结束时，引用计数会自动减1。
在python中使用引用计数，标记清楚，分代回收三种方式进行垃圾回收。
其中，引用计数当对象的引用计数归0时，对象会自动被清除。标记清除机制是首先遍历所有对象，如果对象可达，就说明有变量引用它，则标记其为可达的。如果不可达，则对其进行清除。分代回收是当对象创建时被标记为第0代，经过一次垃圾回收之后，余下的对象被标记为第1代，最高为第2代。其原理是，对象的生存期越长，月可能不是垃越。
ython语言虽然提供了对内存的垃圾收集机制，但实际上它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统，所以就有了以下：
1 Pymalloc机制；这个主要是为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理，为了对小块内存的申请和释放。
2 Python中所有小于256个字节的对象都是依靠pymalloc分配器来实现的，而稍大的对象用的则是系统的malloc。
3 对于Python对象，比如整数、浮点数和List这些，都有自己独立的内存池，对象间并不共享他们的内存池。换句话说就是，假设你分配并且释放了大量的整数，那么用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。