Python面試題，線程與進(jìn)程的區(qū)別，Python中如何創(chuàng)建多線程？

進(jìn)程和線程

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這兩個(gè)概念屬于操作系統(tǒng)，我們經(jīng)常聽(tīng)說(shuō)，但是可能很少有人會(huì)細(xì)究它們的含義。對(duì)于工程師而言，兩者的定義和區(qū)別還是很有必要了解清楚的。

首先說(shuō)進(jìn)程，進(jìn)程可以看成是 CPU執(zhí)行的具體的任務(wù) 。在操作系統(tǒng)當(dāng)中，由于CPU的運(yùn)行速度非常快，要比計(jì)算機(jī)當(dāng)中的其他設(shè)備要快得多。比如內(nèi)存、磁盤等等，所以如果CPU一次只執(zhí)行一個(gè)任務(wù)，那么會(huì)導(dǎo)致CPU大量時(shí)間在等待這些設(shè)備，這樣操作效率很低。為了提升計(jì)算機(jī)的運(yùn)行效率，把機(jī)器的技能盡可能壓榨出來(lái)，CPU是輪詢工作的。也就是說(shuō) 它一次只執(zhí)行一個(gè)任務(wù)，執(zhí)行一小段碎片時(shí)間之后立即切換 ，去執(zhí)行其他任務(wù)。

所以在早期的單核機(jī)器的時(shí)候，看起來(lái)電腦也是并發(fā)工作的。我們可以一邊聽(tīng)歌一邊上網(wǎng)，也不會(huì)覺(jué)得卡頓。但實(shí)際上，這是CPU輪詢的結(jié)果。在這個(gè)例子當(dāng)中，聽(tīng)歌的軟件和上網(wǎng)的軟件對(duì)于CPU而言都是 獨(dú)立的進(jìn)程 。我們可以把進(jìn)程簡(jiǎn)單地理解成運(yùn)行的應(yīng)用，比如在安卓手機(jī)里面，一個(gè)app啟動(dòng)的時(shí)候就會(huì)對(duì)應(yīng)系統(tǒng)中的一個(gè)進(jìn)程。當(dāng)然這種說(shuō)法不完全準(zhǔn)確， 一個(gè)應(yīng)用也是可以啟動(dòng)多個(gè)進(jìn)程的 。

進(jìn)程是對(duì)應(yīng)CPU而言的，線程則更多針對(duì)的是程序。即使是CPU在執(zhí)行當(dāng)前進(jìn)程的時(shí)候，程序運(yùn)行的任務(wù)其實(shí)也是有分工的。舉個(gè)例子，比如聽(tīng)歌軟件當(dāng)中，我們需要顯示歌詞的字幕，需要播放聲音，需要監(jiān)聽(tīng)用戶的行為，比如是否發(fā)生了切歌、調(diào)節(jié)音量等等。所以，我們需要 進(jìn)一步拆分CPU的工作 ，讓它在執(zhí)行當(dāng)前進(jìn)程的時(shí)候，繼續(xù)通過(guò)輪詢的方式來(lái)同時(shí)做多件事情。

進(jìn)程中的任務(wù)就是線程，所以從這點(diǎn)上來(lái)說(shuō)， 進(jìn)程和線程是包含關(guān)系 。一個(gè)進(jìn)程當(dāng)中可以包含多個(gè)線程，對(duì)于CPU而言，不能直接執(zhí)行線程，一個(gè)線程一定屬于一個(gè)進(jìn)程。所以我們知道，CPU進(jìn)程切換切換的是執(zhí)行的應(yīng)用程序或者是軟件，而進(jìn)程內(nèi)部的線程切換，切換的是軟件當(dāng)中具體的執(zhí)行任務(wù)。

關(guān)于進(jìn)程和線程有一個(gè)經(jīng)典的模型可以說(shuō)明它們之間的關(guān)系，假設(shè)CPU是一家工廠，工廠當(dāng)中有多個(gè)車間。不同的車間對(duì)應(yīng)不同的生產(chǎn)任務(wù)，有的車間生產(chǎn)汽車輪胎，有的車間生產(chǎn)汽車骨架。但是工廠的電力是有限的，同時(shí)只能滿足一個(gè)廠房的使用。

為了讓大家的進(jìn)度協(xié)調(diào)，所以工廠需要輪流提供各個(gè)車間的供電。 這里的車間對(duì)應(yīng)的就是進(jìn)程 。

一個(gè)車間雖然只生產(chǎn)一種產(chǎn)品，但是其中的工序卻不止一個(gè)。一個(gè)車間可能會(huì)有好幾條流水線，具體的生產(chǎn)任務(wù)其實(shí)是流水線完成的，每一條流水線對(duì)應(yīng)一個(gè)具體執(zhí)行的任務(wù)。但是同樣的， 車間同一時(shí)刻也只能執(zhí)行一條流水線 ，所以我們需要車間在這些流水線之間切換供電，讓各個(gè)流水線生產(chǎn)進(jìn)度統(tǒng)一。

這里車間里的 流水線自然對(duì)應(yīng)的就是線程的概念 ，這個(gè)模型很好地詮釋了CPU、進(jìn)程和線程之間的關(guān)系。實(shí)際的原理也的確如此，不過(guò)CPU中的情況要比現(xiàn)實(shí)中的車間復(fù)雜得多。因?yàn)閷?duì)于進(jìn)程和CPU來(lái)說(shuō)，它們面臨的局面都是實(shí)時(shí)變化的。車間當(dāng)中的流水線是x個(gè)，下一刻可能就成了y個(gè)。

了解完了線程和進(jìn)程的概念之后，對(duì)于理解電腦的配置也有幫助。比如我們買電腦，經(jīng)常會(huì)碰到一個(gè)術(shù)語(yǔ)，就是這個(gè)電腦的CPU是某某核某某線程的。比如我當(dāng)年買的第一臺(tái)筆記本是4核8線程的，這其實(shí)是在說(shuō)這臺(tái)電腦的CPU有 4個(gè)計(jì)算核心 ，但是使用了超線程技術(shù)，使得可以把一個(gè)物理核心模擬成兩個(gè)邏輯核心。相當(dāng)于我們可以用4個(gè)核心同時(shí)執(zhí)行8個(gè)線程，相當(dāng)于8個(gè)核心同時(shí)執(zhí)行，但其實(shí)有4個(gè)核心是模擬出來(lái)的虛擬核心。

有一個(gè)問(wèn)題是 為什么是4核8線程而不是4核8進(jìn)程呢 ？因?yàn)镃PU并不會(huì)直接執(zhí)行進(jìn)程，而是執(zhí)行的是進(jìn)程當(dāng)中的某一個(gè)線程。就好像車間并不能直接生產(chǎn)零件，只有流水線才能生產(chǎn)零件。車間負(fù)責(zé)的更多是資源的調(diào)配，所以教科書里有一句非常經(jīng)典的話來(lái)詮釋： 進(jìn)程是資源分配的最小單元，線程是CPU調(diào)度的最小單元 。

啟動(dòng)線程

Python當(dāng)中為我們提供了完善的threading庫(kù)，通過(guò)它，我們可以非常方便地創(chuàng)建線程來(lái)執(zhí)行多線程。

首先，我們引入threading中的Thread，這是一個(gè)線程的類，我們可以通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)線程的實(shí)例來(lái)執(zhí)行多線程。

from threading import Thread t = Thread(target=func, name='therad', args=(x, y)) t.start()

簡(jiǎn)單解釋一下它的用法，我們傳入了三個(gè)參數(shù)，分別是 target，name和args ，從名字上我們就可以猜測(cè)出它們的含義。首先是target，它傳入的是一個(gè)方法，也就是我們希望多線程執(zhí)行的方法。name是我們?yōu)檫@個(gè)新創(chuàng)建的線程起的名字，這個(gè)參數(shù)可以省略，如果省略的話，系統(tǒng)會(huì)為它起一個(gè)系統(tǒng)名。當(dāng)我們執(zhí)行Python的時(shí)候啟動(dòng)的線程名叫MainThread，通過(guò)線程的名字我們可以做區(qū)分。args是會(huì)傳遞給target這個(gè)函數(shù)的參數(shù)。

我們來(lái)舉個(gè)經(jīng)典的例子：

import time, threading # 新線程執(zhí)行的代碼: 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)

我們創(chuàng)建了一個(gè)非常簡(jiǎn)單的loop函數(shù)，用來(lái)執(zhí)行一個(gè)循環(huán)來(lái)打印數(shù)字，我們每次打印一個(gè)數(shù)字之后這個(gè)線程會(huì)睡眠5秒鐘，所以我們看到的結(jié)果應(yīng)該是每過(guò)5秒鐘屏幕上多出一行數(shù)字。

我們?cè)贘upyter里執(zhí)行一下：

表面上看這個(gè)結(jié)果沒(méi)毛病，但是其實(shí)有一個(gè)問(wèn)題，什么問(wèn)題呢？ 輸出的順序不太對(duì) ，為什么我們?cè)诖蛴×说谝粋€(gè)數(shù)字0之后，主線程就結(jié)束了呢？另外一個(gè)問(wèn)題是，既然主線程已經(jīng)結(jié)束了， 為什么Python進(jìn)程沒(méi)有結(jié)束 ， 還在向外打印結(jié)果呢？

因?yàn)榫€程之間是獨(dú)立的，對(duì)于主線程而言，它在執(zhí)行了t.start()之后，并 不會(huì)停留，而是會(huì)一直往下執(zhí)行一直到結(jié)束 。如果我們不希望主線程在這個(gè)時(shí)候結(jié)束，而是阻塞等待子線程運(yùn)行結(jié)束之后再繼續(xù)運(yùn)行，我們可以在代碼當(dāng)中加上t.join()這一行來(lái)實(shí)現(xiàn)這點(diǎn)。

t.start() t.join() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

join操作可以讓主線程在join處掛起等待，直到子線程執(zhí)行結(jié)束之后，再繼續(xù)往下執(zhí)行。我們加上了join之后的運(yùn)行結(jié)果是這樣的：

這個(gè)就是我們預(yù)期的樣子了，等待子線程執(zhí)行結(jié)束之后再繼續(xù)。

我們?cè)賮?lái)看第二個(gè)問(wèn)題，為什么主線程結(jié)束的時(shí)候，子線程還在繼續(xù)運(yùn)行，Python進(jìn)程沒(méi)有退出呢？這是因?yàn)槟J(rèn)情況下我們創(chuàng)建的都是用戶級(jí)線程，對(duì)于進(jìn)程而言， 會(huì)等待所有用戶級(jí)線程執(zhí)行結(jié)束之后才退出 。這里就有了一個(gè)問(wèn)題，那假如我們創(chuàng)建了一個(gè)線程嘗試從一個(gè)接口當(dāng)中獲取數(shù)據(jù)，由于接口一直沒(méi)有返回，當(dāng)前進(jìn)程豈不是會(huì)永遠(yuǎn)等待下去？

這顯然是不合理的，所以為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們可以把創(chuàng)建出來(lái)的線程設(shè)置成 守護(hù)線程 。

守護(hù)線程

守護(hù)線程即daemon線程，它的英文直譯其實(shí)是后臺(tái)駐留程序，所以我們也可以理解成 后臺(tái)線程 ，這樣更方便理解。daemon線程和用戶線程級(jí)別不同，進(jìn)程不會(huì)主動(dòng)等待daemon線程的執(zhí)行， 當(dāng)所有用戶級(jí)線程執(zhí)行結(jié)束之后即會(huì)退出。進(jìn)程退出時(shí)會(huì)kill掉所有守護(hù)線程 。

我們傳入daemon=True參數(shù)來(lái)將創(chuàng)建出來(lái)的線程設(shè)置成后臺(tái)線程：

t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, ), daemon=True)

這樣我們?cè)賵?zhí)行看到的結(jié)果就是這樣了：

這里有一點(diǎn)需要注意，如果你 在jupyter當(dāng)中運(yùn)行是看不到這樣的結(jié)果的 。因?yàn)閖upyter自身是一個(gè)進(jìn)程，對(duì)于jupyter當(dāng)中的cell而言，它一直是有用戶級(jí)線程存活的，所以進(jìn)程不會(huì)退出。所以想要看到這樣的效果，只能通過(guò)命令行執(zhí)行Python文件。

如果我們想要等待這個(gè)子線程結(jié)束，就必須通過(guò)join方法。另外，為了預(yù)防子線程鎖死一直無(wú)法退出的情況， 我們還可以 在joih當(dāng)中設(shè)置timeout ，即最長(zhǎng)等待時(shí)間，當(dāng)?shù)却龝r(shí)間到達(dá)之后，將不再等待。

比如我在join當(dāng)中設(shè)置的timeout等于5時(shí)，屏幕上就只會(huì)輸出5個(gè)數(shù)字。

另外，如果沒(méi)有設(shè)置成后臺(tái)線程的話，設(shè)置timeout雖然也有用，但是 進(jìn)程仍然會(huì)等待所有子線程結(jié)束 。所以屏幕上的輸出結(jié)果會(huì)是這樣的：

雖然主線程繼續(xù)往下執(zhí)行并且結(jié)束了，但是子線程仍然一直運(yùn)行，直到子線程也運(yùn)行結(jié)束。

關(guān)于join設(shè)置timeout這里有一個(gè)坑，如果我們只有一個(gè)線程要等待還好，如果有多個(gè)線程，我們用一個(gè)循環(huán)將它們?cè)O(shè)置等待的話。那么 主線程一共會(huì)等待N * timeout的時(shí)間 ，這里的N是線程的數(shù)量。因?yàn)槊總€(gè)線程計(jì)算是否超時(shí)的開(kāi)始時(shí)間是上一個(gè)線程超時(shí)結(jié)束的時(shí)間，它會(huì)等待所有線程都超時(shí)，才會(huì)一起終止它們。

比如我這樣創(chuàng)建3個(gè)線程：

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)

最后屏幕上輸出的結(jié)果是這樣的：

所有線程都存活了6秒。

總結(jié)

在今天的文章當(dāng)中，我們一起簡(jiǎn)單了解了 操作系統(tǒng)當(dāng)中線程和進(jìn)程的概念 ，以及Python當(dāng)中如何創(chuàng)建一個(gè)線程，以及關(guān)于創(chuàng)建線程之后的相關(guān)使用。

多線程在許多語(yǔ)言當(dāng)中都是至關(guān)重要的，許多場(chǎng)景下必定會(huì)使用到多線程。比如 web后端，比如爬蟲，再比如游戲開(kāi)發(fā) 以及其他所有需要涉及開(kāi)發(fā)ui界面的領(lǐng)域。因?yàn)榉彩巧婕暗絬i，必然會(huì)需要一個(gè)線程單獨(dú)渲染頁(yè)面，另外的線程負(fù)責(zé)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)和執(zhí)行邏輯。因此，多線程是專業(yè)程序員繞不開(kāi)的一個(gè)話題，也是一定要掌握的內(nèi)容之一。

2022年P(guān)ython技術(shù)類面試題總結(jié)（面試題+答案解析）

這是一位有著五年 Python 經(jīng)驗(yàn)的好友最近對(duì) Python 崗位面試后的一篇經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，從 Python 就業(yè)方向到 Python 面試題。

Python 就業(yè)方向 ：

下面是 Python 面試知識(shí)點(diǎn)，總結(jié)了華為、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)公司 Python 常問(wèn)面試題。每道題都提供參考答案，希望能夠幫助你在求職面試中脫穎而出，找到一份高薪工作。

這些面試題分為 Python 基礎(chǔ)和 Python高級(jí)，內(nèi)容包含： 基礎(chǔ)語(yǔ)法、文件操作、模塊與包、數(shù)據(jù)類型、元類、內(nèi)存管理與垃圾回收機(jī)制以及 Python 函數(shù) 等知識(shí)點(diǎn)。

（一） Python 基礎(chǔ)語(yǔ)法

（二） 文件操作

（三） 模塊與包

（四） 數(shù)據(jù)類型

（五）企業(yè)面試題

（一） 元類

（二）內(nèi)存管理與垃圾回收機(jī)制

（三）函數(shù)

（四） 面向?qū)ο?/p>

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這個(gè)python題目怎么寫？

無(wú)意間，看到這么一道Python面試題：以下代碼將輸出什么？

def testFun:

temp = [lambda x : i*x for i in range(4)]

return temp

for everyLambda in testFun:

print (everyLambda(2))

腦中默默一想，這還用說(shuō)么，肯定是：

2

4

6

最后一看答案，竟然是：

6

6

6

6

于是帶著懷疑的心態(tài)（其實(shí)是不服輸，不認(rèn)錯(cuò)），打開(kāi)編輯器，快速一敲，果然是：

懷疑了人生半天，本來(lái)還想黑，WTF Python…然后才想通是自己太生疏......

最后發(fā)現(xiàn)原因竟是：Python 的閉包的后期綁定導(dǎo)致的 late binding。

這意味著在閉包中的變量是在內(nèi)部函數(shù)被調(diào)用的時(shí)候被查找，所以當(dāng)任何testFun 返回的函數(shù)被調(diào)用，i 的值是在它被調(diào)用時(shí)的周圍作用域中查找。

也就是說(shuō)無(wú)論哪個(gè)返回的函數(shù)被調(diào)用，for 循環(huán)都已經(jīng)完成了，i 最后的值是 3，因此，每個(gè)返回的函數(shù) testFun 的值都是 3。

因此一個(gè)等于 2 的值被傳遞進(jìn)以上代碼，它們將返回一個(gè)值 6 （比如：3 x 2）。

究竟如何才能實(shí)現(xiàn)出這樣的結(jié)果呢？

2

4

6

想了想，若能立即綁定參數(shù)，或者直接不用閉包總該行吧，用另一種方式避免 i 的改寫。

回憶了之前所學(xué)知識(shí)，最后醞釀出了四種解決方案。

第一種：創(chuàng)建一個(gè)閉包，通過(guò)使用默認(rèn)參數(shù)立即綁定它的參數(shù)

def testFun:

temp = [lambda x, i=i: i * x for i in range(4)]

return temp

for everyLambda in testFun:

print(everyLambda(2))

第二種：使用functools.partial 函數(shù)，把函數(shù)的某些參數(shù)（不管有沒(méi)有默認(rèn)值）給固定住（也就是相當(dāng)于設(shè)置默認(rèn)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))

第三種：優(yōu)雅的寫法，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))

第四種：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))

最終運(yùn)行結(jié)果：

有了解決方案后，又陷入了懷疑自己，這個(gè)題目究竟是考察的是什么？是在考面試者閉包相關(guān)知識(shí)以及Python 的閉包的后期綁定問(wèn)題么？

若將題目改成：以下代碼輸出的結(jié)果是（0,2,4,6）么？如果不是，你將會(huì)怎么做，讓它變成（0,2,4,6）？這樣會(huì)不會(huì)更有意思點(diǎn)呢？歡迎大家出妙招，看究竟有多少招？（哈哈哈！！！）

python面試題總結(jié)1-內(nèi)存管理機(jī)制

（1）.引用計(jì)數(shù)

（2）. 垃圾回收

(3）. 內(nèi)存池機(jī)制

在python中每創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象，對(duì)應(yīng)的會(huì)有一個(gè)引用計(jì)數(shù)，當(dāng)發(fā)生賦值操作如a=b，對(duì)應(yīng)的b的引用計(jì)數(shù)會(huì)自動(dòng)加1，當(dāng)引用的對(duì)象被清除或者函數(shù)結(jié)束時(shí)，引用計(jì)數(shù)會(huì)自動(dòng)減1。

在python中使用引用計(jì)數(shù)，標(biāo)記清楚，分代回收三種方式進(jìn)行垃圾回收。

其中，引用計(jì)數(shù)當(dāng)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)歸0時(shí)，對(duì)象會(huì)自動(dòng)被清除。標(biāo)記清除機(jī)制是首先遍歷所有對(duì)象，如果對(duì)象可達(dá)，就說(shuō)明有變量引用它，則標(biāo)記其為可達(dá)的。如果不可達(dá)，則對(duì)其進(jìn)行清除。分代回收是當(dāng)對(duì)象創(chuàng)建時(shí)被標(biāo)記為第0代，經(jīng)過(guò)一次垃圾回收之后，余下的對(duì)象被標(biāo)記為第1代，最高為第2代。其原理是，對(duì)象的生存期越長(zhǎng)，月可能不是垃越。

ython語(yǔ)言雖然提供了對(duì)內(nèi)存的垃圾收集機(jī)制，但實(shí)際上它將不用的內(nèi)存放到內(nèi)存池而不是返回給操作系統(tǒng)，所以就有了以下：

1 Pymalloc機(jī)制；這個(gè)主要是為了加速Python的執(zhí)行效率，Python引入了一個(gè)內(nèi)存池機(jī)制，用于管理，為了對(duì)小塊內(nèi)存的申請(qǐng)和釋放。

2 Python中所有小于256個(gè)字節(jié)的對(duì)象都是依靠pymalloc分配器來(lái)實(shí)現(xiàn)的，而稍大的對(duì)象用的則是系統(tǒng)的malloc。

3 對(duì)于Python對(duì)象，比如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)和List這些，都有自己獨(dú)立的內(nèi)存池，對(duì)象間并不共享他們的內(nèi)存池。換句話說(shuō)就是，假設(shè)你分配并且釋放了大量的整數(shù)，那么用于緩存這些整數(shù)的內(nèi)存就不能再分配給浮點(diǎn)數(shù)。

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