如何同时运行多个函数？

Question

我想同时运行两个函数。

def func1():
    print('Working')

def func2():
    print('Working')

func1()
func2()

有人知道如何做到这一点吗？

- John

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可能是Python：如何并行运行Python函数？的重复。 - OrangeDog

Answer 1

执行以下操作：

from threading import Thread

def func1():
    print('Working')

def func2():
    print("Working")

if __name__ == '__main__':
    Thread(target = func1).start()
    Thread(target = func2).start()

- chrisg

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由于全局解释器锁的存在，即使相关计算机有多个CPU，它们也不能完全同时执行。他可能想知道这一点。http://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock - Jonas Elfström

@joaquin -- 你是对的，抱歉我忘记在复制粘贴后删除函数执行。 - chrisg

函数有返回值时，如何获得结果？ - stallingOne

没必要使用两个导入语句，直接使用第二个即可。 - Federico Rubbi

如何向函数提供参数？ - MilkyWay90

Answer 2

线程方面的回答很好，但您需要更具体地说明您想要做什么。

如果您有两个使用大量CPU的函数，在CPython中使用线程可能无济于事。那么，您可能需要查看多进程模块或者可能您想使用jython/IronPython。

如果CPU性能是问题所在，您甚至可以使用（非线程化的）C来实现，并且比在Python中并行执行两个任务获得更大的速度提升。

如果没有更多信息，很难给出一个好的答案。

- Mattias Nilsson

Answer 3

使用Ray可以优雅地完成这个任务，该系统允许您轻松地并行和分发Python代码。

要并行化示例，您需要使用@ray.remote decorator定义函数，然后使用.remote调用它们。

import ray

ray.init()

# Define functions you want to execute in parallel using 
# the ray.remote decorator.
@ray.remote
def func1():
    print("Working")

@ray.remote
def func2():
    print("Working")

# Execute func1 and func2 in parallel.
ray.get([func1.remote(), func2.remote()])

如果func1()和func2()都返回结果，那么您需要稍微修改上面的代码，将ray.get([func1.remote(), func2.remote()])替换为：

如果func1()和func2()都有返回结果，则需要对上述代码进行一些修改，用以下代码替换ray.get（[func1.remote（），func2.remote（）]）：

ret_id1 = func1.remote()
ret_id2 = func1.remote()
ret1, ret2 = ray.get([ret_id1, ret_id2])

相比于使用multiprocessing模块或多线程，使用Ray具有多个优点。特别是，相同的代码既可以在单台机器上运行，也可以在一群机器上运行。

更多关于Ray的优点请参见这篇相关文章。

- Ion Stoica

Answer 4

一种看起来可以让两个函数同时运行的选项是使用threading模块（示例在this答案中）。

然而，正如Python官方文档页面所描述的那样，它存在一定的延迟。尝试使用更好的模块multiprocessing。

此外，还有其他可用于异步执行（两个代码片段同时工作）的Python模块。关于它们的一些信息和选择帮助，您可以阅读this Stack Overflow问题。

另一位用户对threading模块的评论

由于全局解释器锁的存在，即使机器有多个CPU，它们也不会同时执行。wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock

– Jonas Elfström 2010年6月2日11:39

threading模块文档中关于其无法工作的引用

CPython实现细节：在CPython中，由于全局解释器锁，只有一个线程可以同时执行Python代码（尽管某些性能导向的库可能会克服此限制）。

如果您希望应用程序更好地利用多核机器的计算资源，则建议使用multiprocessing或concurrent.futures.ProcessPoolExecutor。
但是，如果要同时运行多个I/O绑定任务，则线程仍然是适当的模型。

- Edward

---

我在每个print()函数的末尾附加了time.time()，并将循环限制为9次。这是我在终端中看到的内容：('a', 1509314761.857559) ('a', 1509314761.857664) ('a', 1509314761.85767) ('a', 1509314761.857675) ('a', 1509314761.85768) ('a', 1509314761.857685) ('a', 1509314761.85769) ('a', 1509314761.857695) ('a', 1509314761.857699) ('b', 1509314761.858138) ('b', 1509314761.858224) ('b', 1509314761.858229) ('b', 1509314761.858234) ('b', 1509314761.858239) ('b', 1509314761.858244) ('b', 1509314761.858249) ('b', 1509314761.858253) ('b', 1509314761.858258) - weefwefwqg3

即使使用多进程，它也不是真正的并发，对吧？一个运行在另一个之后。 - weefwefwqg3

@weefwefwqg3，请查看我的回答中的链接以获取有关模块的详细信息。您也可以自行查看，但官方文档应该会有解释。 - Edward

我不确定这是否是一个错误，但对我来说，多进程无法正常工作。thr1 = Process(target=run_foo(), args=()) 这一行本不应该创建线程 *(因为我没有运行 thr1.start())*，但实际上它创建了一个线程，因此应该由 run_foo() 启动的进程会窃取执行权，导致无法进行多线程处理。 - Hi-Angel

Answer 5

与多进程不同，线程模块可以同时工作，但时间略有偏差。下面的代码会分别调用不同的函数来打印“1”和“2”。我注意到当它们被输出到控制台时，它们的时间略有不同。

from threading import Thread

def one():
    while(1 == num):
        print("1")
        time.sleep(2)
    
def two():
    while(1 == num):
        print("2")
        time.sleep(2)


p1 = Thread(target = one)
p2 = Thread(target = two)

p1.start()
p2.start()

输出：（注意空格是为了等待打印之间的时间）

1
2

2
1

12
   
21

12
   
1
2

不确定是否有一种方法可以纠正这个问题，或者这是否有关紧要。只是我注意到的一些事情。

- I506dk

Answer 6

如果您希望等待两个函数都完成：

wait

from threading import Thread

def func1():
    print 'Working'

def func2():
    print 'Working'

# Define the threads and put them in an array
threads = [
    Thread(target = self.func1),
    Thread(target = self.func2)
]

# Func1 and Func2 run in separate threads
for thread in threads:
    thread.start()

# Wait until both Func1 and Func2 have finished
for thread in threads:
    thread.join()

- thanos.a

Answer 7

尝试这个。

from threading import Thread

def fun1():
    print("Working1")
def fun2():
    print("Working2")

t1 = Thread(target=fun1)
t2 = Thread(target=fun2)

t1.start()
t2.start()

- Shanan Ilen

---

为此提供一个见解，说明这如何解决原帖作者的需求。 - NitinSingh

如何使用返回语句实现此功能，只有在函数中具有print语句时才能正常工作。 - taga

Answer 8

在Python中同时运行多个函数的另一种方法是使用asyncio，这是我在答案中没有看到的。

import asyncio

async def func1():
    for _ in range(5):
        print(func1.__name__)
        await asyncio.sleep(0)  # switches tasks every iteration.

async def func2():
    for _ in range(5):
        print(func2.__name__)
        await asyncio.sleep(0)

tasks = [func1(), func2()]
await asyncio.gather(*tasks)

输出：

func1
func2
func1
func2
func1
func2
func1
func2
func1
func2

---

[注意]:

• 上述的 asyncio 语法仅适用于 Python 3.7 及以上版本。
• 多进程 vs 多线程 vs asyncio

- Benyamin Jafari

Answer 9

以下代码可以同时运行两个函数：

from multiprocessing import Process

def test1():
    print("Test1")

def test2():
    print("Test2")

if __name__ == "__main__":
    process1 = Process(target=test1)
    process2 = Process(target=test2)
    process1.start()
    process2.start()
    process1.join()
    process2.join()

结果：

Test1
Test2

同时，下面这两组代码可以并发运行两个函数：

from threading import Thread

def test1():
    print("Test1")

def test2():
    print("Test2")

thread1 = Thread(target=test1)
thread2 = Thread(target=test2)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

from operator import methodcaller
from multiprocessing.pool import ThreadPool

def test1():
    print("Test1")

def test2():
    print("Test2")

caller = methodcaller("__call__")
ThreadPool().map(caller, [test1, test2])

结果：

Test1
Test2

以下代码可以同时异步运行2个 async 函数：

import asyncio

async def test1():
    print("Test1")
        
async def test2():
    print("Test2")
        
async def call_tests():
    await asyncio.gather(test1(), test2())

asyncio.run(call_tests())

结果：

Test1
Test2

- Kai - Kazuya Ito

Answer 10

我认为你试图传达的内容可以通过多进程实现。但是，如果你想通过线程来做，你也可以这样做。 这可能会有所帮助。

from threading import Thread
import time

def func1():
    print 'Working'
    time.sleep(2)

def func2():
    print 'Working'
    time.sleep(2)

th = Thread(target=func1)
th.start()
th1=Thread(target=func2)
th1.start()

- Soham Kapoor