爱站程序员基地进程
前置知识点
- 进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源 称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。
- 并发：指的是
任务数多余cpu核数
，通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多个任务“一起”执行（实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务的速度相当快，看上去一起执行而已）
- 并行：指的是
任务数小于等于cpu核数
，即任务真的是一起执行的
进程的创建
multiprocessing
模块就是跨平台版本的多进程模块，提供了一个
Process
类来代表一个进程对象，这个对象可以理解为是一个独立的进程，可以执行另外的事情
from multiprocessing import Processimport os# 子进程要执行的代码def run_proc(name):print(\'启动子线程{}{}\'.format(name, os.getpid()))if __name__ == \'__main__\':print(\'父进程{}\'.format(os.getpid()))p = Process(target=run_proc, args=(\'test\',))print(\'子进程将要启动\')p.start()p.join()print(\'子线程结束\')
进程pid
from multiprocessing import Processimport osimport timedef run_proc():"""子进程要执行的代码"""print(\'子进程运行中，pid=%d...\' % os.getpid()) # os.getpid获取当前进程的进程号print(\'子进程将要结束...\')if __name__ == \'__main__\':print(\'父进程pid: %d\' % os.getpid()) # os.getpid获取当前进程的进程号p = Process(target=run_proc)p.start()>>> 父进程pid: 3580>>> 子进程运行中，pid=3581...>>> 子进程将要结束...
Process语法结构
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
- target：如果传递了函数的引用，可以任务这个子进程就执行这里的代码（常用）
- args：给target指定的函数传递的参数，以
元组的方式
传递（常用）
- kwargs：给target指定的函数传递命名参数
- name：给进程设定一个名字，可以不设定
- group：指定进程组，大多数情况下用不到
Process创建的实例对象的常用方法：
- start()：启动子进程实例（创建子进程）
- is_alive()：判断进程子进程是否还在活着
- join([timeout])：是否等待子进程执行结束，或等待多少秒
- terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程
Process创建的实例对象的常用属性：
- name：当前进程的别名，默认为
Process-N
，N为从1开始递增的整数
- pid：当前进程的pid（进程号）
给子进程指定的函数传递参数
from multiprocessing import Processimport osfrom time import sleepdef run_proc(name, age, **kwargs):for i in range(10):print(\'子进程运行中，name= %s,age=%d ,pid=%d...\' % (name, age, os.getpid()))print(kwargs)sleep(0.2)if __name__==\'__main__\':p = Process(target=run_proc, args=(\'test\',18), kwargs={"m":20})p.start()sleep(1) # 1秒中之后，立即结束子进程p.terminate()p.join()>>> 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=3593...>>> {\'m\': 20}>>> 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=3593...>>> {\'m\': 20}>>> 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=3593...>>> {\'m\': 20}>>> 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=3593...>>> {\'m\': 20}>>> 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=3593...>>> {\'m\': 20}
进程和线程的区别
- 进程是资源调度的基本单位，而线程是程序执行的基本单位
- 不同进程的地址空间是独立的，而同一进程中的线程之间共享
- 进程之间通信必须使用操作系统提供的进程间通信机制，同一进程中的各线程可以直接通信
- 多进程之间可以并发执行，多线程之间也可以并发执行
- 线程切换的开销要比进程切换的开销小
进程间通信
如果两个进程之间需要通信，则需要用到
Queue
类，相当于队列
初始化Queue()对象
q = Queue()
括号中可以指定最大可接受的消息数量，若不指定，则默认代表消息数量没有上限
Queue()类的方法
Queue有多个方法，下面介绍几个常用的方法
Queue.qsize()
返回当前队列包含的消息数量；
Queue.empty()
判断队列是否为空，如果队列为空，返回True，反之False
Queue.full()
判断队列是否满了，如果队列满了，返回True，反之False
Queue.get([block[, timeout]])
获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；block=True的情况如果block=True，且没有设置
timeout
（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止如果设置了
timeout
，则会等待
timeout
秒，若还没读取到任何消息，则抛出
Queue.Empty
异常；block=False的情况如果
block=False
，消息列队如果为空，则会立刻抛出
Queue.Empty
异常；
Queue.get_nowait()
相当
Queue.get(False)
Queue.put(item,[block[, timeout]])
将item消息写入队列，block默认值为Trueblock=True的情况如果
block=True
，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止如果设置了
timeout
，则会等待
timeout
秒，若还没空间，则抛出
Queue.Full
异常；block=False的情况如果
block=False
，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出
Queue.Full
异常；
Queue.put_nowait(item)
相当
Queue.put(item, False)
我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：
from multiprocessing import Process, Queueimport os, time, random# 写数据进程执行的代码:def write(q):print(\'Process to write: %s\' % os.getpid())for value in [\'A\', \'B\', \'C\']:print(\'Put %s to queue...\' % value)q.put(value)time.sleep(random.random())# 读数据进程执行的代码:def read(q):print(\'Process to read: %s\' % os.getpid())while True:value = q.get(True)print(\'Get %s from queue.\' % value)if __name__ == \'__main__\':# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：q = Queue()pw = Process(target=write, args=(q,))pr = Process(target=read, args=(q,))# 启动子进程pw，写入:pw.start()# 启动子进程pr，读取:pr.start()# 等待pw结束:pw.join()# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:pr.terminate()
进程池
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用
multiprocessing
中的
Process
动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到
multiprocessing
模块提供的
Pool
方法。
初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的
最大值
，那么该请求就会
等待
，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务，请看下面的实例：
"""如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程："""from multiprocessing import Poolimport os, time, randomdef long_time_task(name):print(\'运行任务 %s (%s)...\' % (name, os.getpid()))start = time.time()time.sleep(random.random() * 3)end = time.time()print(\'任务 %s 运行 %0.2f 秒\' % (name, (end - start)))if __name__ == \'__main__\':print(\'父进程 %s.\' % os.getpid())p = Pool(4) # 创建进程池中最多存4个子进程for i in range(5):# Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))# 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标p.apply_async(long_time_task, args=(i,))print(\'等待所有子进程完成...\')p.close() # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求p.join() # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后print(\'所有子进程完成.\')
# 运行结果>>> 等待所有子进程完成...>>> 运行任务 0 (3722)...>>> 运行任务 1 (3723)...>>> 运行任务 2 (3724)...>>> 运行任务 3 (3725)...>>> 任务 3 运行 0.67 秒>>> 运行任务 4 (3725)...>>> 任务 2 运行 1.29 秒>>> 任务 0 运行 2.00 秒>>> 任务 1 运行 2.77 秒>>> 任务 4 运行 2.31 秒>>> 所有子进程完成.
multiprocessing.Pool常用函数解析：
- apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用
非阻塞方式
调用func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表；
- close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务；
- terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
- join()：主进程阻塞，等待子进程的退出， 必须在close或terminate之后使用；
代码解读：
对
Pool
对象调用
join()
方法会等待所有子进程执行完毕，调用
join()
之前必须先调用
close()
，调用
close()
之后就不能继续添加新的
Process
了。请注意输出的结果，task 0，1，2，3是立刻执行的，而
task 4
要等待前面某个task完成后才执行，这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4，因此，最多同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制，并不是操作系统的限制。如果改成：
p = Pool(5)
就可以同时跑5个进程。由于
Pool
的默认大小是CPU的核数，如果你不幸拥有8核CPU，你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。
进程池中的Queue
如果要使用Pool创建进程，就需要使用
multiprocessing.Manager()中的Queue()
，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
# 修改import中的Queue为Managerfrom multiprocessing import Manager,Poolimport os,time,randomdef reader(q):print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))for i in range(q.qsize()):print("reader从Queue获取到消息：%s" % q.get(True))def writer(q):print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))for i in "itcast":q.put(i)if __name__=="__main__":print("(%s) start" % os.getpid())q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queuepo = Pool()po.apply_async(writer, (q,))time.sleep(1) # 先让上面的任务向Queue存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据po.apply_async(reader, (q,))po.close()po.join()print("(%s) End" % os.getpid())
>>> (4157) start>>> writer启动(4159),父进程为(4157)>>> reader启动(4160),父进程为(4157)>>> reader从Queue获取到消息：i>>> reader从Queue获取到消息：t>>> reader从Queue获取到消息：c>>> reader从Queue获取到消息：a>>> reader从Queue获取到消息：s>>> reader从Queue获取到消息：t>>> (4157) End
