python中多进程编程
2016-03-20 19:04
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一、pyhton中多进程编程有如下几种方式:
(1)os.fork()
Python的os模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork,可以在Python程序中轻松创建子进程,例程如下:
普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。
值得注意的是,由于Windows没有fork调用,上面的python代码在Windows上无法运行。
(2)multiprocessing.Process
multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象。例程如下:
(3)multiprocessing.Pool
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。例程如下:
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的的大小是4,因此,最多同时执行4个进程。如果Pool(5)那么就可以同时执行5个子进程。
(4)subprocess
subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。下面的例子演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的:
二、进程间通信
Process之间肯定是需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。
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:
三、总结
在Unix/Linux下,可以使用fork()调用实现多进程。
要实现跨平台的多进程,可以使用multiprocessing模块。
进程间通信是通过Queue、Pipes等实现的。
参考资料来源于:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431927781401bb47ccf187b24c3b955157bb12c5882d000
(1)os.fork()
Python的os模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork,可以在Python程序中轻松创建子进程,例程如下:
import os print('Process (%s) start...' % os.getpid()) # Only works on Unix/Linux/Mac: pid = os.fork() if pid == 0: print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid())) else: print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))运行结果如下:
Process (6221) start... I (6221) just created a child process (6222). I am child process (6222) and my parent is 6221.
普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。
值得注意的是,由于Windows没有fork调用,上面的python代码在Windows上无法运行。
(2)multiprocessing.Process
multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象。例程如下:
from multiprocessing import Process import os # 子进程要执行的代码 def run_proc(name): print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())) if __name__=='__main__': print('Parent process %s.' % os.getpid()) p = Process(target=run_proc, args=('test',)) print('Child process will start.') p.start() p.join() print('Child process end.')运行结果如下:
Parent process 26656. Child process will start. Run child process test (26657)... Child process end.创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动,这样创建进程比fork()还要简单。join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。
(3)multiprocessing.Pool
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。例程如下:
from multiprocessing import Pool import os, time, random def long_time_task(name): print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) end = time.time() print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start))) if __name__=='__main__': print('Parent process %s.' % os.getpid()) p = Pool(4) for i in range(5): p.apply_async(long_time_task, args=(i,)) print('Waiting for all subprocesses done...') p.close() p.join() print('All subprocesses done.')运行结果如下:
Parent process 669. Waiting for all subprocesses done... Run task 0 (671)... Run task 1 (672)... Run task 2 (673)... Run task 3 (674)... Task 2 runs 0.14 seconds. Run task 4 (673)... Task 1 runs 0.27 seconds. Task 3 runs 0.86 seconds. Task 0 runs 1.41 seconds. Task 4 runs 1.91 seconds. All subprocesses done.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的的大小是4,因此,最多同时执行4个进程。如果Pool(5)那么就可以同时执行5个子进程。
(4)subprocess
subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。下面的例子演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的:
import subprocess print('$ nslookup www.python.org') r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org']) print('Exit code:', r)运行结果如下:
$ nslookup www.python.org Server: 10.91.0.231 Address: 10.91.0.231#53 Non-authoritative answer: www.python.org canonical name = python.map.fastly.net. Name: python.map.fastly.net Address: 103.245.222.223 ('Exit code:', 0)如果子进程还需要输入,则可以通过communicate()方法输入,可以做如下修改调整:
import subprocess print('$ nslookup') p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) output, err = p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n') print(output.decode('utf-8')) print('Exit code:', p.returncode)上面的代码相当于在命令行执行命令nslookup,然后手动输入:
set q=mx python.org exit
二、进程间通信
Process之间肯定是需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。
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, Queue import 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()运行的结果如下:
Process to write: 50563 Put A to queue... Process to read: 50564 Get A from queue. Put B to queue... Get B from queue. Put C to queue... Get C from queue.
三、总结
在Unix/Linux下,可以使用fork()调用实现多进程。
要实现跨平台的多进程,可以使用multiprocessing模块。
进程间通信是通过Queue、Pipes等实现的。
参考资料来源于:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431927781401bb47ccf187b24c3b955157bb12c5882d000
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