Python菜鸟学习手册16----多进程

python下的多进程

在批评Python的讨论中，常常说起Python多线程是多么的难用。由于GIL的存在，python一个进程同时只能执行一个线程。因此在python开发时，计算密集型的程序常用多进程，IO密集型的使用多线程。

multiprocessing

Process

类似threading下的Thread，创建一个Process是很简单的。

#coding=utf-8
__author__ = 'a359680405'
from multiprocessing import Process
#方法1：将要执行的方法作为参数传给Process
def f(name):
print('hello', name)

#方法2：从Process继承，并重写run()
class MyProcess(Process):
def run(self):
print("MyProcess extended from Process")

if __name__ == '__main__':                     #需要注意的是，多进程只能在main中执行
p1 = Process(target=f, args=('bob',))
p1.start()

p2=MyProcess()
p2.start()

构造方法：

Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

group: 进程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None；

target: 要执行的方法；

name: 进程名;

args/kargs: 要传入方法的参数。

实例方法：

run()： 默认的run()函数调用target的函数，你也可以在子类中覆盖该函数。

start() ： 启动该进程。

join([timeout]) ： 父进程被停止，直到子进程被执行完毕。当timeout为None时没有超时，否则有超时。

is_alive()： 返回进程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。

terminate()：结束进程。

实例属性：

name ：进程名

daemon ： 守护进程

pid ： 进程ID

#coding=utf-8
__author__ = 'a359680405'
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import time
import  os

def foo(n):
time.sleep(2)
print("报数:",n)
print("子进程ID",os.getpid(),"，父进程ID",os.getppid())

def main1():
for i in range(2):
foo(i)

def main2():
for i in range(2):
p=Process(target=foo,args=(i,))
print(p.name,"准备执行")                  #p.name为进程名
p.start()
print(p.pid,"开始执行")                   #在进程start前，进程号p.pid为None
p.join(1)                                 #join([timeout])        父进程被停止，直到子进程被执行完毕。
def main3():
for i in range(2):
p=Thread(target=foo,args=(i,))
p.start()
if __name__ == '__main__':
print("主进程ID",os.getpid())                  #单进程执行， 子进程与主进程是同一个进程
#main1()
main2()                                       #多进程执行，子进程id不同，父进程都是主进程
#main3()                                        #多线程执行，子线程获取的进程号与主进程相同

Lock

multiprocessing.Lock的用法与threading.Lock用法相同。在下面例子中，如果两个进程没有使用lock来同步,则他们对同一个文件的写操作可能会出现混乱。当然一般可以用文件锁控制多个进程对同一文件的读写。

import multiprocessing
import sys

def worker_with(lock, f):
with lock:
fs = open(f,"a+")
fs.write('Lock acquired via with\n')
fs.close()

def worker_no_with(lock, f):
lock.acquire()
try:
fs = open(f,"a+")
fs.write('Lock acquired directly\n')
fs.close()
finally:
lock.release()

if __name__ == "__main__":

f = "file.txt"

lock = multiprocessing.Lock()
w = multiprocessing.Process(target=worker_with, args=(lock, f))
nw = multiprocessing.Process(target=worker_no_with, args=(lock, f))

w.start()
nw.start()

w.join()
nw.join()

Semaphore

Semaphore用来控制对共享资源的访问数量，例如池的最大连接数。

#coding=utf-8
__author__ = 'a359680405'
import multiprocessing
import time

def worker(s,i):
s.acquire()
print(multiprocessing.current_process().name + " acquire")
time.sleep(i)
print(multiprocessing.current_process().name + " release")
s.release()

if __name__ == "__main__":

s = multiprocessing.Semaphore(2)  #最多同时执行两个进程
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(s,i*2))
p.start()

Event

Event用来实现进程间同步通信。

#coding=utf-8
__author__ = 'a359680405'
import multiprocessing
import time

def wait_for_event(e):
"""Wait for the event to be set before doing anything"""
print ('wait_for_event: starting')
e.wait()
print ('wait_for_event: e.is_set()->' + str(e.is_set()))

def wait_for_event_timeout(e, t):
"""Wait t seconds and then timeout"""
print ('wait_for_event_timeout: starting')
e.wait(t)                                      #等两秒钟set，等不到就不等了
print ('wait_for_event_timeout: e.is_set()->' + str(e.is_set()))

if __name__ == '__main__':
e = multiprocessing.Event()
w1 = multiprocessing.Process(name='block',
target=wait_for_event,
args=(e,))
w1.start()

w2 = multiprocessing.Process(name='non-block',
target=wait_for_event_timeout,
args=(e, 2))
w2.start()

time.sleep(3)
e.set()
print ('main: event is set')

进程间的数据共享

进程同步，默认是不同步的。比如下列程序。一般通过使用特殊结构进行进程间的数据共享。

#coding=utf-8
__author__ = 'a359680405'
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import time

def foo(info_list,n):
info_list.append(n)
print(info_list)
if __name__ == '__main__':
info_list=[]
for i in range(10):
p=Process(target=foo,args=(info_list,i,))
p.start()                                      #输出[0],[1]....

# p=Thread(target=foo,args=(info_list,i,))      #输出[0],[0,1],[0,1,2].....
# p.start()

上面例子，进程会输出[0][1][3][2]。。。。。。。。。。。

而线程会输出[0],[0,1],[0,1,2]…..

multiprocessing.Queue

利用multiprocess中的Queue进行进程数据共享。

#coding=utf-8
__author__ = 'a359680405'
"""注意这里的Queue用的不是queue中的Queue！！Queue.Queue是进程内非阻塞队列，
multiprocess.Queue是跨进程通信队列。多进程前者是各自私有，后者是各子进程共有。"""
from multiprocessing import Process,Queue
def foo(q,n):
q.put(n)

if __name__ == '__main__':
que=Queue()
for i in range(5):
p=Process(target=foo,args=(que,i))
p.start()
p.join()

print(que.qsize())

multiprocessing.Value与multiprocessing.Array

利用multiprocessing.Value与multiprocessing.Array进行数据共享

#coding=utf-8
__author__ = 'a359680405'
from multiprocessing import Process,Value,Array
def foo1(n,a):
n.value=3
for i in range(len(a)):
a[i]=-a[i]

if __name__ == '__main__':
num=Value("d",0.0)                   #d的意思是小数.创建0.0
arr=Array("i",range(10))             #i的意思是整数.创建一个0-9的整数

p=Process(target=foo1,args=(num,arr))
p.start()
p.join()
print(num.value)
print(arr[:])

multiprocessing.Manager

Value、Array比Manager稍微快一些，支持的类型比Manager要少。因此，一般情况下，用Queue和Manager。下面是使用Manager进行数据共享。

#coding=utf-8
__author__ = 'a359680405'
from multiprocessing import Process,Manager
def f(d,l):
d[1]="1"
d["2"]=2
d[0.25]=None
l.reverse()

if __name__ == '__main__':
manager=Manager()
d=manager.dict()            #创建一个进程间可共享的dict
l=manager.list(range(10))   #创建一个进程间可共享的list

p=Process(target=f,args=(d,l))
p.start()
p.join()
print(d)                   #输出{0.25: None, 1: '1', '2': 2}
print(l)                   #输出[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

pool

如果需要多个子进程时可以考虑使用进程池(pool)来管理.

from multiprocessing import Pool
import time
def foo(x):
x+=x
time.sleep(2)
return x

if __name__ == '__main__':
p=Pool(2)
res_list=[]
for i in range(10):
res=p.apply_async(foo,[i,])      #异步。 将10个进程放到进程池里。默认已经启动。如果用p.apply()就会阻塞。
# res.get()                      #这样会进程阻塞，一个一个的启动。所以不能把res。get()放在这里
res_list.append(res)

for i in res_list:
print(i.get(timeout=3))                 #可以发现两个两个的执行。如果等待时间超过3秒就会报错

#print(pool.map(f,range(10)))   #上面10到17行相当于本句

本文地址：http://blog.csdn.net/a359680405/article/details/51213682