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Python并发编程之进程

2018-04-01 19:03 597 查看

一、理论概念

  1、定义

    进程(Process 也可以称为重量级进程)是程序的一次执行。在每个进程中都有自己的地址空间、内存、数据栈以及记录运行的辅助数据,它是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。

  2、并行和并发

    并行:并行是指多个任务同一时间执行;    并发:是指在资源有限的情况下,两个任务相互交替着使用资源;

  3、同步和异常

    同步是指多个任务在执行时有一个先后的顺序,必须是一个任务执行完成另外一个任务才能执行;    异步是指多个任务在执行时没有先后顺序,多个任务可以同时执行;
  4、同步/异步/阻塞/非阻塞/    同步阻塞:这个阻塞的形成效率是最低的;比如你在下载一个东西是,你一直盯着下载进度条,到达100%时下载完成;        同步体现在:你等待下载完成通知;        阻塞体现在:等待下载的过程中,不能做别的事情    同步非阻塞:你在下载东西时,你把任务提交后就去干别的事情了,只是每过一段时间就看一下是不是下载完成;        同步体现在:等待下载完成通知;        非阻塞提现在:等待下载完成通知过程中,去干别的事情了,只是时不时会瞄一眼进度条;    异步阻塞:你在下载东西时换了一个现在使用的客户端比如迅雷,下载完成后会有一个提示音,但是这时候你仍然一直在等待那个完成后的提示音;        异步体现在:下载完成时有提示音;        阻塞体现在:等待下载完成提示音时,不做任何事情;    异步非阻塞:你然然使用的是迅雷下载软件,这时候你把下载任务提交后就去干别的事情去了,当你听到‘叮’以后就知道下载完成;        异步体现在:下载完成叮一声完成通知        非阻塞体现在:等待下载完成“叮”一声通知过程中,去干别的任务了,只需要接收“叮”声通知即可;

二、进程的创建与结束

  multiprocessing模块:multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。 之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。由于提供的子模块非常多,为了方便大家归类记忆,我将这部分大致分为四个部分:创建进程部分,进程同步部分,进程池部分,进程之间数据共享。

  Process模块的各种方法介绍

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]]),由该类实例化得到的对象,表示一个子进程中的任务(尚未启动)

强调:
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数,是一个元组形式,必须有逗号

参数介绍:
group参数未使用,值始终为None
target表示调用对象,即子进程要执行的任务
args表示调用对象的位置参数元组,args=(1,2,'egon',)
kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
name为子进程的名称
p.start():启动进程,并调用该子进程中的p.run()
p.run():进程启动时运行的方法,正是它去调用target指定的函数,我们自定义类的类中一定要实现该方法
p.terminate():强制终止进程p,不会进行任何清理操作,如果p创建了子进程,该子进程就成了僵尸进程,使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放,进而导致死锁
p.is_alive():如果p仍然运行,返回True
p.join([timeout]):主线程等待p终止(强调:是主线程处于等的状态,而p是处于运行的状态)。timeout是可选的超时时间,需要强调的是,p.join只能join住start开启的进程,而不能join住run开启的进程

  在windows中使用process注意事项:    在Windows操作系统中由于没有fork(linux操作系统中创建进程的机制),在创建子进程的时候会自动 import 启动它的这个文件,而在 import 的时候又执行了整个文件。因此如果将process()直接写在文件中就会无限递归创建子进程报错。所以必须把创建子进程的部分使用if __name__ ==‘__main__’ 判断保护起来,import 的时候 ,就不会递归运行了。

  process模块创建进程:


 创建第一个进程  多个进程同时运行,子进程的执行顺序不是根据启动的顺序来决定的;

 多个进程同时运行  另一种开启进程的方法,继承process的形式

 继承的方式开启进程  守护进程:会随着主进程的结束而结束,进程之间是相互独立的,主进程的代码运行结束,守护进程也会随即结束

 守护进程 

三、进程同步(multiprocessing.Lock\Spemaphore\Event)

  锁(Lock):

    资源是有限的,多个进程如果对同一个对象进行操作,则有可能造成资源的争用,甚至导致死锁,在并发进程中就可以利用锁进行操作来避免访问的冲突;    加锁可以保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个任务可以进行修改,即串行的修改,但是速度就变慢了,但牺牲了速度却保证了数据安全。    虽然可以用文件共享数据实现进程间通信,但问题是:      1.效率低(共享数据基于文件,而文件是硬盘上的数据)      2.需要自己加锁处理
     我们可以模拟一个火车抢票的过程,当过个客户同时对一个程序发起访问时,假设此时有5张票,有10个人抢

 抢火车票  信号量:    信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。

 信号量  事件:用于主线程控制其他线程的执行,事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

事件处理的机制:全局定义了一个“Flag”,如果“Flag”值为 False,那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞,如果“Flag”值为True,那么event.wait 方法时便不再阻塞。
            clear:将“Flag”设置为False
            set:将“Flag”设置为True

 事件/红绿灯实例

四、进程间通信---队列和管道

  队列Queue:适用于多线程编程的先进先出数据结构,可以用来安全的传递多线程信息。  通过队列实现了 主进程与子进程的通信 子进程与子进程之间的通信
q=Queue(10)     #实例化一个对象,允许队列对多10个元素
q.put()         #放入队列
q.get()         #从队列中取出
  假设现在有一个队伍,队伍里最多只能站5个人,但是有15个人想要进去

 队列实例

  管道(Pipes)


 管道

  数据共享:

    队列和管道只是实现了数据的传递,还没有实现数据的共享,如实现数据共享,就要用到Managers(注:进程间通信应该尽量避免使用共享数据的方式)
from multiprocessing import Process,Manager
import osdef f(dict1,list1):
dict1[os.getpid()] = os.getpid() # 往字典里放当前PID
list1.append(os.getpid()) # 往列表里放当前PID
print(list1)if __name__ == "__main__":
with Manager() as manager:
d = manager.dict() #生成一个字典,可在多个进程间共享和传递
l = manager.list(range(5)) #生成一个列表,可在多个进程间共享和传递
p_list = [] 
for i in range(10):
p = Process(target=f,args=(d,l))
p.start()
p_list.append(p) # 存进程列表 
for res in p_list: 
res.join()
print('\n%s' %d) #若要保证数据安全,需要加锁lock=Lock() 

  进程池

    对于需要使用几个甚至十几个进程时,我们使用Process还是比较方便的,但是如果要成百上千个进程,用Process显然太笨了,multiprocessing提供了Pool类,即现在要讲的进程池,能够将众多进程放在一起,设置一个运行进程上限,每次只运行设置的进程数,等有进程结束,再添加新的进程Pool(processes =num):设置运行进程数,当一个进程运行完,会添加新的进程进去
apply_async:异步,串行
apply:同步,并行
close():关闭pool,不能再添加新的任务

import os
import time
import random
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing import Process
def func(i):
i += 1

if __name__ == '__main__':
p = Pool(5)          # 创建了5个进程
start = time.time()
p.map(func,range(1000))
p.close()                        # 是不允许再向进程池中添加任务
p.join()                        #阻塞等待 执行进程池中的所有任务直到执行结束
print(time.time() - start)
start = time.time()
l = []
for i in range(1000):
p = Process(target=func,args=(i,))  # 创建了一百个进程
p.start()
l.append(p)
[i.join() for i in l]
print(time.time() - start)

回调函数:

import os
import time
from multiprocessing import Pool
# 参数 概念 回调函数
def func(i):    # 多进程中的io多,分出去一部分
print('子进程%s:%s'%(i,os.getpid()))
return i*'*'

def call(arg):   # 回调函数是在主进程中完成的,不能传参数,只能接受多进程中函数的返回值
print('回调 :',os.getpid())
print(arg)

if __name__ == '__main__':
print('主进程',os.getpid())
p = Pool(5)
for i in range(10):
p.apply_async(func,args=(i,),callback=call)  #callback 回调函数 :主进程执行 参数是子进程执行的函数的返回值
p.close()
p.join()

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