multiprocessing

Posted 2023-05-06

参考技术A 如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序？

由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。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，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：

·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。

Process 语法结构如下：

Process([group [, target [, name [, args [,kwargs]]]]])

·target： 表示这个进程实例所调用对象；

·args ：表示调用对象的位置参数元组；

·kwargs： 表示调用对象的关键字参数字典；

· name： 为当前进程实例的别名；

· group： 大多数情况下用不到；

·is_alive()： 判断进程实例是否还在执行；

·join([timeout])： 是否等待进程实例执行结束，或等待多少秒；

·start()： 启动进程实例（创建子进程）；

·run()： 如果没有给定target参数，对这个对象调用start()方法时，就将执行对象中的 run() 方法；

·terminate()： 不管任务是否完成，立即终止；

·name： 当前进程实例别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数；

·pid： 当前进程实例的PID值；

创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承Process类，每次实例化这个类的时候，就等同于实例化一个进程对象，请看下面的实例：

两种方式的对比：

1、方法

2、继承类

继承类是以面向对象考虑这个事的，所以业务逻辑复杂，建议使用继承类，更好理解

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，才会创建新的进程来执行，请看下面的实例：

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；

·apply(func[, args[, kwds]])：使用阻塞方式调用func

·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；

可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：

说明

初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；

·Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；

·Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False；

·Queue.full()：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；

1）如果block使用默认值，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；

2）如果block值为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True；

1）如果block使用默认值，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；

2）如果block值为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)；

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 beshared between processes through inheritance.

下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：

�

multiprocessing模块创建进程

一、multiprocessing模块介绍

 python中的多线程无法利用CPU资源，在python中大部分情况使用多进程。python中提供了非常好的多进程包multiprocessing。

multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行功能（函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。

multiprocessing的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

二、Process类的介绍