Python多任务之多进程开发

Posted 赵广陆

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python多任务之多进程开发相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

目录


1 多任务的介绍

多任务是指在同一时间内执行多个任务,例如: 现在电脑安装的操作系统都是多任务操作系统,可以同时运行着多个软件。
多任务效果图:

2 多任务的执行方式

- 并发
- 并行

并发:
在一段时间内交替去执行任务。
例如:
对于单核cpu处理多任务,操作系统轮流让各个软件交替执行,假如:软件1执行0.01秒,切换到软件2,软件2执行0.01秒,再切换到软件3,执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看,每个软件都是交替执行的,但是,由于CPU的执行速度实在是太快了,我们感觉就像这些软件都在同时执行一样,这里需要注意单核cpu是并发的执行多任务的。

并行:
对于多核cpu处理多任务,操作系统会给cpu的每个内核安排一个执行的软件,多个内核是真正的一起执行软件。这里需要注意多核cpu是并行的执行多任务,始终有多个软件一起执行

  • 使用多任务就能充分利用CPU资源,提高程序的执行效率,让你的程序具备处理多个任务的能力。
  • 多任务执行方式有两种方式:并发并行,这里并行才是多个任务真正意义一起执行。

3 进程介绍

在Python程序中,想要实现多任务可以使用进程来完成,进程是实现多任务的一种方式。
一个正在运行的程序或者软件就是一个进程,它是操作系统进行资源分配的基本单位,也就是说每启动一个进程,操作系统都会给其分配一定的运行资源(内存资源)保证进程的运行。
比如:现实生活中的公司可以理解成是一个进程,公司提供办公资源(电脑、办公桌椅等),真正干活的是员工,员工可以理解成线程。


注意:
一个程序运行后至少有一个进程,一个进程默认有一个线程,进程里面可以创建多个线程,线程是依附在进程里面的,没有进程就没有线程

说明:
多进程可以完成多任务,每个进程就好比一家独立的公司,每个公司都各自在运营,每个进程也各自在运行,执行各自的任务。

  • 进程是操作系统进行资源分配的基本单位。
  • 进程是Python程序中实现多任务的一种方式

4 多进程的使用

4.1 多进程的体验

4.1.1 导入进程包

#导入进程包
import multiprocessing

4.1.2 Process进程类的说明

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

  • group:指定进程组,目前只能使用None
  • target:执行的目标任务名
  • name:进程名字
  • args:以元组方式给执行任务传参
  • kwargs:以字典方式给执行任务传参
    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)
  • join():等待子进程执行结束
  • 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

4.1.3 多进程完成多任务的代码

import multiprocessing
import time
# 跳舞任务
def dance():
    for i in range(5):
        print("跳舞中...")
        time.sleep(0.2)
# 唱歌任务
def sing():
    for i in range(5):
        print("唱歌中...")
        time.sleep(0.2)
if __name__ == '__main__':
    # 创建跳舞的子进程
    # group: 表示进程组,目前只能使用None
    # target: 表示执行的目标任务名(函数名、方法名)
    # name: 进程名称, 默认是Process-1, .....
    dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, name="myprocess1")
    sing_process = multiprocessing.Process(target=sing)
    # 启动子进程执行对应的任务
    dance_process.start()
    sing_process.start()

执行结果:

唱歌中...
跳舞中...
唱歌中...
跳舞中...
唱歌中...
跳舞中...
唱歌中...
跳舞中...
唱歌中...
跳舞中...

4.1.4 小结

  1. 导入进程包
    • import multiprocessing
  2. 创建子进程并指定执行的任务
    • sub_process = multiprocessing.Process (target=任务名)
  3. 启动进程执行任务
    • sub_process.start()

4.2 获取进程编号

import multiprocessing
import time
import os
# 跳舞任务
def dance():
    # 获取当前进程的编号
    print("dance:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("dance:", multiprocessing.current_process())
    for i in range(5):
        print("跳舞中...")
        time.sleep(0.2)
        # 扩展:根据进程编号杀死指定进程
        os.kill(os.getpid(), 9)
# 唱歌任务
def sing():
    # 获取当前进程的编号
    print("sing:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("sing:", multiprocessing.current_process())
    for i in range(5):
        print("唱歌中...")
        time.sleep(0.2)
if __name__ == '__main__':
    # 获取当前进程的编号
    print("main:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("main:", multiprocessing.current_process())
    # 创建跳舞的子进程
    # group: 表示进程组,目前只能使用None
    # target: 表示执行的目标任务名(函数名、方法名)
    # name: 进程名称, 默认是Process-1, .....
    dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, name="myprocess1")
    sing_process = multiprocessing.Process(target=sing)
    # 启动子进程执行对应的任务
    dance_process.start()
    sing_process.start()

执行结果:

main: 70763
main: <_MainProcess(MainProcess, started)>
dance: 70768
dance: <Process(myprocess1, started)>
跳舞中...
sing: 70769
sing: <Process(Process-2, started)>
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...

4.2.1 获取当前父进程编号

os.getppid() 表示获取当前父进程编号

示例代码:

import multiprocessing
import time
import os
# 跳舞任务
def dance():
    # 获取当前进程的编号
    print("dance:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("dance:", multiprocessing.current_process())
    # 获取父进程的编号
    print("dance的父进程编号:", os.getppid())
    for i in range(5):
        print("跳舞中...")
        time.sleep(0.2)
        # 扩展:根据进程编号杀死指定进程
        os.kill(os.getpid(), 9)
# 唱歌任务
def sing():
    # 获取当前进程的编号
    print("sing:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("sing:", multiprocessing.current_process())
    # 获取父进程的编号
    print("sing的父进程编号:", os.getppid())
    for i in range(5):
        print("唱歌中...")
        time.sleep(0.2)
if __name__ == '__main__':
    # 获取当前进程的编号
    print("main:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("main:", multiprocessing.current_process())
    # 创建跳舞的子进程
    # group: 表示进程组,目前只能使用None
    # target: 表示执行的目标任务名(函数名、方法名)
    # name: 进程名称, 默认是Process-1, .....
    dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, name="myprocess1")
    sing_process = multiprocessing.Process(target=sing)
    # 启动子进程执行对应的任务
    dance_process.start()
    sing_process.start()
main: 70860
main: <_MainProcess(MainProcess, started)>
dance: 70861
dance: <Process(myprocess1, started)>
dance的父进程编号: 70860
跳舞中...
sing: 70862
sing: <Process(Process-2, started)>
sing的父进程编号: 70860
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...

4.2.2 小结

  • 获取当前进程编号
    • os.getpid()
  • 获取当前父进程编号
    • os.getppid()
  • 获取进程编号可以查看父子进程的关系

4.3 进程执行带有参数的任务

4.3.1 进程执行带有参数的任务的介绍

前面我们使用进程执行的任务是没有参数的,假如我们使用进程执行的任务带有参数,如何给函数传参呢?
Process类执行任务并给任务传参数有两种方式:

  • args 表示以元组的方式给执行任务传参
  • kwargs 表示以字典方式给执行任务传参

4.3.2 args参数的使用

示例代码:

import multiprocessing
import time
# 带有参数的任务
def task(count):
    for i in range(count):
        print("任务执行中..")
        time.sleep(0.2)
    else:
        print("任务执行完成")
if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    # args: 以元组的方式给任务传入参数
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task, args=(5,))
    sub_process.start()

执行结果:

任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行完成

4.3.3 kwargs参数的使用

示例代码:

import multiprocessing
import time
# 带有参数的任务
def task(count):
    for i in range(count):
        print("任务执行中..")
        time.sleep(0.2)
    else:
        print("任务执行完成")
if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    # kwargs: 表示以字典方式传入参数
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task, kwargs="count": 3)
    sub_process.start()

执行结果:

任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行完成

4.3.4 小结

  • 进程执行任务并传参有两种方式:
    • 元组方式传参(args): 元组方式传参一定要和参数的顺序保持一致。
    • 字典方式传参(kwargs): 字典方式传参字典中的key一定要和参数名保持一致。

4.4 进程的注意点

4.4.1 进程的注意点介绍

  1. 进程之间不共享全局变量
  2. 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

4.4.2 进程之间不共享全局变量

import multiprocessing
import time
# 定义全局变量
g_list = list()
# 添加数据的任务
def add_data():
    for i in range(5):
        g_list.append(i)
        print("add:", i)
        time.sleep(0.2)
    # 代码执行到此,说明数据添加完成
    print("add_data:", g_list)
def read_data():
    print("read_data", g_list)
if __name__ == '__main__':
    # 创建添加数据的子进程
    add_data_process = multiprocessing.Process(target=add_data)
    # 创建读取数据的子进程
    read_data_process = multiprocessing.Process(target=read_data)
    # 启动子进程执行对应的任务
    add_data_process.start()
    # 主进程等待添加数据的子进程执行完成以后程序再继续往下执行,读取数据
    add_data_process.join()
    read_data_process.start()
    print("main:", g_list)
    # 总结: 多进程之间不共享全局变量

执行结果:

add: 0
add: 1
add: 2
add: 3
add: 4
add_data: [0, 1, 2, 3, 4]
main: []
read_data []

进程之间不共享全局变量的解释效果图:

4.4.3 进程之间不共享全局变量的小结

  • 创建子进程会对主进程资源进行拷贝,也就是说子进程是主进程的一个副本,好比是一对双胞胎,之所以进程之间不共享全局变量,是因为操作的不是同一个进程里面的全局变量,只不过不同进程里面的全局变量名字相同而已。

4.4.4 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

假如我们现在创建一个子进程,这个子进程执行完大概需要2秒钟,现在让主进程执行0.5秒钟就退出程序,查看一下执行结果,示例代码如下:

import multiprocessing
import time
# 定义进程所需要执行的任务
def task():
    for i in range(10):
        print("任务执行中...")
        time.sleep(0.2)
if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task)
    sub_process.start()
    # 主进程延时0.5秒钟
    time.sleep(0.5)
    print("over")
    exit()
    # 总结: 主进程会等待所有的子进程执行完成以后程序再退出

执行结果:

任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
over
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...

说明:
通过上面代码的执行结果,我们可以得知: 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束
假如我们就让主进程执行0.5秒钟,子进程就销毁不再执行,那怎么办呢?

  • 我们可以设置守护主进程 或者 在主进程退出之前 让子进程销毁
    守护主进程:
  • 守护主进程就是主进程退出子进程销毁不再执行
    子进程销毁:
  • 子进程执行结束
    保证主进程正常退出的示例代码:
import multiprocessing
import time
# 定义进程所需要执行的任务
def task():
    for i in range(10):
        print("任务执行中...")
        time.sleep(0.2)
if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task)
    # 设置守护主进程,主进程退出子进程直接销毁,子进程的生命周期依赖与主进程
    # sub_process.daemon = True
    sub_process.start()
    time.sleep(0.5)
    print("over")
    # 让子进程销毁
    sub_process.terminate()
    exit()
    # 总结: 主进程会等待所有的子进程执行完成以后程序再退出
    # 如果想要主进程退出子进程销毁,可以设置守护主进程或者在主进程退出之前让子进程销毁

执行结果:

任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
over

4.4.5 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束的小结

  • 为了保证子进程能够正常的运行,主进程会等所有的子进程执行完成以后再销毁,设置守护主进程的目的是主进程退出子进程销毁,不让主进程再等待子进程去执行
  • 设置守护主进程方式: 子进程对象.daemon = True
  • 销毁子进程方式: 子进程对象.terminate()

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