python学习——day10

Posted 2020-10-11

上节回顾

python多线程（实际：单线程的上下文切换）

IO操作基本不占用CPU    #从内存、硬盘、网络读写数据等操作   适合多线程

计算占用CPU　　#1+1    适合多进程

python多进程（multiprocessing）

8核===>在同一时间可以干8件事（起8个进程）

多进程特点：

• 每一个进程都是由父进程启动的
• 子进程被父进程启动后就是独立的（父进程copy了一份给子进程）

 1 from multiprocessing import Process     #多进程
 2 import os
 3 
 4 def info(title):
 5     print(title)
 6     print(‘module name:‘, __name__)
 7     print(‘parent process:‘, os.getppid())  #获取父进程的端口号
 8     print(‘process id:‘, os.getpid())   #获取当前进程的端口号
 9     print(‘\\n‘)
10 
11 def f(name):
12     info(‘\\033[31;1mcalled from child process function f\\033[0m‘)
13     print(‘hello‘, name)
14 
15 if __name__ == ‘__main__‘:
16     info(‘\\033[32;1mmain process line\\033[0m‘)
17     p = Process(target=f, args=(‘bob‘,))
18     p.start()
19     p.join()

get进程id

进程数据共享

进程各自持有一份数据，默认无法共享数据

 1 from multiprocessing import Process, Manager
 2 import os
 3 def f(d, l):
 4     d[os.getpid()] =os.getpid()
 5     l.append(os.getpid())
 6     print(l)
 7 
 8 if __name__ == ‘__main__‘:
 9     with Manager() as manager:
10         d = manager.dict() #{} #生成一个字典，可在多个进程间共享和传递
11 
12         l = manager.list(range(5))#生成一个列表，可在多个进程间共享和传递
13         p_list = []
14         for i in range(10):
15             p = Process(target=f, args=(d, l))
16             p.start()
17             p_list.append(p)
18         for res in p_list: #等待结果
19             res.join()
20 
21         print(d)
22         print(l)