python多进程编程

Posted 2020-11-12 it-scavenger

multiprocessing模块介绍

python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。
    multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。

　 multiprocessing模块的功能众多：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。

    需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。

 

Process类的介绍

创建进程的类：

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

方法介绍：

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

 属性介绍：

p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的
父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，
必须在p.start()之前设置
p.name:进程的名称
p.pid：进程的pid
p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)
p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。
这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有
相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

 

Process类的使用

注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == ‘__main__‘:下

创建并开启子进程的两种方式

#开进程的方法一:
import time
import random
from multiprocessing import Process
def piao(name):
   print(‘%s piaoing‘ %name)
   time.sleep(random.randrange(1,5))
   print(‘%s piao end‘ %name)
p1=Process(target=piao,args=(‘zhangsan‘,)) #必须加,号
p2=Process(target=piao,args=(‘lisi‘,))
p3=Process(target=piao,args=(‘wangwu‘,))
p4=Process(target=piao,args=(‘zhaoliu‘,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print(‘主线程‘)

 

#开进程的方法二:
import time
import random
from multiprocessing import Process
class Piao(Process):
   def __init__(self,name):
       super().__init__()
       self.name=name
   def run(self):
       print(‘%s piaoing‘ %self.name)

       time.sleep(random.randrange(1,5))
       print(‘%s piao end‘ %self.name)
p1=Piao(‘zhangsan‘)
p2=Piao(‘lisi‘)
p3=Piao(‘wangwu‘)
p4=Piao(‘zhaoliu‘)
p1.start() #start会自动调用run
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print(‘主线程‘)

 

Process对象的join方法

主进程等，等待子进程结束

from multiprocessing import Process
import time
import random

class Piao(Process):
   def __init__(self,name):
       self.name=name
       super().__init__()
   def run(self):
       print(‘%s is piaoing‘ %self.name)
       time.sleep(random.randrange(1,3))
       print(‘%s is piao end‘ %self.name)
p=Piao(‘zangsan‘)
p.start()
p.join(0.0001) #等待p停止,等0.0001秒就不再等了
print(‘开始‘)

 

有了join，程序不就是串行了吗？？？

from multiprocessing import Process
import time
import random
def piao(name):
   print(‘%s is piaoing‘ %name)
   time.sleep(random.randint(1,3))
   print(‘%s is piao end‘ %name)

p1=Process(target=piao,args=(‘zhangsan‘,))
p2=Process(target=piao,args=(‘lisi‘,))
p3=Process(target=piao,args=(‘wangwu‘,))
p4=Process(target=piao,args=(‘zhaoliu‘,))

p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()

#有的同学会有疑问:既然join是等待进程结束,那么我像下面这样写,进程不就又变成串行的了吗?
#当然不是了,必须明确：p.join()是让谁等？
#很明显p.join()是让主线程等待p的结束，卡住的是主线程而绝非进程p，

#详细解析如下：
#进程只要start就会在开始运行了,所以p1-p4.start()时,系统中已经有四个并发的进程了
#而我们p1.join()是在等p1结束,没错p1只要不结束主线程就会一直卡在原地,这也是问题的关键
#join是让主线程等,而p1-p4仍然是并发执行的,p1.join的时候,其余p2,p3,p4仍然在运行,等#p1.join结束,可能p2,p3,p4早已经结束了,这样p2.join,p3.join.p4.join直接通过检测，无需等待
# 所以4个join花费的总时间仍然是耗费时间最长的那个进程运行的时间
p1.join()
p2.join()
p3.join()
p4.join()
print(‘主线程‘)
#上述启动进程与join进程可以简写为
# p_l=[p1,p2,p3,p4]
# 
# for p in p_l:
#     p.start()
# 
# for p in p_l:
#     p.join()

 

name与pid

from multiprocessing import Process
import time
import random
class Piao(Process):
   def __init__(self,name):
       # self.name=name
       # super().__init__() #Process的__init__方法会执行self.name=Piao-1,
       #                    #所以加到这里,会覆盖我们的self.name=name
       #为我们开启的进程设置名字的做法
       super().__init__()
       self.name=name
   def run(self):
       print(‘%s is piaoing‘ %self.name)
       time.sleep(random.randrange(1,3))
       print(‘%s is piao end‘ %self.name)
p=Piao(‘zhangsan‘)
p.start()
print(‘开始‘)
print(p.pid) #查看pid

 

守护进程

主进程创建守护进程

　　其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止

　　其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止

from multiprocessing import Process
import time
import random

class Piao(Process):
   def __init__(self,name):
       self.name=name
       super().__init__()
   def run(self):
       print(‘%s is piaoing‘ %self.name)
       time.sleep(random.randrange(1,3))
       print(‘%s is piao end‘ %self.name)
p=Piao(‘zhangsan‘)
p.daemon=True #一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行
p.start()
print(‘主‘)

 

#主进程代码运行完毕,守护进程就会结束,迷惑人的例子
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import time
def foo():
   print(123)
   time.sleep(1)
   print("end123")
def bar():
   print(456)
   time.sleep(3)
   print("end456")
p1=Process(target=foo)
p2=Process(target=bar)
p1.daemon=True
p1.start()
p2.start()
print("main-------") #打印该行则主进程代码结束,则守护进程p1应该被终止,可能会有p1任务执行的打印信息123,因为主进程打印main----时,p1也执行了,但是随即被终止

 

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