python 学习笔记 多进程

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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 学习笔记 多进程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

要让python程序实现多进程,我们先了解操作系统的相关知识

Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,他非常特殊,普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork调用一次,

返回两次,因为操作系统自动把当前进程称为父进程复制了一份,然后,分别在父进程和子进程返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以父进程要记下来

子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的id

Python的OS模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork,可以在python程序中轻松创建子进程

import os

print(Process (%s) start... % os.getpid())
# Only works on Unix/Linux/Mac:
pid = os.fork()
if pid == 0:
    print(I am child process (%s) and my parent is %s. % (os.getpid(), os.getppid()))
else:
    print(I (%s) just created a child process (%s). % (os.getpid(), pid))

 

有了fork调用,一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

由于Windows没有fork调用,上面的代码在Windows上无法运行。由于Mac系统是基于BSD(Unix的一种)内核,所以,在Mac下运行是没有问题的,推荐大家用Mac学Python!

有了fork调用,一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing

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:

from multiprocessing import Process
import os

# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
    print(Run child process %s (%s)... % (name, os.getpid()))

if __name__==__main__:
    print(Parent process %s. % os.getpid())
    p = Process(target=run_proc, args=(test,))
    print(Child process will start.)
    p.start()
    p.join()
    print(Child process end.)
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。

Pool

如果要启动大量的子进程,可以用进程池的方式批量创建子进程:

from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def long_time_task(name):
    print(Run task %s (%s)... % (name, os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 3)
    end = time.time()
    print(Task %s runs %0.2f seconds. % (name, (end - start)))

if __name__==__main__:
    print(Parent process %s. % os.getpid())
    p = Pool(4)
    for i in range(5):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print(Waiting for all subprocesses done...)
    p.close()
    p.join()
    print(All subprocesses done.)

执行结果类似下面

Parent process 669.
Waiting for all subprocesses done...
Run task 0 (671)...
Run task 1 (672)...
Run task 2 (673)...
Run task 3 (674)...
Task 2 runs 0.14 seconds.
Run task 4 (673)...
Task 1 runs 0.27 seconds.
Task 3 runs 0.86 seconds.
Task 0 runs 1.41 seconds.
Task 4 runs 1.91 seconds.
All subprocesses done.

 

子进程

很多时候,子进程并不是自身,而是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面的例子演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的:

 

进程间通信

Process之间肯定是需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了QueuePipes等多种方式来交换数据。

我们以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据:

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
    print(Process to write: %s % os.getpid())
    for value in [A, B, C]:
        print(Put %s to queue... % value)
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
    print(Process to read: %s % os.getpid())
    while True:
        value = q.get(True)
        print(Get %s from queue. % value)

if __name__==__main__:
    # 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
    q = Queue()
    pw = Process(target=write, args=(q,))
    pr = Process(target=read, args=(q,))
    # 启动子进程pw,写入:
    pw.start()
    # 启动子进程pr,读取:
    pr.start()
    # 等待pw结束:
    pw.join()
    # pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
    pr.terminate()

在Unix/Linux下,multiprocessing模块封装了fork()调用,使我们不需要关注fork()的细节。由于Windows没有fork调用,因此,multiprocessing需要“模拟”出fork的效果,父进程所有Python对象都必须通过pickle序列化再传到子进程去,所有,如果multiprocessing在Windows下调用失败了,要先考虑是不是pickle失败了。

 

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