7.多进程开发

Posted 2020-08-04

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1、多进程

多进程官方文档

https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html

【多进程】

示例1：

#

!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Pool
def f(x):
    return x*x               #返回自乘值
if __name__ == ‘__main__‘:
    p = Pool(5)              #定义5个进程
    print (p.map(f,[1,2,3])) #调用f函数，把1,2.3传值给x，让他们自乘
示例2：（此脚本只能在Linux下使用产生效果）
#多进程使用方法：
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Process
import os
import time
def info(title):
    print title
    print ‘module name:‘,__name__
    if hasattr(os, ‘getppid‘):
        print ‘parent process:‘, os.getppid()     #输出父进程ID
    time.sleep(3)
    print ‘process id:‘, os.getpid()              #输出子进程ID
def f(name):
    info(‘function f‘)
    print ‘hellow‘,name
if __name__ == ‘__main__‘:
    info(‘main line‘)
    print ‘---------------‘
    p = Process(target=f,args=(‘bob‘,))
    p.start()
    p.join()

使用方法：多少个核CPU就用多少个进程，或者用CPU核数的1倍

多进程使用和多线程使用不同点（此脚本只能在Linux下跑）
[[email protected] opt]# cat pro.py 
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Process
import threading
def run(info_list,n):
    info_list.append(n)
    print info_list
info=[]
for i in range(10):
    p = Process(target=run,args=[info,i])     #多进程独享内存，十个进程 
    p.start()
print ‘---------threding-----‘
info=[]
for i in range(10):
    p = threading.Thread(target=run,args=[info,i])   #多线程共享内存，十个线程 
    p.start()

进程间的内存同步方法：（内存共享第一种方法）

[[email protected] opt]# vim multiprocess.py    
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Process,Queue
def f(q,n):
    q.put([n,‘hello‘])
    print q.get()
    print q.get()
if __name__ == ‘__main__‘:
    q = Queue()
    q.put(‘ddd‘)
    for i in range(5):
        p = Process(target=f,args=(q,i))
        p.start()
    while True:
        print q.get()

内存共享的第二种方法

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Process, Value, Array
def f(n, a):
    n.value = 3.1415927
    for i in  range(len(a)):
        a[i] = -a[i]
if __name__ == ‘__main__‘:
    num = Value(‘d‘, 0.0)
    arr = Array(‘i‘,range(10))
    p = Process(target=f, args=(num, arr))
    p.start()
    p.join()
    print num.value
    print arr[:]

内存共享的第三种方法 （推荐使用，支持的类型比较多）

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Process,Manager
def f(d,l):
    d[1] = ‘1‘       #给字典赋值
    d[2] = ‘2‘
    d[0.25] = None
    l.reverse        #把列表反向输出
if __name__ == ‘__main__‘:
    manger = Manager()
    d = manger.dict()  #获取字典，空字典
    l = manger.list(range(10))   #获取列表
    p = Process(target=f, args=(d,l))
    p.start()
    p.join()
    print d
    print l

通过Pool产生多进程，进程池Pool （不常用）

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Pool
import time
def f(x):
    print x*x
    time.sleep(2)
    return x*x
pool = Pool(processes=5)  #每次跑5个进程
res_list = []
for i in range(10):
    res = pool.apply_async(f, [i,])  #定义十个进程
    #res = Process(target=f, args[i,])  #上面那一句相当于这一句的意思
    #print ‘----:‘,i
    res_list.append(res)
for r in res_list:
       print r.get()
#print pool.map(f.range(10))

#进程生成线程 

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Pool
import time
def f(x):
    info_list = []
    for i in range()5:
        t = threading.Thread(target =t_func,args=[info_list,i])
        t.start()
pool = Pool(processes=5)  #每次跑5个进程
res_list = []
for i in range(10):
    res = pool.apply_async(f, [i,])  #定义十个进程
    #res = Process(target=f, args[i,])  #上面那一句相当于这一句的意思
    print ‘----:‘,i
    res_list.append(res)
for r in res_list:
       print r.get(timeout=1)
#print pool.map(f.range(10))
1、创建进程程序
from multiprocessing import Process
import threading
import time
def Foo(i):
    print ‘say hi‘,i
for i in range(10):
    p = Process(target=Foo,args=(i,))
    p.start()

2、进程间的数据共享

默认各自持有一份

复制代码

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Manager
import time
li = []
def Foo(i):
    li.append(i)
    print ‘say hi‘,li
 
for i in range(10):
    p = Process(target=Foo,args=(i,))
    p.start()
    
print li

通过特殊的数据结构，可以完成进程间的数据共享

复制代码

#方法一，Array
from multiprocessing import Process,Array
temp = Array(‘i‘, [11,22,33,44])
def Foo(i):
    temp[i] = 100+i
    for item in temp:
        print i,‘----->‘,item
for i in range(2):
    p = Process(target=Foo,args=(i,))
    p.start()
    p.join()

#方法二：manage.dict()共享数据

from multiprocessing import Process,Manager
manage = Manager()
dic = manage.dict()
def Foo(i):
    dic[i] = 100+i
    print dic.values()
for i in range(2):
    p = Process(target=Foo,args=(i,))
    p.start()
    p.join()

#方法三：manage.Namespace()共享数据

from multiprocessing import Process,Manager
manage = Manager()
namespace = manage.Namespace()
namespace.x = [11,22,33]
def Foo(i,dic):
    namespace.x = [11,22,33,i]
    print namespace
for i in range(2):
    p = Process(target=Foo,args=(i,namespace))
    p.start()
    p.join()

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