python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进程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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 ‘Process will start.‘
    p.start()
    p.join()
    print ‘Process end.‘

  

执行结果如下:

Parent process 928.
Process will start.
Run child process test (929)...
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()###默认启动四个进程池,可以自定义设置如p=Pool(10)
    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.‘

  

执行结果如下:

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.

代码解读:

Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0123是立刻执行的,而task 4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:

p = Pool(5)

就可以同时跑5个进程。

由于Pool的默认大小是CPU的核数,如果你不幸拥有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。

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):
    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):
    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()

  

运行结果如下:

Put A to queue...
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.

以上是关于python进程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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