多进程

2018-04-12  本文已影响0人  Freedom_pxc
多进程简单理解:

进程之间是独立的,是操作系统自己来维护和管理的,python通过C接口起了一个进程,多进程可以充分的利用多核CPU

"""
multiprocessing模块式python为开发多进程提供跨平台的模块模块式python为开发多进程提供跨平台的模块
"""
from multiprocessing import Process
#参数可有可无
def run(path,name):
    #while True:
    for i in range(100):
        print("唱歌去",path,name)

if __name__ == "__main__":
    print("程序开始运行....")
    #target属性 指向执行的函数(传递),不是调用返回值
    #创建独立的进程对象(可以开辟多个对象)
    task1 = Process(target=run,args=("ktv","唱吧"))
    #启动进程
    task1.start()
    task2 = Process(target=run,args=("去酒吧","sssss"))
    task2.start()
    print("程序运行结束")
多进程间的通信:

进程间独立,如果想相互访问,就必须有一个中间翻译,下面提供了几种进程间通信的方法

#import queue
from multiprocessing import Process,Queue

#子进程,内存独立,相当于数据的传递
def x(subQueue):
    subQueue.put("呵呵")

if __name__ == "__main__":
    #进程Queue
    q = Queue()
    #创建进程
    p = Process(target=f,args=(q,))
    #执行进程
    p.start()
    print(q.get())
"""
Queue通信,相当于父进程赋值了一个Queue给子进程,
子进程在这个Queue放好数据后,序列化一个中间翻译,
然后在反序列化返回给父进程,
因为进程之间内存独立,不能传递对象,传递的其实是序列化的数据
"""
from multiprocessing import Process,Pipe

#定义子进程执行
def x(Subconn):
    Subconn.send("成绩出来了吗")
    print("这个是父亲的询问:",Subconn.recv())
    Subconn.close()

if __name__ == "__main__":
#创建管道两端
    parent_conn,child_conn = Pipe()
#创建子进程
    p = Process(target = x.argst =(child_conn,))
    p.start()     #控制流程
    print("l来自儿子的问候:",parent_conn.recv())
    parent_conn.send("出来了,不怎么好")
    p.join()
进程锁:

虽然内存独立,但是即使是打印也会造成打印数据错误,为了防止进程间抢屏幕打印输出,加了进程锁

from multiprocessing import Process,Lock

#定义子进程执行
def x (lock,num)
    lock.acquire()
    print("哈哈,嘻嘻,嘿嘿",num)
    lock.release

if __name__ == "__main__":
    lock = Lock()
#循环创建50个子进程
    for num in range(50):
        Process(target = x, args=(lock,num)).start()
进程池:

当我们需要的进程数量不多的时候,我们可以使用multiprocessing的Process类来创建进程。但是如果我们需要的进程特别多的时候,手动创建工作量太大了,所以Python也为我们提供了Pool(池)的方式来创建大量进程。

from multiprocessing import Pool
import os,time

def run(msg):
    print("开始一个子线程运行了……")
    time.sleep(1)
    print("开始一个子线程运行结束了……")

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(3)  # 表示初始化一个进程池,最大进程数为3
    for x in range(10):
        pool.apply_async(run, args=("hello pool",))
    print("------start----")
    pool.close() # 关闭池
    pool.join() # 等待所有的子进程完成,必须放在close后面
    print("-------end------")
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