多进程

2018-08-21  本文已影响0人  奥特曼255

进程的概念

程序运行起来就叫进程。

编写完毕的代码，在没有运行的时候，称之为程序。
正在运行着的代码，就成为进程。
进程，除了包含代码以外，还有需要运行的环境等，所以和程序是有区别的。

fork()

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

# 注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以
pid = os.fork()

if pid == 0:
    print('哈哈1')
else:
    print('哈哈2')

说明:

getpid() 、 getppid()

调用 getpid() 返回当前进程的 pid，调用 getppid() 返回当前进程的父进程的 pid。

import os

rpid = os.fork()
if rpid<0:
    print("fork调用失败。")
elif rpid == 0:
    print("我是子进程（%s），我的父进程是（%s）"%(os.getpid(),os.getppid()))
    x+=1
else:
    print("我是父进程（%s），我的子进程是（%s）"%(os.getpid(),rpid))

print("父子进程都可以执行这里的代码")

运行结果：

我是父进程（19360），我的子进程是（19361）
父子进程都可以执行这里的代码
我是子进程（19361），我的父进程是（19360）
父子进程都可以执行这里的代码

使用 multiprocessing 模块创建进程

fork 只支持类Unix系统，不支持 win。
想要跨平台，可以使用 multiprocessing 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：

#coding=utf-8
from multiprocessing import Process
import os

# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
    print('子进程运行中，name= %s ,pid=%d...' % (name, os.getpid()))

if __name__=='__main__':
    print('父进程 %d.' % os.getpid())
    p = Process(target=run_proc, args=('test',))
    print('子进程将要执行')
    p.start()
    p.join()
    print('子进程已结束')

说明:

通过新建 Process 子类，创建新的进程

创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承Process类，每次实例化这个类的时候，就等同于实例化一个进程对象，请看下面的实例：

from multiprocessing import Process
import time
import os

#继承Process类
class Process_Class(Process):
    #因为Process类本身也有__init__方法，这个子类相当于重写了这个方法，
    #但这样就会带来一个问题，我们并没有完全的初始化一个Process类，所以就不能使用从这个类继承的一些方法和属性，
    #最好的方法就是将继承类本身传递给Process.__init__方法，完成这些初始化操作
    def __init__(self,interval):
        Process.__init__(self)
        self.interval = interval

    #重写了Process类的run()方法
    def run(self):
        print("子进程(%s) 开始执行，父进程为（%s）"%(os.getpid(),os.getppid()))
        t_start = time.time()
        time.sleep(self.interval)
        t_stop = time.time()
        print("(%s)执行结束，耗时%0.2f秒"%(os.getpid(),t_stop-t_start))

if __name__=="__main__":
    t_start = time.time()
    print("当前程序进程(%s)"%os.getpid())        
    p1 = Process_Class(2)
    #对一个不包含target属性的Process类执行start()方法，就会运行这个类中的run()方法，所以这里会执行p1.run()
    p1.start()
    p1.join()
    t_stop = time.time()
    print("(%s)执行结束，耗时%0.2f"%(os.getpid(),t_stop-t_start))

进程池 Pool

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行，请看下面的实例：

from multiprocessing import Pool
import os,time,random

def worker(msg):
    t_start = time.time()
    print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
    #random.random()随机生成0~1之间的浮点数
    time.sleep(random.random()*2) 
    t_stop = time.time()
    print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))

po=Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
    #Pool.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
    #每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
    po.apply_async(worker,(i,))

print("----start----")
po.close() #关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join() #等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")

multiprocessing.Pool常用函数解析：

进程间通信 Queue

进程间通信，常见有管道、共享内存、队列、网络等。

Queue 的使用

可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：

#coding=utf-8
from multiprocessing import Queue
q=Queue(3) #初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put("消息1") 
q.put("消息2")
print(q.full())  #False
q.put("消息3")
print(q.full()) #True

#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
try:
    q.put("消息4",True,2)
except:
    print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())

try:
    q.put_nowait("消息4")
except:
    print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())

#推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
if not q.full():
    q.put_nowait("消息4")

#读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
if not q.empty():
    for i in range(q.qsize()):
        print(q.get_nowait())

运行结果:


False
True
消息列队已满，现有消息数量:3
消息列队已满，现有消息数量:3
消息1
消息2
消息3

说明:
初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；

1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛出"Queue.Empty"异常；

2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；

1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出"Queue.Full"异常；

2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出"Queue.Full"异常；

Queue 实例

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:
        if not q.empty():
            value = q.get(True)
            print 'Get %s from queue.' % value
            time.sleep(random.random())
        else:
            break

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()    
    # 等待pw结束:
    pw.join()
    # 启动子进程pr，读取:
    pr.start()
    pr.join()
    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
    print ''
    print '所有数据都写入并且读完'

进程池中的 Queue

如果要使用Pool创建进程，就需要使用 multiprocessing.Manager()中的Queue() ，而不是 multiprocessing.Queue() ，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：

#coding=utf-8

#修改import中的Queue为Manager
from multiprocessing import Manager,Pool
import os,time,random

def reader(q):
    print("reader启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
    for i in range(q.qsize()):
        print("reader从Queue获取到消息：%s"%q.get(True))

def writer(q):
    print("writer启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
    for i in "dongGe":
        q.put(i)

if __name__=="__main__":
    print("(%s) start"%os.getpid())
    q=Manager().Queue() #使用Manager中的Queue来初始化
    po=Pool()
    #使用阻塞模式创建进程，这样就不需要在reader中使用死循环了，可以让writer完全执行完成后，再用reader去读取
    po.apply(writer,(q,))
    po.apply(reader,(q,))
    po.close()
    po.join()
    print("(%s) End"%os.getpid())
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