python多进程编程(一)

multiprocessing模块介绍

python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。
multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
multiprocessing模块的功能众多:支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
需要再次强调的一点是:与线程不同,进程没有任何共享状态,进程修改的数据,改动仅限于该进程内。

Process类的介绍

创建进程的类:

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]]),由该类实例化得到的对象,
表示一个子进程中的任务(尚未启动)
强调:
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数,是一个元组形式,必须有逗号

 参数介绍:

group参数未使用,值始终为None
target表示调用对象,即子进程要执行的任务
args表示调用对象的位置参数元组,args=(1,2,'egon',)
kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18  }
name为子进程的名称

方法介绍:

p.start():启动进程,并调用该子进程中的p.run()
p.run():进程启动时运行的方法,正是它去调用target指定的函数,我们自定义类
的类中一定要实现该方法  
p.terminate():强制终止进程p,不会进行任何清理操作,如果p创建了子进程,
该子进程就成了僵尸进程,使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一
个锁那么也将不会被释放,进而导致死锁
p.is_alive():如果p仍然运行,返回True
p.join([timeout]):主线程等待p终止(强调:是主线程处于等的状态,
而p是处于运行的状态)。timeout是可选的超时时间,需要强调的是,p.join只能
joinstart开启的进程,而不能joinrun开启的进程

 属性介绍:

p.daemon:默认值为False,如果设为True,代表p为后台运行的守护进程,当p的
父进程终止时,p也随之终止,并且设定为True后,p不能创建自己的新进程,
必须在p.start()之前设置
p.name:进程的名称
p.pid:进程的pid
p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N,表示被信号N结束(了解即可)
p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。
这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性,这类连接只有在具有
相同的身份验证键时才能成功(了解即可)

 

Process类的使用

注意:在windows中Process()必须放到
# if __name__ == ‘__main__’:下

创建并开启子进程的两种方式

#开进程的方法一:
import time
import random
from multiprocessing import Process
def piao(name):
    print('%s piaoing' %name)
    time.sleep(random.randrange(1,5))
    print('%s piao end' %name)
p1=Process(target=piao,args=('zhangsan',)) #必须加,号
p2=Process(target=piao,args=('lisi',))
p3=Process(target=piao,args=('wangwu',))
p4=Process(target=piao,args=('zhaoliu',))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print('主线程')

 

#开进程的方法二:
import time
import random
from multiprocessing import Process
class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        print('%s piaoing' %self.name)

time.sleep(random.randrange(1,5))
print(‘%s piao end’ %self.name)
p1=Piao(‘zhangsan’)
p2=Piao(‘lisi’)
p3=Piao(‘wangwu’)
p4=Piao(‘zhaoliu’)
p1.start() #start会自动调用run
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print(‘主线程’)

 

Process对象的join方法
主进程等,等待子进程结束

from multiprocessing import Process
import time
import random

class Piao(Process):
def __init__(self,name):
self.name=name
super().__init__()
def run(self):
print(‘%s is piaoing’ %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,3))
print(‘%s is piao end’ %self.name)
p=Piao(‘zangsan’)
p.start()
p.join(0.0001) #等待p停止,等0.0001秒就不再等了
print(‘开始’)

 

有了join,程序不就是串行了吗???

from multiprocessing
import Process
import time
import random
def piao(name):
    print('%s is piaoing' %name)
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print('%s is piao end' %name)

p1=Process(target=piao,args=(‘zhangsan’,))
p2=Process(target=piao,args=(‘lisi’,))
p3=Process(target=piao,args=(‘wangwu’,))
p4=Process(target=piao,args=(‘zhaoliu’,))

p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()

#
有的同学会有疑问:既然join是等待进程结束,那么我像下面这样写,进程不就又变成串行的了吗?
#当然不是了,必须明确:p.join()是让谁等?
#很明显p.join()是让主线程等待p的结束,卡住的是主线程而绝非进程p,

#
详细解析如下:
#进程只要start就会在开始运行了,所以p1-p4.start()时,系统中已经有四个并发的进程了
#而我们p1.join()是在等p1结束,没错p1只要不结束主线程就会一直卡在原地,这也是问题的关键
#join是让主线程等,而p1-p4仍然是并发执行的,p1.join的时候,其余p2,p3,p4仍然在运行,等#p1.join结束,可能p2,p3,p4早已经结束了,这样p2.join,p3.join.p4.join直接通过检测,无需等待
# 所以4个join花费的总时间仍然是耗费时间最长的那个进程运行的时间
p1.join()
p2.join()
p3.join()
p4.join()
print(‘主线程’)
#上述启动进程与join进程可以简写为
# p_l=[p1,p2,p3,p4]
#
# for p in p_l:
#     p.start()
#
# for p in p_l:
#     p.join()

 

name与pid

from multiprocessing import Process
import time
import random
class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        
# self.name=name
        
# super().__init__()
#Process的__init__方法会执行self.name=Piao-1,
        
#                    #所以加到这里,会覆盖我们的self.name=name
        #为我们开启的进程设置名字的做法
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        print('%s is piaoing' %self.name)
        time.sleep(random.randrange(1,3))
        print('%s is piao end' %self.name)
p=Piao('zhangsan')
p.start()
print('开始')
print(p.pid) #查看pid

 
守护进程
主进程创建守护进程
其一:守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
其二:守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常:AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
注意:进程之间是互相独立的,主进程代码运行结束,守护进程随即终止

from multiprocessing import Process
import time
import random

class Piao(Process):
def __init__(self,name):
self.name=name
super().__init__()
def run(self):
print(‘%s is piaoing’ %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,3))
print(‘%s is piao end’ %self.name)
p=Piao(‘zhangsan’)
p.daemon=True #一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行
p.start()
print(‘主’)

 

#主进程代码运行完毕,守护进程就会结束,迷惑人的例子
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import time
def foo():
    print(123)
    time.sleep(1)
    print("end123")
def bar():
    print(456)
    time.sleep(3)
    print("end456")
p1=Process(target=foo)
p2=Process(target=bar)
p1.daemon=True
p1.start()
p2.start()
print("main-------") #打印该行则主进程代码结束,则守护进程p1应该被终止,可能会有p1任务执行的打印信息123,因为主进程打印main----时,p1也执行了,但是随即被终止

 


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