python 进程

一多任务的引入

有很多的场景中的事情是同时进行的,比如开车的时候手和脚共同来驾驶汽车,再比如唱歌跳舞也是同时进行的;

在编程中,一边唱歌一边跳舞是如何实现的呢?


·很显然刚刚的程序并没有完成唱歌和跳舞同时进行的要求

·如果想要实现“唱歌跳舞”同时进行,那么就需要一个新的方法,叫做:多任务

二多任务的概念

什么叫“多任务”呢?简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方,你一边在用浏览器上网,一边在听MP3,一边在用Word赶作业,这就是多任务,至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着,只是桌面上没有显示而已。

现在,多核CPU已经非常普及了,但是,即使过去的单核CPU,也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的,那么,单核CPU是怎么执行多任务的呢?

答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行,任务1执行0.01秒,切换到任务2,任务2执行0.01秒,再切换到任务3,执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看,每个任务都是交替执行的,但是,由于CPU的执行速度实在是太快了,我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。

真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现,但是,由于任务数量远远多于CPU的核心数量,所以,操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。


三进程的创建-fork

1.进程 vs 程序

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。

2.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:

·程序执行到os.fork()时,操作系统会创建一个新的进程(子进程),然后复制父进程的所有信息到子进程中。

·然后父进程和子进程都会从fork()函数中得到一个返回值,在子进程中这个值一定是0,而父进程中是子进程的id号。

在Unix/Linux操作系统中,提供了一个fork()系统函数,它非常特殊。

普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。

这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。

四getpid(),getppid()


通过os.pid()和os.ppid()可以获得程序的子进程的进程号和父进程的进程号

五多进程修改全局变量

·多进程中,每个进程中所有数据(包括全局变量)都各有拥有一份,互不影响。

六多次fork问题

如果在一个程序,有2次的fork函数调用,是否就会有3个进程呢?



父子进程的执行顺序

父进程、子进程执行顺序没有规律,完全取决于操作系统的调度算法

七multiprocessing

1 fork只能在Unix/Linux上使用

multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块,可以在windows系统上使用。

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:


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,比fork()还简单.

·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。

Process语法结构如下:

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

target:表示这个进程实例所调用对象

args:表示调用对象的位置参数元组

kwargs:表示调用对象的关键字参数字典

name:为当前进程实例的别名

group:大多数情况下用不到

Process类常用方法:

·is_alive():判断进程实例是否还在执行;

·join([timeout]):是否等待进程实例执行结束,或等待多少秒;

·start():启动进程实例(创建子进程);

·run():如果没有给定target参数,对这个对象调用start()方法时,就将执行对象中的run()方法;

·terminate():不管任务是否完成,立即终止;

Process类常用属性:

·name:当前进程实例别名,默认为Process-N,N为从1开始递增的整数;

·pid:当前进程实例的PID值;

实例1:


实例二:


八进程的创建-Process子类

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:


两种方式的对比:

1、方法

2、继承类

继承类是以面向对象考虑这个事的,所以业务逻辑复杂,建议使用继承类,更好理解

九进程池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:



multiprocessing.Pool常用函数解析:

1创建一个进程池

from multiprocessing import Pool

po=Pool(num)

num等于进程池中的进程数量,如果不设置num默认可以放任意数量进程

2为进程池中添加进程(非阻塞式)

po.apply_async(func,(args,),(kwargs,))

使用非阻塞方式调用func,func为创建子进程的函数名(并行执行,阻塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程),args为传递给func的参数列表,kwargs为传递给func的关键字参数列表;

3为进程池中添加进程(阻塞式)

po.apply(func,(args,),(kwargs,))

和非阻塞式最大的区别就是上一个进程退出才能调用下一个进程

4关闭进程池

po.close()

关闭Pool,使其不再接受新的任务

5终止进程

pool.terminate()

不管任务是否完成,立刻终止

6 join

pool.join()

主进程阻塞,等待子进程的退出,必须在close或terminate之后使用

apply阻塞式的实例:


十进程间通信-Queue

Process之间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

1 Queue的使用

可以使用multiprocessing模块中的Queue来实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息列队程序,下面用一个小程序来演示Queue的工作原理:


推荐放消息的方式:判断队列是否已满,再写入;

推荐读消息的方式:判断队列是否为空,再读取:


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。

q=Queue(3)

①q.qsize()

返回当前队列中包含的消息数量;

②q.empty()

如果队列为空,返回True,反之False;

q.full()

·如果队列满了,返回True,反之False;

④q.get(block,timeout)

·获取队列中的一条消息,然后将其从列队中移除,block默认值为True;

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;

⑤q.get_nowait()

相当Queue.get(False);

⑥q.put(item,[block[, timeout]])

将item消息写入队列,block默认值为True;

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;

⑦q.put_nowait(item)

相当Queue.put(item, False);

2 Queue实例

注意参数的传递

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:


3 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:



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