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Python并發(fā)之多進(jìn)程的方法實(shí)例代碼

 更新時(shí)間:2018年08月15日 14:51:46   作者:碼、、碼  
這篇文章主要介紹了Python并發(fā)之多進(jìn)程的方法實(shí)例代碼,文中也提到了進(jìn)程與線程的共同點(diǎn),需要的朋友跟隨腳本之家小編一起看看吧

一,進(jìn)程的理論基礎(chǔ)

一個應(yīng)用程序,歸根結(jié)底是一堆代碼,是靜態(tài)的,而進(jìn)程才是執(zhí)行中的程序,在一個程序運(yùn)行的時(shí)候會有多個進(jìn)程并發(fā)執(zhí)行。

進(jìn)程和線程的區(qū)別:

  • 進(jìn)程是系統(tǒng)資源分配的基本單位。
  • 一個進(jìn)程內(nèi)可以包含多個線程,屬于一對多的關(guān)系,進(jìn)程內(nèi)的資源,被其內(nèi)的線程共享
  • 線程是進(jìn)程運(yùn)行的最小單位,如果說進(jìn)程是完成一個功能,那么其線程就是完成這個功能的基本單位
  • 進(jìn)程間資源不共享,多進(jìn)程切換資源開銷,難度大,同一進(jìn)程內(nèi)的線程資源共享,多線程切換資源開銷,難度小

進(jìn)程與線程的共同點(diǎn):

都是為了提高程序運(yùn)行效率,都有執(zhí)行的優(yōu)先權(quán)

二,Python的多進(jìn)程( multiprocessing模塊)

創(chuàng)建一個進(jìn)程(和創(chuàng)建線程類似)

方法一:創(chuàng)建Process對象,通過對象調(diào)用start()方法啟動進(jìn)程

from multiprocessing import Process
def foo(name):
 print('hello,%s'%name)
if __name__ == '__main__':
 p1=Process(target=foo,args=('world',))
 p2 = Process(target=foo, args=('China',))
 p1.start()
 p2.start()
 print('=====主進(jìn)程=====')
 # == == =主進(jìn)程 == == =
 # hello, world
 # hello, China
 #主進(jìn)程和子進(jìn)程并發(fā)執(zhí)行 

注意:Process對象只能在在 if __name__ == '__main__':下創(chuàng)建,不然會報(bào)錯。

方法二:自定義一個類繼承Process類,并重寫run()方法,將執(zhí)行代碼放在其內(nèi)

from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
 def __init__(self,name):
  super().__init__()
  self.name = name
 def run(self):
  print('hello,%s'%self.name)
if __name__ == '__main__':
 myprocess1 = MyProcess('world')
 myprocess2 = MyProcess('world')
 myprocess1.start()
 myprocess2.start()

Process內(nèi)置方法

實(shí)例方法:

p.start():啟動進(jìn)程,并調(diào)用該子進(jìn)程中的p.run()

p.run():進(jìn)程啟動時(shí)運(yùn)行的方法,正是它去調(diào)用target指定的函數(shù),我們自定義類的類中一定要實(shí)現(xiàn)該方法 

p.terminate():強(qiáng)制終止進(jìn)程p,不會進(jìn)行任何清理操作,如果p創(chuàng)建了子進(jìn)程,該子進(jìn)程就成了僵尸進(jìn)程,使用該方法需要特別小心這種情況。如果p還保存了一個鎖那么也將不會被釋放,進(jìn)而導(dǎo)致死鎖

p.is_alive():如果p仍然運(yùn)行,返回True

p.join([timeout]):主線程等待p終止。timeout是可選的超時(shí)時(shí)間
Process屬性

p.daemon:默認(rèn)值為False,如果設(shè)為True,代表p為后臺運(yùn)行的守護(hù)進(jìn)程,當(dāng)p的父進(jìn)程終止時(shí),p也隨之終止,并且設(shè)定為True后,p不能創(chuàng)建自己的新進(jìn)程,必須在p.start()之前設(shè)置

p.name:進(jìn)程的名稱

p.pid:進(jìn)程的pid

p.exitcode:進(jìn)程在運(yùn)行時(shí)為None、如果為–N,表示被信號N結(jié)束(了解即可)

守護(hù)進(jìn)程

類似于守護(hù)線程,只不過守護(hù)線程是對象的一個方法,而守護(hù)進(jìn)程封裝成對象的屬性。

from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
 def __init__(self,name):
  super().__init__()
  self.name = name
 def run(self):
  time.sleep(3)
  print('hello,%s'%self.name)
if __name__ == '__main__':
 myprocess1=MyProcess('world')
 myprocess1.daemon = True
 myprocess1.start()
 print('結(jié)束')
#不會輸出‘hello world',因?yàn)樵O(shè)置為守護(hù)進(jìn)程,主進(jìn)程不會等待

也可以使用join方法,使主進(jìn)程等待

from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
 def __init__(self,name):
  super().__init__()
  self.name = name
 def run(self):
  time.sleep(3)
  print('hello,%s'%self.name)
if __name__ == '__main__':
 myprocess1=MyProcess('world')
 myprocess1.daemon = True
 myprocess1.start()
 myprocess1.join() #程序阻塞
 print('結(jié)束')
join()

進(jìn)程同步和鎖

進(jìn)程雖然不像線程共享資源,但是這并不意味著進(jìn)程間不 需要加鎖,比如不同進(jìn)程會共享同一個終端 ( 屏幕),或者操作同一個文件,數(shù)據(jù)庫,那么數(shù)據(jù)安全還是很有必要的,因此我們可以加鎖,

from multiprocessing import Process,Lock
import time
def a_print(l): #需要傳入對象,因?yàn)樾畔⒉还蚕?
 l.acquire()
 print('我要打印信息')
 time.sleep(1)
 print('我打印完了')
 l.release()
if __name__ == '__main__':
 l = Lock()
 for i in range(20):
  p = Process(target=a_print,args=(l,))
  p.start()

信號量(Semaphore)

能夠并發(fā)執(zhí)行的進(jìn)程數(shù),超出的進(jìn)程阻塞,直到有進(jìn)程運(yùn)行完成。

Semaphore管理一個內(nèi)置的計(jì)數(shù)器,

每當(dāng)調(diào)用acquire()時(shí)內(nèi)置計(jì)數(shù)器-1;

調(diào)用release() 時(shí)內(nèi)置計(jì)數(shù)器+1;

計(jì)數(shù)器不能小于0;當(dāng)計(jì)數(shù)器為0時(shí),acquire()將阻塞進(jìn)程直到其他進(jìn)程調(diào)用release()。

from multiprocessing import Process,Queue,Semaphore
import time,random
def seat(s,n):
 s.acquire()
 print('學(xué)生%d坐下了'%n)
 time.sleep(random.randint(1,2))
 s.release()
if __name__ == '__main__':
 s = Semaphore(5)
 for i in range(20):
  p = Process(target=seat,args=(s,i))
  p.start()
 print('-----主進(jìn)程-------')

注意:其實(shí)信號量和鎖類似,只是限制進(jìn)程運(yùn)行某個代碼塊的數(shù)量(鎖為1個),并不是能限制并發(fā)的進(jìn)程,如上述代碼,一次性還是創(chuàng)建了20個進(jìn)程

事件(Event)

from multiprocessing import Process,Event
import time, random
def eating(event):
 event.wait()
 print('去吃飯的路上...')
def makeing(event):
 print('做飯中')
 time.sleep(random.randint(1,2))
 print('做好了,快來...')
 event.set()
if __name__ == '__main__':
 event=Event()
 t1 = Process(target=eating,args=(event,))
 t2 = Process(target=makeing,args=(event,))
 t1.start()
 t2.start()
 # 做飯中
 # 做好了,快來...
 # 去吃飯的路上...

和線程事件幾乎一致

進(jìn)程隊(duì)列(Queue)

進(jìn)程隊(duì)列是進(jìn)程通訊的方式之一。使用multiprocessing 下的Queue

from multiprocessing import Process,Queue
import time
def func1(queue):
 while True:
  info=queue.get()
  if info == None:
   return 
  print(info)
def func2(queue):
 for i in range(10):
  time.sleep(1)
  queue.put('is %d'%i)
 queue.put(None) #結(jié)束的標(biāo)志
if __name__ == '__main__':
 q = Queue()
 p1 = Process(target=func1,args=(q,))
 p2 = Process(target=func2, args=(q,))
 p1.start()
 p2.start()
Queue類的方法,源碼如下:
class Queue(object):
 def __init__(self, maxsize=-1): #可以傳參設(shè)置隊(duì)列最大容量
  self._maxsize = maxsize
 def qsize(self): #返回當(dāng)前時(shí)刻隊(duì)列中的個數(shù)
  return 0
 def empty(self): #是否為空
  return False
 def full(self): 是否滿了
  return False
 def put(self, obj, block=True, timeout=None): #放值,blocked和timeout。如果blocked為True(默認(rèn)值),并且timeout為正值,該方法會阻塞timeout指定的時(shí)間,直到該隊(duì)列有剩余的空間。如果超時(shí),會拋出Queue.Full異常。如果blocked為False,但該Queue已滿,會立即拋出Queue.Full異常
  pass
 def put_nowait(self, obj): #=put(False)
  pass
 def get(self, block=True, timeout=None): 獲取值,get方法有兩個可選參數(shù):blocked和timeout。如果blocked為True(默認(rèn)值),并且timeout為正值,那么在等待時(shí)間內(nèi)沒有取到任何元素,會拋出Queue.Empty異常。如果blocked為False,有兩種情況存在,如果Queue有一個值可用,則立即返回該值,否則,如果隊(duì)列為空,則立即拋出Queue.Empty異常.
  pass
 def get_nowait(self): # = get(False)
  pass
 def close(self): #將隊(duì)列關(guān)閉
  pass
 def join_thread(self): #略,幾乎不用
  pass
 def cancel_join_thread(self):
  pass

進(jìn)程隊(duì)列源碼注釋

進(jìn)程池

進(jìn)程的消耗是很大的,因此我們不能無節(jié)制的開啟新進(jìn)程,因此我們可以 通過維護(hù)一個進(jìn)程池來控制進(jìn)程的數(shù)量 。這就不同于信號量,進(jìn)程池可以從源頭控制進(jìn)程數(shù)量。在Python中可以通過如下方法使用

同步調(diào)用

from multiprocessing import Pool
import time, random, os
def func(n):
 pid = os.getpid()
 print('進(jìn)程%s正在處理第%d個任務(wù)'%(pid,n),'時(shí)間%s'%time.strftime('%H-%M-%S'))
 time.sleep(2)
 res = '處理%s'%random.choice(['成功','失敗'])
 return res
if __name__ == '__main__':
 p = Pool(4) #創(chuàng)建4個進(jìn)程,
 li = []
 for i in range(10):
  res = p.apply(func,args=(i,)) 交給進(jìn)程池處理,處理完成才返回值,會阻塞,即使池內(nèi)還有空余進(jìn)程,相當(dāng)于順序執(zhí)行
  li.append(res)
 for i in li:
  print(i)

#進(jìn)程1916正在處理第0個任務(wù) 時(shí)間21-02-53
#進(jìn)程1240正在處理第1個任務(wù) 時(shí)間21-02-55
#進(jìn)程3484正在處理第2個任務(wù) 時(shí)間21-02-57
#進(jìn)程7512正在處理第3個任務(wù) 時(shí)間21-02-59
#進(jìn)程1916正在處理第4個任務(wù) 時(shí)間21-03-01
#進(jìn)程1240正在處理第5個任務(wù) 時(shí)間21-03-03
#進(jìn)程3484正在處理第6個任務(wù) 時(shí)間21-03-05
#進(jìn)程7512正在處理第7個任務(wù) 時(shí)間21-03-07
#進(jìn)程1916正在處理第8個任務(wù) 時(shí)間21-03-09
#進(jìn)程1240正在處理第9個任務(wù) 時(shí)間21-03-11

從結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)兩點(diǎn):

  1. 不是并發(fā)處理
  2. 一直都只有四個進(jìn)程,串行執(zhí)行

因此進(jìn)程池提供了 異步處理 的方式

from multiprocessing import Pool
import time, random, os
def func(n):
 pid = os.getpid()
 print('進(jìn)程%s正在處理第%d個任務(wù)'%(pid,n),'時(shí)間%s'%time.strftime('%H-%M-%S'))
 time.sleep(2)
 res = '處理%s'%random.choice(['成功','失敗'])
 return res

if __name__ == '__main__':
 p = Pool(4)
 li = []
 for i in range(10):
  res = p.apply_async(func,args=(i,)) 結(jié)果不會立刻返回,遇到阻塞,開啟下一個進(jìn)程,在這,相當(dāng)于幾乎同時(shí)出現(xiàn)四個打印結(jié)果(一個線程處理一個任務(wù),處理完下個任務(wù)才能進(jìn)來)
  li.append(res)

 p.close() #join之前需要關(guān)閉進(jìn)程池
 p.join() #因?yàn)楫惒剑孕枰却貎?nèi)進(jìn)程工作結(jié)束再繼續(xù)
 for i in li:
  print(i.get()) #i是一個對象,通過get方法獲取返回值,而同步則沒有該方法

關(guān)于回調(diào)函數(shù)

from multiprocessing import Pool
import time, random, os
def func(n):
 pid = os.getpid()
 print('進(jìn)程%s正在處理第%d個任務(wù)'%(pid,n),'時(shí)間%s'%time.strftime('%H-%M-%S'))
 time.sleep(2)
 res = '處理%s'%random.choice(['成功','失敗'])
 return res

def foo(info):
 print(info) #傳入值為進(jìn)程執(zhí)行結(jié)果

if __name__ == '__main__':
 p = Pool(4)
 li = []
 for i in range(10):
  res = p.apply_async(func,args=(i,),callback = foo) callback()回調(diào)函數(shù)會在進(jìn)程執(zhí)行完之后調(diào)用(主進(jìn)程調(diào)用) 
  li.append(res)

 p.close() 
 p.join() 
 for i in li:
  print(i.get()) 

有回調(diào)函數(shù)

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的Python并發(fā)之多進(jìn)程的方法實(shí)例代碼,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持!

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