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python基礎(chǔ)之并發(fā)編程(二)

 更新時(shí)間：2021年10月27日 15:06:54   作者：寵乖儀  
這篇文章主要介紹了詳解python的并發(fā)編程，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一、多進(jìn)程的實(shí)現(xiàn)

方法一

# 方法包裝   多進(jìn)程
from multiprocessing import Process
from time import sleep
def func1(arg):
    print(f'{arg}開始...')
    sleep(2)
    print(f'{arg}結(jié)束...')
if __name__ == "__main__":
    p1 = Process(target=func1,args=('p1',))
    p2 = Process(target=func1,args=('p2',))
    p1.start()
    p2.start()

方法二：

二、使用進(jìn)程的優(yōu)缺點(diǎn)

1、優(yōu)點(diǎn)

  • 可以使用計(jì)算機(jī)多核，進(jìn)行任務(wù)的并發(fā)執(zhí)行，提高執(zhí)行效率
  • 運(yùn)行不受其他進(jìn)程影響，創(chuàng)建方便
  • 空間獨(dú)立，數(shù)據(jù)安全

2、缺點(diǎn)

  • 進(jìn)程的創(chuàng)建和刪除消耗的系統(tǒng)資源較多

三、進(jìn)程的通信

Python 提供了多種實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間通信的機(jī)制，主要有以下 2 種：

1. Python multiprocessing 模塊下的 Queue 類，提供了多個(gè)進(jìn)程之間實(shí)現(xiàn)通信的諸多 方法

2. Pipe，又被稱為“管道”，常用于實(shí)現(xiàn) 2 個(gè)進(jìn)程之間的通信，這 2 個(gè)進(jìn)程分別位于管 道的兩端

Pipe 直譯過來的意思是“管”或“管道”，該種實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程編程的方式，和實(shí)際生活中 的管（管道）是非常類似的。通常情況下，管道有 2 個(gè)口，而 Pipe 也常用來實(shí)現(xiàn) 2 個(gè)進(jìn)程之 間的通信，這 2 個(gè)進(jìn)程分別位于管道的兩端，一端用來發(fā)送數(shù)據(jù)，另一端用來接收數(shù)據(jù) - send(obj)

發(fā)送一個(gè) obj 給管道的另一端，另一端使用 recv() 方法接收。需要說明的是，該 obj 必 須是可序列化的，如果該對(duì)象序列化之后超過 32MB，則很可能會(huì)引發(fā) ValueError 異常 - recv()

接收另一端通過 send() 方法發(fā)送過來的數(shù)據(jù) - close()

關(guān)閉連接 - poll([timeout])

返回連接中是否還有數(shù)據(jù)可以讀取 - end_bytes(buffer[, offset[, size]])

發(fā)送字節(jié)數(shù)據(jù)。如果沒有指定 offset、size 參數(shù)，則默認(rèn)發(fā)送 buffer 字節(jié)串的全部數(shù) 據(jù)；如果指定了 offset 和 size 參數(shù)，則只發(fā)送 buffer 字節(jié)串中從 offset 開始、長(zhǎng)度為 size 的字節(jié)數(shù)據(jù)。通過該方法發(fā)送的數(shù)據(jù)，應(yīng)該使用 recv_bytes() 或 recv_bytes_into 方法接收 - recv_bytes([maxlength])

接收通過 send_bytes() 方法發(fā)送的數(shù)據(jù)，maxlength 指定最多接收的字節(jié)數(shù)。該方法返 回接收到的字節(jié)數(shù)據(jù) - recv_bytes_into(buffer[, offset])

功能與 recv_bytes() 方法類似，只是該方法將接收到的數(shù)據(jù)放在 buffer 中

1、Queue 實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間通信

from multiprocessing import Process,current_process,Queue   # current_process 指的是當(dāng)前進(jìn)程
# from queue import Queue
import os
def func(name,mq):
    print('進(jìn)程ID {} 獲取了數(shù)據(jù)：{}'.format(os.getpid(),mq.get()))
    mq.put('shiyi')
if __name__ == "__main__":
    # print('進(jìn)程ID:{}'.format(current_process().pid))
    # print('進(jìn)程ID:{}'.format(os.getpid()))
    mq = Queue()
    mq.put('yangyang')
    p1 = Process(target=func,args=('p1',mq))
    p1.start()
    p1.join()
    print(mq.get())

2、Pipe 實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間通信（一邊發(fā)送send(obj),一邊接收(obj)）

from multiprocessing import Process,current_process,Pipe
import os
def func(name,con):
    print('進(jìn)程ID {} 獲取了數(shù)據(jù)：{}'.format(os.getpid(),con.recv()))
    con.send('你好！')
if __name__ == "__main__":
    # print('進(jìn)程ID:{}'.format(current_process().pid))
    con1,con2 = Pipe()
    p1 = Process(target=func,args=('p1',con1))
    p1.start()
    con2.send("hello!")
    p1.join()
    print(con2.recv())

四、Manager管理器

管理器提供了一種創(chuàng)建共享數(shù)據(jù)的方法，從而可以在不同進(jìn)程中共享

from multiprocessing import Process,current_process
import os
from multiprocessing import Manager
def func(name,m_list,m_dict):
    print('子進(jìn)程ID {} 獲取了數(shù)據(jù)：{}'.format(os.getpid(),m_list))
    print('子進(jìn)程ID {} 獲取了數(shù)據(jù)：{}'.format(os.getpid(),m_dict))
    m_list.append('你好')
    m_dict['name'] = 'shiyi'    
if __name__ == "__main__":
    print('主進(jìn)程ID:{}'.format(current_process().pid))
    with Manager() as mgr:
        m_list = mgr.list()
        m_dict = mgr.dict()
        m_list.append('Hello!!')
        p1 = Process(target=func,args=('p1',m_list,m_dict))
        p1.start()
        p1.join()
        print(m_list)
        print(m_dict)

五、進(jìn)程池

Python 提供了更好的管理多個(gè)進(jìn)程的方式，就是使用進(jìn)程池。

進(jìn)程池可以提供指定數(shù)量的進(jìn)程給用戶使用，即當(dāng)有新的請(qǐng)求提交到進(jìn)程池中時(shí)，如果池 未滿，則會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的進(jìn)程用來執(zhí)行該請(qǐng)求；反之，如果池中的進(jìn)程數(shù)已經(jīng)達(dá)到規(guī)定最大 值，那么該請(qǐng)求就會(huì)等待，只要池中有進(jìn)程空閑下來，該請(qǐng)求就能得到執(zhí)行。

使用進(jìn)程池的優(yōu)點(diǎn)

1. 提高效率，節(jié)省開辟進(jìn)程和開辟內(nèi)存空間的時(shí)間及銷毀進(jìn)程的時(shí)間

2. 節(jié)省內(nèi)存空間

類/方法 功能 參數(shù)
Pool(processes)
創(chuàng)建進(jìn)程池對(duì)象
processes 表示進(jìn)程池
中有多少進(jìn)程
pool.apply_async(func,a
rgs,kwds)
異步執(zhí)行 ；將事件放入到進(jìn) 程池隊(duì)列
func 事件函數(shù)
args 以元組形式給
func 傳參
kwds 以字典形式給
func 傳參 返回值：返
回一個(gè)代表進(jìn)程池事件的對(duì)
象，通過返回值的 get 方法
可以得到事件函數(shù)的返回值
pool.apply(func,args,kw
ds)
同步執(zhí)行；將事件放入到進(jìn)程 池隊(duì)列
func 事件函數(shù) args 以
元組形式給 func 傳參
kwds 以字典形式給 func
傳參
pool.close()
關(guān)閉進(jìn)程池
pool.join()
回收進(jìn)程池
pool.map(func,iter)
類似于 python 的 map 函
數(shù)，將要做的事件放入進(jìn)程池
func 要執(zhí)行的函數(shù)
iter 迭代對(duì)象
 
from multiprocessing import Pool
import os
from time import sleep
def func1(name):
    print(f"當(dāng)前進(jìn)程的ID:{os.getpid()},{name}")
    sleep(2)
    return name
def func2(args):
    print(args)
if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(5)
    pool.apply_async(func = func1,args=('t1',),callback=func2)
    pool.apply_async(func = func1,args=('t2',),callback=func2)
    pool.apply_async(func = func1,args=('t3',),callback=func2)
    pool.apply_async(func = func1,args=('t4',))
    pool.apply_async(func = func1,args=('t5',))
    pool.apply_async(func = func1,args=('t6',))
    pool.close()
    pool.join()
from multiprocessing import Pool
import os
from time import sleep
def func1(name):
    print(f"當(dāng)前進(jìn)程的ID:{os.getpid()},{name}")
    sleep(2)
    return name
if __name__ == "__main__":
   with Pool(5) as pool:
        args = pool.map(func1,('t1,','t2,','t3,','t4,','t5,','t6,','t7,','t8,'))
        for a in args:
            print(a)

總結(jié)

本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!

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