初步解析Python下的多進(jìn)程編程
要讓Python程序?qū)崿F(xiàn)多進(jìn)程(multiprocessing),我們先了解操作系統(tǒng)的相關(guān)知識。
Unix/Linux操作系統(tǒng)提供了一個fork()系統(tǒng)調(diào)用,它非常特殊。普通的函數(shù)調(diào)用,調(diào)用一次,返回一次,但是fork()調(diào)用一次,返回兩次,因為操作系統(tǒng)自動把當(dāng)前進(jìn)程(稱為父進(jìn)程)復(fù)制了一份(稱為子進(jìn)程),然后,分別在父進(jìn)程和子進(jìn)程內(nèi)返回。
子進(jìn)程永遠(yuǎn)返回0,而父進(jìn)程返回子進(jìn)程的ID。這樣做的理由是,一個父進(jìn)程可以fork出很多子進(jìn)程,所以,父進(jìn)程要記下每個子進(jìn)程的ID,而子進(jìn)程只需要調(diào)用getppid()就可以拿到父進(jìn)程的ID。
Python的os模塊封裝了常見的系統(tǒng)調(diào)用,其中就包括fork,可以在Python程序中輕松創(chuàng)建子進(jìn)程:
# multiprocessing.py import os print 'Process (%s) start...' % os.getpid() pid = os.fork() if pid==0: print 'I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()) else: print 'I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid)
運行結(jié)果如下:
Process (876) start... I (876) just created a child process (877). I am child process (877) and my parent is 876.
由于Windows沒有fork調(diào)用,上面的代碼在Windows上無法運行。由于Mac系統(tǒng)是基于BSD(Unix的一種)內(nèi)核,所以,在Mac下運行是沒有問題的,推薦大家用Mac學(xué)Python!
有了fork調(diào)用,一個進(jìn)程在接到新任務(wù)時就可以復(fù)制出一個子進(jìn)程來處理新任務(wù),常見的Apache服務(wù)器就是由父進(jìn)程監(jiān)聽端口,每當(dāng)有新的http請求時,就fork出子進(jìn)程來處理新的http請求。
multiprocessing
如果你打算編寫多進(jìn)程的服務(wù)程序,Unix/Linux無疑是正確的選擇。由于Windows沒有fork調(diào)用,難道在Windows上無法用Python編寫多進(jìn)程的程序?
由于Python是跨平臺的,自然也應(yīng)該提供一個跨平臺的多進(jìn)程支持。multiprocessing模塊就是跨平臺版本的多進(jìn)程模塊。
multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進(jìn)程對象,下面的例子演示了啟動一個子進(jìn)程并等待其結(jié)束:
from multiprocessing import Process import os # 子進(jìn)程要執(zhí)行的代碼 def run_proc(name): print 'Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()) if __name__=='__main__': print 'Parent process %s.' % os.getpid() p = Process(target=run_proc, args=('test',)) print 'Process will start.' p.start() p.join() print 'Process end.'
執(zhí)行結(jié)果如下:
Parent process 928. Process will start. Run child process test (929)... Process end.
創(chuàng)建子進(jìn)程時,只需要傳入一個執(zhí)行函數(shù)和函數(shù)的參數(shù),創(chuàng)建一個Process實例,用start()方法啟動,這樣創(chuàng)建進(jìn)程比fork()還要簡單。
join()方法可以等待子進(jìn)程結(jié)束后再繼續(xù)往下運行,通常用于進(jìn)程間的同步。
Pool
如果要啟動大量的子進(jìn)程,可以用進(jìn)程池的方式批量創(chuàng)建子進(jìn)程:
from multiprocessing import Pool import os, time, random def long_time_task(name): print 'Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) end = time.time() print 'Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)) if __name__=='__main__': print 'Parent process %s.' % os.getpid() p = Pool() for i in range(5): p.apply_async(long_time_task, args=(i,)) print 'Waiting for all subprocesses done...' p.close() p.join() print 'All subprocesses done.'
執(zhí)行結(jié)果如下:
Parent process 669. Waiting for all subprocesses done... Run task 0 (671)... Run task 1 (672)... Run task 2 (673)... Run task 3 (674)... Task 2 runs 0.14 seconds. Run task 4 (673)... Task 1 runs 0.27 seconds. Task 3 runs 0.86 seconds. Task 0 runs 1.41 seconds. Task 4 runs 1.91 seconds. All subprocesses done.
代碼解讀:
對Pool對象調(diào)用join()方法會等待所有子進(jìn)程執(zhí)行完畢,調(diào)用join()之前必須先調(diào)用close(),調(diào)用close()之后就不能繼續(xù)添加新的Process了。
請注意輸出的結(jié)果,task 0,1,2,3是立刻執(zhí)行的,而task 4要等待前面某個task完成后才執(zhí)行,這是因為Pool的默認(rèn)大小在我的電腦上是4,因此,最多同時執(zhí)行4個進(jìn)程。這是Pool有意設(shè)計的限制,并不是操作系統(tǒng)的限制。如果改成:
p = Pool(5)
就可以同時跑5個進(jìn)程。
由于Pool的默認(rèn)大小是CPU的核數(shù),如果你不幸擁有8核CPU,你要提交至少9個子進(jìn)程才能看到上面的等待效果。
進(jìn)程間通信
Process之間肯定是需要通信的,操作系統(tǒng)提供了很多機制來實現(xiàn)進(jìn)程間的通信。Python的multiprocessing模塊包裝了底層的機制,提供了Queue、Pipes等多種方式來交換數(shù)據(jù)。
我們以Queue為例,在父進(jìn)程中創(chuàng)建兩個子進(jìn)程,一個往Queue里寫數(shù)據(jù),一個從Queue里讀數(shù)據(jù):
from multiprocessing import Process, Queue import os, time, random # 寫數(shù)據(jù)進(jìn)程執(zhí)行的代碼: def write(q): for value in ['A', 'B', 'C']: print 'Put %s to queue...' % value q.put(value) time.sleep(random.random()) # 讀數(shù)據(jù)進(jìn)程執(zhí)行的代碼: def read(q): while True: value = q.get(True) print 'Get %s from queue.' % value if __name__=='__main__': # 父進(jìn)程創(chuàng)建Queue,并傳給各個子進(jìn)程: q = Queue() pw = Process(target=write, args=(q,)) pr = Process(target=read, args=(q,)) # 啟動子進(jìn)程pw,寫入: pw.start() # 啟動子進(jìn)程pr,讀取: pr.start() # 等待pw結(jié)束: pw.join() # pr進(jìn)程里是死循環(huán),無法等待其結(jié)束,只能強行終止: pr.terminate()
運行結(jié)果如下:
Put A to queue... Get A from queue. Put B to queue... Get B from queue. Put C to queue... Get C from queue.
在Unix/Linux下,multiprocessing模塊封裝了fork()調(diào)用,使我們不需要關(guān)注fork()的細(xì)節(jié)。由于Windows沒有fork調(diào)用,因此,multiprocessing需要“模擬”出fork的效果,父進(jìn)程所有Python對象都必須通過pickle序列化再傳到子進(jìn)程去,所有,如果multiprocessing在Windows下調(diào)用失敗了,要先考慮是不是pickle失敗了。
小結(jié)
在Unix/Linux下,可以使用fork()調(diào)用實現(xiàn)多進(jìn)程。
要實現(xiàn)跨平臺的多進(jìn)程,可以使用multiprocessing模塊。
進(jìn)程間通信是通過Queue、Pipes等實現(xiàn)的。
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