python3--中的进程操作--multiprocess模块

发布时间:2018-05-10 21:10:45编辑:Run阅读(5682)

    在python程序中的进程操作

    运行中的程序就是一个进程。所有的进程都是通过它的父进程来创建的。因此,运行起来的python程序也是一个进程,那么我们也可以在程序中再创建进程。多个进程可以实现并发效果,也就是说,当我们的程序中存在多个进程的时候,在某些时候,就会让程序的执行速度变快。以我们之前所学的知识,并不能实现创建进程这个功能,所以我们就需要借助python中强大的模块。


    multiprocess模块

    multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。 之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。由于提供的子模块非常多,为了方便归类记忆,大致分为四个部分:创建进程部分,进程同步部分,进程池部分,进程之间数据共享


    multiprocess.process模块

    process模块介绍

    process模块是一个创建进程的模块,借助这个模块,就可以完成进程的创建

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

    方法介绍

    1 p.start():启动进程,并调用该子进程中的p.run() 
    2 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  
    3 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
    4 p.is_alive():如果p仍然运行,返回True
    5 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join住start开启的进程,而不能join住run开启的进程

    属性介绍

    1 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
    2 p.name:进程的名称
    3 p.pid:进程的pid
    4 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)
    5 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)

    在windows中使用process模块的注意事项

     在Windows操作系统中由于没有fork(linux操作系统中创建进程的机制),在创建子进程的时候会自动 import 启动它的这
     个文件,而在 import 的时候又执行了整个文件。因此如果将process()直接写在文件中就会无限递归创建子进程报错。
     所以必须把创建子进程的部分使用if __name__ ==‘__main__’ 判断保护起来,import 的时候  ,就不会递归运行了


    每一个进程,都有一个进程id号,查看进程号

    import os
    import time
    print(os.getpid())
    time.sleep(1000)

    运行结果

    blob.png

    这个进程号,每次执行程序的时候,都是随机分配的

    系统中的进程id号,是不会冲突的,每一个进程,对应一个唯一的进程id号

    通过windows任务管理器,就可以看到

    blob.png



    使用process创建一个进程

    import os
    import time
    from multiprocessing import Process
    
    def process1():
        print('process1 : ', os.getpid())  # 打印进程id号
        time.sleep(10)  # 延迟10秒
    
    print(os.getppid())  # 打印父进程id号
    p = Process(target=process1)  # 实例化一个对象p,target=process1表示子进程要执行的任务
    p.start()  # 启动进程

    执行报错

    blob.png

    在创建子进程的时候会自动 import 启动它的这个文件,而在 import 的时候又执行了整个文件。因此如果将process()直接写在文件中就会无限递归创建子进程报错。所以必须把创建子进程的部分使用if __name__ ==‘__main__’ 判断保护起来,import 的时候  ,就不会递归运行了


    解决方案:

    import os
    import time
    from multiprocessing import Process
    
    def process1():
        print('process1 : ', os.getpid(), os.getppid())  # 打印进程id号, getppid父进程id号
        time.sleep(10)  # 延迟10秒
    
    print(os.getpid())  # 打印进程id号
    
    
    if __name__ == '__main__':
        p = Process(target=process1)  # 实例化一个对象p,target=process1表示子进程要执行的任务
        p.start()  # 启动进程

    执行结果

    blob.png

    为什么会打印两次进程id号?

    一个是当前进程的id号,一个是创建新进程的id号



    使用process模块创建进程并传参

    import os
    import time
    from multiprocessing import Process
    
    def process1(n, name, num=20):
        print('process1 : ', os.getpid())
        print('n : ', n, name, num)
        time.sleep(10)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        print(os.getpid())  # 打印进程id
        # 实例化一个对象p(即创建一个新进程(子进程)),target=process1表示子进程要执行的程序为process1
        # args里面为需要传入的参数
        p = Process(target=process1, args=[1, 'Sam', 30])
        p.start()  # 运行进程

    执行结果

    14452  # 打印当前进程id号

    process1 :  5884  # 打印新进程id号

    n :  1 Sam 30



    在一个python进程中开启子进程,start方法和并发效果

    import time
    from multiprocessing import Process
    def f(name):
        print('执行子进程')
        print('hello', name)
        time.sleep(5)
        print('子进程执行完毕,退出!')
    
    
    if __name__ == '__main__':
        p = Process(target=f, args=('Sam',))
        p.start()  # 执行子进程
        print('执行主进程的内容')

    执行结果:

    执行主进程的内容

    执行子进程

    hello Sam

    子进程执行完毕,退出!

    注释:

    1 主进程默认会等待子进程执行完毕之后才会结束

    2 主进程和子进程之间的代码是异步执行的

    3 为什么主进程要等待子进程结束:回收一些子进程的资源

    4 开启一个进程是有时间开销的:操作系统响应开启进程指令,给这个进程分配必要的资源


    进程同步控制

    import os
    import time
    from multiprocessing import Process
    
    def func():
        print(os.getpid(),os.getppid())
        time.sleep(1)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        print(os.getpid(), os.getppid())
        p = Process(target=func)
        p.start()
        p.join()  # join方法能够检测到p进程是否已经执行完了,阻塞直到p执行结束
                  # join方法能够让子进程执行结束后,在执行其它的
        print('*'*20)

    执行结果,join方法,能够将一个程序变成同步的

    14832 13644

    15796 14832

    ********************


    举一个join方法应用场景的实际例子

    让子进程计算一个值,主进程必须得到子进程的值,来计算值

    以文件为消息中间件,来完成主进程获取子进程的值

    import os
    from multiprocessing import Process
    
    def func(exp):
        print(os.getpid(), os.getppid())
        result = eval(exp)  # eval去引号,得到里面真正的表达式
        with open('file', 'w') as f:
            f.write(str(result))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        print(os.getpid(), os.getppid())
        p = Process(target=func, args=['3*5'])
        p.start()
        ret = 5/6
        p.join()  # join方法能够检测到p进程是否已经执行完了,阻塞直到p执行结束
                  # p.join()方法一直阻塞,等待子进程算出结果后才执行下面的代码
        with open('file') as f:
            result = f.read()
        ret = ret + int(result)
        print('计算结果为 : {:.2f}'.format(ret))

    执行结果:

    9980 13644

    2236 9980

    计算结果为 : 15.83



    开启多个子进程

    方法一

    import os
    from multiprocessing import Process
    
    def process(n):
        print(os.getpid(), os.getppid())
        print(n)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        Process(target=process, args=[1, ]).start()
        Process(target=process, args=[2, ]).start()

    执行结果

    12840 4320

    1

    16128 4320

    2


    如果需要开启很多个子进程,写多个明显不理智

    方法二

    import os
    from multiprocessing import Process
    
    def process(n):
        print(os.getpid(), os.getppid())
        print(n)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        for i in range(5):
            Process(target=process, args=[i, ]).start()

    执行结果

    16308 15472

    1

    14320 15472

    0

    9652 15472

    2

    7752 15472

    3

    3992 15472

    4


    注释:为什么上面执行的顺序是随机的?

    是操作系统来决定的,它不一定是按照你的顺序来开启进程,有自己的算法,比如开启一个进程,时间片轮转了,那么就不是顺序的


    计算复杂的表达式,怎么使用启用多个进程执行?

    import os
    import time
    from multiprocessing import Process
    
    def process(n):
        print(os.getpid(), os.getppid())
        time.sleep(1)
        print(n)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # 将所有进程放入一个列表里面
        p_lst = []
        for i in range(10):
            p = Process(target=process, args=[i, ])
            p.start()
            p_lst.append(p)
        for p in p_lst:
            p.join()  # 所有的子进程执行之后,在一起执行join方法(阻塞算结果),
                      # 所有的子进程都结束后才会执行后面的代码
        print('求和!')



    开启进程的第二种方式

    通过继承来实现的,必须要重写run方法,名字必须是run

    import os
    from multiprocessing import Process
    
    
    class Myprocess(Process):
        def __init__(self, *args):  # *args接收多个参数
            super().__init__()  # 执行父类__init__方法
            self.args = args
    
        def run(self):
            print(os.getpid(), self.name)  # self.name 为进程名
            for i in self.args:
                print('{}和女主播聊天'.format(i))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        print(os.getpid())
        p = Myprocess('Sam', 'Tom')
        p.start()  # 在执行start的时候,会帮我们主动执行run方法中的内容

    执行结果

    14340

    14780 Myprocess-1

    Sam和女主播聊天

    Tom和女主播聊天


    进程中的数据隔离,如何证明是隔离的呢?

    from multiprocessing import Process
    n = 100
    def func():
        global n  # 声明使用全局变量
        n += 1
        print('son :', n)
    
    # 子进程的变量不会影响主进程的变量
    if __name__ == '__main__':
        p = Process(target=func)
        p.start()
        p.join()
        print(n)

    执行结果

    son : 101

    100



    守护进程

    import time
    from multiprocessing import Process
    
    def func():
        print('son start')
        time.sleep(1)
        print('son end')
    
    
    if __name__ == '__main__':
        p = Process(target=func)
        # 在一个进程开启之前可以设置它为一个守护进程
        p.daemon = True
        p.start()
        time.sleep(0.5)
        print('在主进程中')

    执行结果:

    son start

    在主进程中


    总结:守护进程的意义:子进程会随着主进程代码的执行结束而结束

    守护进程的作用:

    1 守护主进程,程序报活(检查主进程是否存活)

    2 主进程开启的时候,建立一个守护进程

    3 守护进程只负责每隔1分钟,就给检测程序发一条信息


    例2:守护进程

    import time
    from multiprocessing import Process
    def func():
        print('son start')
        while True:
            time.sleep(1)
            print('son')
    
    def func2():
        print('start : in func2')
        time.sleep(5)
        print('end : in func2')
    
    
    if __name__ == '__main__':
        p = Process(target=func)
        # 在一个进程开启之前可以设置它为守护进程
        p.daemon = True
        p.start()
        Process(target=func2).start()
        time.sleep(2)
        print('在主进程中')

    执行结果

    son start

    start : in func2

    son

    在主进程中

    end : in func2


    总结:

    主进程会等待子进程的结束而结束

    守护进程的意义:

        子进程会随着主进程代码的执行结束而结束

        注意:守护进程不会关心主进程什么时候结束,我只关心主进程中的代码什么时候结束

    守护进程的作用:

        守护主进程,程序报活(检测主进程是否存活)

        主进程开启的时候,建立一个守护进程

        守护进程只负责每隔1分钟,就给检测程序发一条消息



    进程中的其它方法

    import time
    from multiprocessing import Process
    
    def func():
        print('wahaha')
        time.sleep(20)
        print('wahaha end')
    
    
    if __name__ == '__main__':
        p = Process(target=func)
        p.start()
        print(p.is_alive())  # 检测进程是否存活
        time.sleep(1)
        p.terminate()  # 在主进程中结束一个子进程
                       # 执行命令后,进程不是马上结束,而是等待操作系统来回收
        print(p.is_alive())  # 检测进程是否存活
        time.sleep(0.5)
        print(p.is_alive())  # 检测进程是否存活

    执行结果

    True

    wahaha

    True

    False


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