python中的进程

1.multiprocessing模块

由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。

multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程)，用以同步进程，其用法与threading包中的同名类一致。所以，multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。

1.1python的进程调用

# Process类调用

from multiprocessing import Process
import time
def f(name):

print('hello', name,time.ctime())
time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
p_list=[]
for i in range(3):
p = Process(target=f, args=('alvin:%s'%i,))
p_list.append(p)
p.start()
for i in p_list:
p.join()
print('end')

# 继承Process类调用
from multiprocessing import Process
import time

class MyProcess(Process):
def __init__(self):
super(MyProcess, self).__init__()
# self.name = name

def run(self):

print ('hello', self.name,time.ctime())
time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
p_list=[]
for i in range(3):
p = MyProcess()
p.start()
p_list.append(p)

for p in p_list:
p.join()

print('end')

1.2process类

构造方法：

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

　　group: 线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None；
　　target: 要执行的方法；
　　name: 进程名；
　　args/kwargs: 要传入方法的参数。

实例方法：

　　is_alive()：返回进程是否在运行。

　　join([timeout])：阻塞当前上下文环境的进程程，直到调用此方法的进程终止或到达指定的timeout（可选参数）。

　　start()：进程准备就绪，等待CPU调度

　　run()：strat()调用run方法，如果实例进程时未制定传入target，这star执行t默认run()方法。

　　terminate()：不管任务是否完成，立即停止工作进程

属性：

　　daemon：和线程的setDeamon功能一样

　　name：进程名字。

　　pid：进程号。

1.3进程间的通信

1.3.1进程队列

from multiprocessing import Process, Queue
import queue

def f(q,n):
#q.put([123, 456, 'hello'])
q.put(n*n+1)
print("son process",id(q))

if __name__ == '__main__':
q = Queue() #try: q=queue.Queue()
print("main process",id(q))

for i in range(3):
p = Process(target=f, args=(q,i))
p.start()

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())

1.3.2 进程管道

from multiprocessing import Process, Pipe

def f(conn):
conn.send([12, {"name":"yuan"}, 'hello'])
response=conn.recv()
print("response",response)
conn.close()
if __name__ == '__main__':

parent_conn, child_conn = Pipe()

p = Process(target=f, args=(child_conn,))
p.start()
print(parent_conn.recv()) # prints "[42, None, 'hello']"
parent_conn.send("hello !")
p.join()

1.3.3manager

from multiprocessing import Process, Manager

def f(d, l,n):

    d[n] = n

    d["name"] ="alvin"

    l.append(n)

    #print("l",l)

if __name__ == '__main__':

    with Manager() as manager:

        d = manager.dict()

        l = manager.list(range(5))

        p_list = []

        for i in range(10):

            p = Process(target=f, args=(d,l,i))

            p.start()

            p_list.append(p)

        for res in p_list:

            res.join()

        print(d)

        print(l)

1.3.4进程池

进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。

from multiprocessing import Pool
import time

def foo(args):
time.sleep(1)
print(args)

if __name__ == '__main__':
p = Pool(5)
for i in range(30):
p.apply_async(func=foo, args= (i,))

p.close() # 等子进程执行完毕后关闭线程池
# time.sleep(2)
# p.terminate() # 立刻关闭线程池
p.join()

进程池中有以下几个主要方法：

apply：从进程池里取一个进程并执行
apply_async：apply的异步版本
terminate:立刻关闭线程池
join：主进程等待所有子进程执行完毕，必须在close或terminate之后
close：等待所有进程结束后，才关闭线程池。

巴特西

python进阶------进程线程（三）

1.multiprocessing模块

1.2process类

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