本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,其中主要介绍了关于多进程的相关内容,包括了什么是多进程、进程的创建、进程间同步、进程池等等,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。
本篇文章给大家带来了关于python的相关知识,其中主要介绍了关于多进程的相关内容,包括了什么是多进程、进程的创建、进程间同步、进程池等等,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。 推荐学习:python视频教程 一、什么是多进程?1. 进程程序:例如xxx.py这是程序,是一个静态的 进程:一个程序运行起来后,代码+用到的资源 称之为进程,它是操作系统分配资源的基本单元。不仅可以通过线程完成多任务,进程也是可以的 2. 进程的状态工作中,任务数往往大于cpu的核数,即一定有一些任务正在执行,而另外一些任务在等待cpu进行执行,因此导致了有了不同的状态
二、进程的创建-multiprocessing1. Process类语法说明
语法格式: 参数说明:
multiprocessing.Process 对象具有如下方法和属性:
2. 2个while循环一起执行# -*- coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport timedef run_proc(): """子进程要执行的代码""" while True: print("----2----") time.sleep(1)if __name__=='__main__': p = Process(target=run_proc) p.start() while True: print("----1----") time.sleep(1) 运行结果: 3. 进程pid# -*- coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport osimport timedef run_proc(): """子进程要执行的代码""" print('子进程运行中,pid=%d...' % os.getpid()) # os.getpid获取当前进程的进程号 print('子进程将要结束...')if __name__ == '__main__': print('父进程pid: %d' % os.getpid()) # os.getpid获取当前进程的进程号 p = Process(target=run_proc) p.start() 运行结果: 4. 给子进程指定的函数传递参数# -*- coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport osfrom time import sleepdef run_proc(name, age, **kwargs): for i in range(10): print('子进程运行中,name= %s,age=%d ,pid=%d...' % (name, age, os.getpid())) print(kwargs) sleep(0.2)if __name__=='__main__': p = Process(target=run_proc, args=('test',18), kwargs={"m":20}) p.start() sleep(1) # 1秒中之后,立即结束子进程 p.terminate() p.join() 运行结果: 5. 进程间不同享全局变量# -*- coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport osimport time nums = [11, 22]def work1(): """子进程要执行的代码""" print("in process1 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums)) for i in range(3): nums.append(i) time.sleep(1) print("in process1 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))def work2(): """子进程要执行的代码""" print("in process2 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))if __name__ == '__main__': p1 = Process(target=work1) p1.start() p1.join() p2 = Process(target=work2) p2.start() 运行结果: in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22]in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0]in process1 pid=11349 , nums=[11, 22, 0, 1]in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0, 1, 2]in process2 pid=11350 ,nums=[11, 22] 三、进程间同步-Queue
1. Queue类语法说明
2. Queue的使用可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息列队程序,首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理: #coding=utf-8from multiprocessing import Queue q=Queue(3) #初始化一个Queue对象,最多可接收三条put消息q.put("消息1") q.put("消息2")print(q.full()) #Falseq.put("消息3")print(q.full()) #True#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常,第一个try会等待2秒后再抛出异常,第二个Try会立刻抛出异常try: q.put("消息4",True,2)except: print("消息列队已满,现有消息数量:%s"%q.qsize())try: q.put_nowait("消息4")except: print("消息列队已满,现有消息数量:%s"%q.qsize())#推荐的方式,先判断消息列队是否已满,再写入if not q.full(): q.put_nowait("消息4")#读取消息时,先判断消息列队是否为空,再读取if not q.empty(): for i in range(q.qsize()): print(q.get_nowait()) 运行结果: FalseTrue消息列队已满,现有消息数量:3消息列队已满,现有消息数量:3消息1消息2消息3 3. Queue实例我们以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据: from multiprocessing import Process, Queueimport os, time, random# 写数据进程执行的代码:def write(q): for value in ['A', 'B', 'C']: print('Put %s to queue...' % value) q.put(value) time.sleep(random.random())# 读数据进程执行的代码:def read(q): while True: if not q.empty(): value = q.get(True) print('Get %s from queue.' % value) time.sleep(random.random()) else: breakif __name__=='__main__': # 父进程创建Queue,并传给各个子进程: q = Queue() pw = Process(target=write, args=(q,)) pr = Process(target=read, args=(q,)) # 启动子进程pw,写入: pw.start() # 等待pw结束: pw.join() # 启动子进程pr,读取: pr.start() pr.join() # pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止: print('') print('所有数据都写入并且读完') 运行结果: 四、进程间同步-Lock
1. Lock的语法说明:
2. 程序不加锁时: import multiprocessingimport timedef add(num, value): print('add{0}:num={1}'.format(value, num)) for i in range(0, 2): num += value print('add{0}:num={1}'.format(value, num)) time.sleep(1)if __name__ == '__main__': lock = multiprocessing.Lock() num = 0 p1 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 1)) p2 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 2)) p1.start() p2.start() 运行结果:运得没有顺序,两个进程交替运行 add1:num=0add1:num=1add2:num=0add2:num=2add1:num=2add2:num=4 3. 程序加锁时: import multiprocessingimport timedef add(num, value, lock): try: lock.acquire() print('add{0}:num={1}'.format(value, num)) for i in range(0, 2): num += value print('add{0}:num={1}'.format(value, num)) time.sleep(1) except Exception as err: raise err finally: lock.release()if __name__ == '__main__': lock = multiprocessing.Lock() num = 0 p1 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 1, lock)) p2 = multiprocessing.Process(target=add, args=(num, 2, lock)) p1.start() p2.start() 运行结果:只有当其中一个进程执行完成后,其它的进程才会去执行,且谁先抢到锁谁先执行 add1:num=0add1:num=1add1:num=2add2:num=0add2:num=2add2:num=4 五、进程池Pool
1. Pool类语法说明语法格式: 参数说明:
两种方式向进程池提交任务:
2. Pool实例初始化Pool时,可以指定一个最大进程数,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到指定的最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会用之前的进程来执行新的任务,请看下面的实例: # -*- coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Poolimport os, time, randomdef worker(msg): t_start = time.time() print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid())) # random.random()随机生成0~1之间的浮点数 time.sleep(random.random()*2) t_stop = time.time() print(msg,"执行完毕,耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))po = Pool(3) # 定义一个进程池,最大进程数3for i in range(0,10): # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,)) # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标 po.apply_async(worker,(i,))print("----start----")po.close() # 关闭进程池,关闭后po不再接收新的请求po.join() # 等待po中所有子进程执行完成,必须放在close语句之后print("-----end-----") 运行结果: ----start---- 0开始执行,进程号为21466 1开始执行,进程号为21468 2开始执行,进程号为21467 0 执行完毕,耗时1.01 3开始执行,进程号为21466 2 执行完毕,耗时1.24 4开始执行,进程号为21467 3 执行完毕,耗时0.56 5开始执行,进程号为21466 1 执行完毕,耗时1.68 6开始执行,进程号为21468 4 执行完毕,耗时0.67 7开始执行,进程号为21467 5 执行完毕,耗时0.83 8开始执行,进程号为21466 6 执行完毕,耗时0.75 9开始执行,进程号为21468 7 执行完毕,耗时1.03 8 执行完毕,耗时1.05 9 执行完毕,耗时1.69 -----end----- 3. 进程池中的Queue如果要使用Pool创建进程,就需要使用 而不是multiprocessing.Queue(),否则会得到一条如下的错误信息: 下面的实例演示了进程池中的进程如何通信: # -*- coding:utf-8 -*-# 修改import中的Queue为Managerfrom multiprocessing import Manager,Poolimport os,time,randomdef reader(q): print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) for i in range(q.qsize()): print("reader从Queue获取到消息:%s" % q.get(True))def writer(q): print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) for i in "itcast": q.put(i)if __name__=="__main__": print("(%s) start" % os.getpid()) q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue po = Pool() po.apply_async(writer, (q,)) time.sleep(1) # 先让上面的任务向Queue存入数据,然后再让下面的任务开始从中取数据 po.apply_async(reader, (q,)) po.close() po.join() print("(%s) End" % os.getpid()) 运行结果: (11095) start writer启动(11097),父进程为(11095)reader启动(11098),父进程为(11095)reader从Queue获取到消息:i reader从Queue获取到消息:t reader从Queue获取到消息:c reader从Queue获取到消息:a reader从Queue获取到消息:s reader从Queue获取到消息:t(11095) End 六、进程、线程对比1. 功能进程:能够完成多任务,比如 在一台电脑上能够同时运行多个QQ 定义的不同
2. 区别
3. 优缺点
推荐学习:python视频教程 以上就是Python多进程知识点总结的详细内容,更多请关注模板之家(www.mb5.com.cn)其它相关文章! |