python多进程基础详解
作者：七层汉堡王
这篇文章主要介绍了Python多进程基础,结合实例形式分析了Python多进程原理、开启使用进程、进程队列、进程池等相关概念与使用方法,需要的朋友可以参考下
进程
什么是进程
进程指的是一个程序的运行过程,或者说一个正在执行的程序
所以说进程一种虚拟的概念,该虚拟概念起源操作系统
一个CPU 同一时刻只能执行一件事
开启一个进程
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('%s is running'%name)
time.sleep(3)
print('%s is done'%name)
# 开启子进程的操作必须放到
# if __name__ == '__main__'的子代码中
# 子进程不会再次加载
if __name__ == '__main__':
p=Process(target=task,args=('小王',))
# p=Process(target=task,kwargs={'name':'小王'})
# print(p)
p.start()
# 主进程只是向操作系统发送了一个开启子进程的信号
# p.start()
# 1.操作系统先申请内存空间
# 2.把主进程的数据拷贝到子进程里面
# 3.调用cup才能运行里面的代码
# 创造进程的开销大
print('主')
JOIN方法
当前进程jion别的进程。当前进程就会等到别的进程执行完毕了才会继续开始往下执行
from multiprocessing import Process
import time
def task(name, n):
print('%s is running' % name)
time.sleep(n)
print('%s is done' % name)
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
p_l = []
for i in range(1, 4):
p = Process(target=task, args=('小王%s' % i, i))
p_l.append(p)
p.start()
# 主进程等待子进程
for p in p_l:
p.join()
print('主', (time.time() - start))
进程之间空间隔离
from multiprocessing import Process
# 这个n是主进程里面的值
n = 100
def task():
global n
# 改的是子进程里面的全局变量
# 主进程里面没有改
n = 0
if __name__ == '__main__':
p=Process(target=task)
p.start()
p.join()
print(n)
进程的常用方法
current_process 查看pid(进程id)
# 1. 进程pid:每一个进程在操作系统内都有一个唯一的id号,称之为pid
from multiprocessing import Process, current_process
import time
def task():
print('%s is running' % current_process().pid)
time.sleep(3)
print('%s is done' % current_process().pid)
# 开启子进程的操作必须放到
# if __name__ == '__main__'的子代码中
# 子进程不会再次加载
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
print('主', current_process().pid)
os.getpid() 查看进程id
# os模块也可以
from multiprocessing import Process, current_process
import time, os
def task():
print('%s is running 爹是%s' % (os.getpid(), os.getppid()))
time.sleep(3)
print('%s is done爹是%s' % (os.getpid(), os.getppid()))
# 开启子进程的操作必须放到
# if __name__ == '__main__'的子代码中
# 子进程不会再次加载
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
# 谁把主进程创造出来的
# 用pycharm就是pycharm创造的
print('主%s爹是%s' % (os.getpid(), os.getppid()))
进程其他方法和属性
from multiprocessing import Process,current_process
import time,os
def task():
print('%s is running 爹是%s'%(os.getpid(),os.getppid()))
time.sleep(30)
print('%s is done爹是%s'%(os.getpid(),os.getppid()))
# 开启子进程的操作必须放到
# if __name__ == '__main__'的子代码中
# 子进程不会再次加载
if __name__ == '__main__':
p=Process(target=task)
p.start()
# 谁把主进程创造出来的
# 用pycharm就是pycharm创造的
# 进程的名字
print(p.name)
# 杀死子进程
p.terminate()
# 需要时间
time.sleep(0.1)
# 判断子进程是否存活
print(p.is_alive())
print('主%s爹是%s'%(os.getpid(),os.getppid()))
守护进程
本质就是一个"子进程",该"子进程"的生命周期<=被守护进程的生命周期
当被守护的进程执行完了。它也会被杀死
# 主进程运行完了，子进程没有存在的意义
# 皇帝和太监不是同生，但是是同死
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('%s活着'%name)
time.sleep(3)
print('%s正常死亡'%name)
if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=('老太监',))
# 声明子进程为守护进程
p1.daemon = True
p1.start()
time.sleep(1)
print('皇帝正在死亡')
互斥锁
进程之间内存空间互相隔离，怎样实现共享数据
进程之间内存数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,是没有问题的,
而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱，如何控制，就是加锁处理
'''
抢票
查票
购票
互斥锁：
在程序中进行加锁处理
必须要释放锁下一个锁才能获取，所以程序在合适的时候必须要有释放锁
所以用文件来处理共享数据
1.速度慢
2.必须有互斥锁
'''
import json
import time,random
from multiprocessing import Process,Lock
# 查票
def search(name):
with open('db.json','rt',encoding='utf-8')as f:
dic = json.load(f)
# 模拟查票时间
time.sleep(1)
print('%s 查看到余票为 %s'%(name,dic['count']))
# 购票
# 第二个get子进程不会是第一个get子进程修改后count的结果
# 加互斥锁，把这一部分并发变成串行，
# 但是牺牲了效率，保证了数据安全
def get(name):
with open('db.json','rt',encoding='utf-8')as f:
dic = json.load(f)
if dic['count']>0:
dic['count']-=1
time.sleep(random.randint(1,3))
with open('db.json', 'wt', encoding='utf-8')as f:
json.dump(dic,f)
print('%s 购票成功'%name)
else:
print('%s 查看到没有票了'%name)
def task(name,mutex):
# 并发
search(name)
# 串行
# 加互斥锁
mutex.acquire()
get(name)
# 释放互斥锁
mutex.release()
# if __name__ == '__main__':
# for i in range(10):
# p=Process(target=task,args=('路人%s'%i,))
# p.start()
# # join只能将进程的任务整体变成串行
# # 互斥锁可以局部串行
# p.join()
# # 数据安全，是指读的时候无所谓，写的（改的）时候必须安全
# # 写的时候是串行，读的时候并发
# 加锁
if __name__ == '__main__':
# 主进程加锁
mutex=Lock()
for i in range(10):
# 锁传入子进程
p=Process(target=task,args=('路人%s'%i,mutex))
p.start()
# join只能将进程的任务整体变成串行
# 互斥锁可以局部串行
# p.join()
# 数据安全，是指读的时候无所谓，写的（改的）时候必须安全
# 写的时候是串行，读的时候并发
db.json 中只有10张票。如果没有加锁。则可能会出现票呗多卖的情况
进程间通信(IPC机制)
'''
速度快
锁问题解决
ipc机制
进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），
multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的
共享内存空间
队列=管道+锁
'''
from multiprocessing import Queue
# 占用的内存，最好小数据，消息数据，下载地址
# Queue(限制队列里面的个数)
# 先进先出
q=Queue(3)
# 添加
q.put('a')
q.put('b')
q.put({'x':2})
print('篮子满了')
# 队列满了，相当于锁了
# q.put({'x':2})
# 提取
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# # 队列为空，等待加入，也会阻塞，相当于锁了
print('队列为空')
print(q.get())
队列被取完了 后面的q.get() 会阻塞直到有新的元素。所以程序不会结束
JoinableQueue 来实现生产消费者
JoinableQueue#task_done()方法当队列里面没有元素会结束线程
'''
小王和小周每人生产10分包子和土豆丝
小戴和小杨一直吃，当队列里面没有食物时。终结进程
'''
import time, random
from multiprocessing import Process, JoinableQueue
def producer(name, food, q):
for i in range(10):
res = '%s%s' % (food, i)
# 模拟生产数据的时间
time.sleep(random.randint(1, 3))
q.put(res)
print('厨师%s生成了%s' % (name, res))
def consumer(name, q):
while True:
# 订单都没了还在等，队列里面空了
res = q.get()
# 模拟处理数据的时间
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('吃货%s吃了%s' % (name, res))
# 1每次完成队列取一次，往q.join() ，取干净了q.join()运行完
q.task_done()
# 多个生产者和消费者
if __name__ == '__main__':
q = JoinableQueue()
# 生产者
p1 = Process(target=producer, args=('小王', '包子', q))
p3 = Process(target=producer, args=('小周', '土豆丝', q))
# 消费者
c1 = Process(target=consumer, args=('小戴', q))
c2 = Process(target=consumer, args=('小杨', q))
# #3.守护进程的作用: 主进程死了，消费者子进程也跟着死
# #把消费者变成守护进程
c1.daemon = True
c2.daemon = True
p1.start()
p3.start()
c1.start()
c2.start()
p1.join()
p3.join()
# 2消费者task_done给q.join()发信号
q.join()
print('主')
# 生产者运行完？1,2
# 消费者运行完？1,2
当队列为空时，不会傻傻等待而是结束进程
总结
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容！