Python中的进程操作模块(multiprocess.process)
作者：springsnow
这篇文章介绍了Python中的进程操作模块(multiprocess.process)，文中通过示例代码介绍的非常详细。对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
一、multiprocess模块
multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。
子模块分为四个部分：
- 创建进程部分(multiprocess.process)
- 进程同步部分((multiprocess.Lock))
- 进程池部分((multiprocess.Pool）)
- 进程之间数据共享(ThreadLocal、multiprocess.Queue、Pipes)
二、multiprocess.process模块
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。
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。
1、使用process模块创建进程
在一个python进程中开启子进程，start方法和并发效果。
1 在Python中启动的第一个子进程
import time
from multiprocessing import Process
def f(name):
print('hello', name)
time.sleep(1)
print('我是子进程')
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=f, args=('bob',))
p.start()
# p.join()
print('我是父进程')2、 查看主进程和子进程的进程号
import os
from multiprocessing import Process
def f(x):
print('子进程id ：',os.getpid(),'父进程id ：',os.getppid())
return x*x
if __name__ == '__main__':
print('主进程id ：', os.getpid())
p_lst = []
for i in range(5):
p = Process(target=f, args=(i,))
p.start()3、 进阶，多个进程同时运行
注意，子进程的执行顺序不是根据启动顺序决定的。
import time
from multiprocessing import Process
def f(name):
print('hello', name)
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
p_lst = []
for i in range(5):
p = Process(target=f, args=('bob',))
p.start()
p_lst.append(p)
p.join()
# [p.join() for p in p_lst]
print('父进程在执行')4、 通过继承Process类开启进程
import os
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name=name
def run(self):
print(os.getpid())
print('%s 正在和女主播聊天' %self.name)
p1=MyProcess('wupeiqi')
p2=MyProcess('yuanhao')
p3=MyProcess('nezha')
p1.start() # start会自动调用run
p2.start()
# p2.run()
p3.start()
p1.join()
p2.join()
p3.join()
print('主线程')5、 进程之间的数据隔离问题
from multiprocessing import Process
def work():
global n
n=0
print('子进程内: ',n)
if __name__ == '__main__':
n = 100
p=Process(target=work)
p.start()
print('主进程内: ',n)2、守护进程daemon
会随着主进程的结束而结束。
主进程创建守护进程
其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止。
1、 守护进程的启动
import os
import time
from multiprocessing import Process
class Myprocess(Process):
def __init__(self,person):
super().__init__()
self.person = person
def run(self):
print(os.getpid(),self.name)
print('%s正在和女主播聊天' %self.person)
p=Myprocess('哪吒')
p.daemon=True # 一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行
p.start()
time.sleep(10) # 在sleep时查看进程id对应的进程ps -ef|grep id
print('主')2、 主进程代码执行结束守护进程立即结束
from multiprocessing import Process
def foo():
print(123)
time.sleep(1)
print("end123")
def bar():
print(456)
time.sleep(3)
print("end456")
p1=Process(target=foo)
p2=Process(target=bar)
p1.daemon=True
p1.start()
p2.start()
time.sleep(0.1)
print("main-------") # 打印该行则主进程代码结束,则守护进程p1应该被终止.#可能会有p1任务执行的打印信息123,因为主进程打印main----时,p1也执行了,但是随即被终止，p2可以打印出来。3、socket聊天并发实例
from socket import *
from multiprocessing import Process
server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)
def talk(conn,client_addr):
while True:
try:
msg=conn.recv(1024)
if not msg:break
conn.send(msg.upper())
except Exception:
break
if __name__ == '__main__': # windows下start进程一定要写到这下面
while True:
conn,client_addr=server.accept()
p=Process(target=talk,args=(conn,client_addr))4、进程对象的其他方法：terminate和is_alive
from multiprocessing import Process
import time
import random
class Myprocess(Process):
def __init__(self,person):
self.name=person
super().__init__()
def run(self):
print('%s正在和网红脸聊天' %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,5))
print('%s还在和网红脸聊天' %self.name)
p1=Myprocess('哪吒')
p1.start()
p1.terminate()#关闭进程,不会立即关闭,所以is_alive立刻查看的结果可能还是存活
print(p1.is_alive()) #结果为True
print('开始')
print(p1.is_alive()) #结果为False5、进程对象的其他属性：pid和name
class Myprocess(Process):
def __init__(self,person):
self.name=person # name属性是Process中的属性，标示进程的名字
super().__init__() # 执行父类的初始化方法会覆盖name属性
# self.name = person # 在这里设置就可以修改进程名字了
# self.person = person # 如果不想覆盖进程名，就修改属性名称就可以了
def run(self):
print('%s正在和网红脸聊天' %self.name)
# print('%s正在和网红脸聊天' %self.person)
time.sleep(random.randrange(1,5))
print('%s正在和网红脸聊天' %self.name)
# print('%s正在和网红脸聊天' %self.person)
p1=Myprocess('哪吒')
p1.start()
print(p1.pid) #可以查看子进程的进程id6、参考：
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：
•group参数未使用，值始终为None
•target表示调用对象，即子进程要执行的任务
•args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
•kwargs表示调用对象的字典，kwargs={'name':'egon','age':18}
•name为子进程的名称
1、 方法介绍
•p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run()
•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
•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
•p.is_alive()：如果p仍然运行，返回True
•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
2、 属性介绍
•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
•p.name：进程的名称
•p.pid：进程的pid
•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)
•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）
二、进程同步(multiprocess.Lock)
当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。
1、多进程抢占输出资源
import os
import time
import random
from multiprocessing import Process
def work(n):
print('%s: %s is running' % (n, os.getpid()))
time.sleep(random.random())
print('%s:%s is done' % (n, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
p = Process(target=work, args=(i,))
p.start()
# 0: 15620 is running
# 1: 19688 is running
# 2: 15892 is running
# 1:19688 is done
# 0:15620 is done
# 2:15892 is done2、使用锁维护执行顺序
由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争，确实会浪费了时间，却保证了数据的安全。
import os
import time
import random
from multiprocessing import Process,Lock
def work(lock,n):
lock.acquire()
print('%s: %s is running' % (n, os.getpid()))
time.sleep(random.random())
print('%s: %s is done' % (n, os.getpid()))
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock=Lock()
for i in range(3):
p=Process(target=work,args=(lock,i))
p.start()
# 1: 24776 is running
# 1: 24776 is done
# 0: 23588 is running
# 0: 23588 is done
# 2: 27308 is running
# 2: 27308 is done3、多进程同时抢购余票
# 文件db的内容为：{"count":5}
# 注意一定要用双引号，不然json无法识别
# 并发运行，效率高，但竞争写同一文件，数据写入错乱
from multiprocessing import Process, Lock
import time, json, random
def search():
dic = json.load(open('db'))
print('剩余票数%s' % dic['count'])
def get():
dic = json.load(open('db'))
time.sleep(random.random()) # 模拟读数据的网络延迟
if dic['count'] > 0:
dic['count'] -= 1
time.sleep(random.random()) # 模拟写数据的网络延迟
json.dump(dic, open('db', 'w'))
print('购票成功')
else:
print('购票失败')
def task(lock):
search()
lock.acquire()
get()
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for i in range(10): # 模拟并发10个客户端抢票
p = Process(target=task, args=(lock,))
p.start()虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是：
- 效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据）
- 需要自己加锁处理
因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：
- 效率高（多个进程共享一块内存的数据）
- 帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。
队列和管道都是将数据存放于内存中，队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。
三、进程间通信IPC(Inter-Process Communication) (multiprocess.Queue)
1、 概念介绍——队列multiprocess.Queue
创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。
Queue([maxsize])创建共享的进程队列。
参数 ：maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。
底层队列使用管道和锁定实现。另外，还需要运行支持线程以便队列中的数据传输到底层管道中。
2、 方法介绍
q.get( [ block [ ,timeout ] ] )：返回q中的一个项目。如果q为空，此方法将阻塞，直到队列中有项目可用为止。block用于控制阻塞行为，默认为True. 如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue模块中）。timeout是可选超时时间，用在阻塞模式中。如果在制定的时间间隔内没有项目变为可用，将引发Queue.Empty异常。q.get_nowait()：同q.get(False)方法。q.put(item [, block [,timeout ] ] )：将item放入队列。如果队列已满，此方法将阻塞至有空间可用为止。block控制阻塞行为，默认为True。如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue库模块中）。timeout指定在阻塞模式中等待可用空间的时间长短。超时后将引发Queue.Full异常。q.qsize()：返回队列中目前项目的正确数量。此函数的结果并不可靠，因为在返回结果和在稍后程序中使用结果之间，队列中可能添加或删除了项目。在某些系统上，此方法可能引发NotImplementedError异常。q.empty()：如果调用此方法时 q为空，返回True。如果其他进程或线程正在往队列中添加项目，结果是不可靠的。也就是说，在返回和使用结果之间，队列中可能已经加入新的项目。q.full()：如果q已满，返回为True. 由于线程的存在，结果也可能是不可靠的（参考q.empty()方法）。q.close()：关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法时，后台线程将继续写入那些已入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将自动调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中生成任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正被阻塞在get()操作上，关闭生产者中的队列不会导致get()方法返回错误。q.cancel_join_thread()：不会再进程退出时自动连接后台线程。这可以防止join_thread()方法阻塞。q.join_thread()：连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread()方法可以禁止这种行为。
3、代码实例——multiprocess.Queue
1、 单看队列用法
这个例子还没有加入进程通信，只是先来看看队列为我们提供的方法，以及这些方法的使用和现象。
'''
multiprocessing模块支持进程间通信的两种主要形式:管道和队列
都是基于消息传递实现的,但是队列接口
'''
from multiprocessing import Queue
q = Queue(3)
# put ,get ,put_nowait,get_nowait,full,empty
q.put(3)
q.put(2)
q.put(1)
# q.put(3) # 如果队列已经满了，程序就会停在这里，等待数据被别人取走，再将数据放入队列。
# 如果队列中的数据一直不被取走，程序就会永远停在这里。
try:
q.put_nowait(3) # 可以使用put_nowait，如果队列满了不会阻塞，但是会因为队列满了而报错。
except: # 因此我们可以用一个try语句来处理这个错误。这样程序不会一直阻塞下去，但是会丢掉这个消息。
print('队列已经满了')
# 因此，我们再放入数据之前，可以先看一下队列的状态，如果已经满了，就不继续put了。
print(q.full()) # True
print(q.get()) # 3
print(q.get()) # 2
print(q.get()) # 1
# print(q.get()) # 同put方法一样，如果队列已经空了，那么继续取就会出现阻塞。
try:
q.get_nowait(3) # 可以使用get_nowait，如果队列满了不会阻塞，但是会因为没取到值而报错。
except: # 因此我们可以用一个try语句来处理这个错误。这样程序不会一直阻塞下去。
print('队列已经空了')
print(q.empty()) # True,空了2、 子进程发送数据给父进程
一个queue的简单应用，使用队列q对象调用get函数来取得队列中最先进入的数据。
import time
from multiprocessing import Process, Queue
def f(q):
q.put([time.asctime(), 'from Eva', 'hello']) # 调用主函数中p进程传递过来的进程参数 put函数为向队列中添加一条数据。
if __name__ == '__main__':
q = Queue() # 创建一个Queue对象
p = Process(target=f, args=(q,)) # 创建一个进程
p.start()
print(q.get())
p.join()
# ['Mon Dec 9 18:27:08 2019', 'from Eva', 'hello']3、 批量生产数据放入队列再批量获取结果
import os
import time
import multiprocessing
# 向queue中输入数据的函数
def inputQ(queue):
info = str(os.getpid()) + '(put):' + str(time.asctime())
queue.put(info)
# 向queue中输出数据的函数
def outputQ(queue):
info= queue.get()
print('%s%s%s' % (str(os.getpid()), '(get):', info))
# Main
if __name__ == '__main__':
multiprocessing.freeze_support()
record1 = [] # store input processes
record2 = [] # store output processes
queue = multiprocessing.Queue(3)
# 输入进程
for i in range(10):
process = multiprocessing.Process(target=inputQ, args=(queue,))
process.start()
record1.append(process)
# 输出进程
for i in range(10):
process = multiprocessing.Process(target=outputQ, args=(queue,))
process.start()
record2.append(process)
for p in record1:
p.join()
for p in record2:
p.join()
# 17568(get):3208(put):Mon Dec 9 18:29:17 2019
# 27620(get):24024(put):Mon Dec 9 18:29:17 2019
# 19780(get):21716(put):Mon Dec 9 18:29:17 2019
# 27576(get):27608(put):Mon Dec 9 18:29:17 2019
# 11304(get):10668(put):Mon Dec 9 18:29:18 2019
# 19732(get):20548(put):Mon Dec 9 18:29:18 2019
# 18120(get):25360(put):Mon Dec 9 18:29:18 2019
# 24752(get):21764(put):Mon Dec 9 18:29:18 2019
# 19848(get):7604(put):Mon Dec 9 18:29:18 2019
# 13888(get):10376(put):Mon Dec 9 18:29:18 20194、生产者消费者模型
在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。
1、 为什么要使用生产者和消费者模式
在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。
2、 什么是生产者消费者模式
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
3、 基于队列实现生产者消费者模型
import os
import random
import time
from multiprocessing import Process, Queue
def producer(q):
for i in range(10):
time.sleep(random.randint(1, 3))
res = '包子%s' % i
q.put(res)
print('%s 生产了 %s' % (os.getpid(), res))
def consumer(q):
while True:
res = q.get()
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('%s 吃 %s' % (os.getpid(), res))
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
# 生产者们:即厨师们
p1 = Process(target=producer, args=(q,))
# 消费者们:即吃货们
c1 = Process(target=consumer, args=(q,))
# 开始
p1.start()
c1.start()
print('主')此时的问题是主进程永远不会结束，原因是：生产者p在生产完后就结束了，但是消费者c在取空了q之后，则一直处于死循环中且卡在q.get()这一步。
解决方式无非是让生产者在生产完毕后，往队列中再发一个结束信号，这样消费者在接收到结束信号后就可以break出死循环。
4、 改良版——生产者消费者模型
注意：结束信号None，不一定要由生产者发，主进程里同样可以发，但主进程需要等生产者结束后才应该发送该信号。
from multiprocessing import Process, Queue
import time, random, os
def producer(q):
for i in range(10):
time.sleep(random.randint(1, 3))
res = '包子%s' % i
q.put(res)
print('%s 生产了 %s' % (os.getpid(), res))
q.put(None)# 发送结束信号
def consumer(q):
while True:
res = q.get()
if res is None: break # 收到结束信号则结束
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('%s 吃 %s' % (os.getpid(), res))
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
# 生产者们:即厨师们
p1 = Process(target=producer, args=(q,))
# 消费者们:即吃货们
c1 = Process(target=consumer, args=(q,))
# 开始
p1.start()
c1.start()
print('主')5、 主进程在生产者生产完毕后发送结束信号None
from multiprocessing import Process, Queue
import time, random, os
def producer(q):
for i in range(2):
time.sleep(random.randint(1, 3))
res = '包子%s' % i
q.put(res)
print('%s 生产了 %s' % (os.getpid(), res))
def consumer(q):
while True:
res = q.get()
if res is None: break # 收到结束信号则结束
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('%s 吃 %s' % (os.getpid(), res))
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
# 生产者们:即厨师们
p1 = Process(target=producer, args=(q,))
# 消费者们:即吃货们
c1 = Process(target=consumer, args=(q,))
# 开始
p1.start()
c1.start()
p1.join()
q.put(None)# 发送结束信号
print('主')但上述解决方式，在有多个生产者和多个消费者时，我们则需要用一个很low的方式去解决
6、 多个消费者的例子：有几个消费者就需要发送几次结束信号
from multiprocessing import Process, Queue
import time, random, os
def producer(name, q):
for i in range(2):
time.sleep(random.randint(1, 3))
res = '%s%s' % (name, i)
q.put(res)
print('%s 生产了 %s' % (os.getpid(), res))
def consumer(q):
while True:
res = q.get()
if res is None: break # 收到结束信号则结束
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('%s 吃 %s' % (os.getpid(), res))
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
# 生产者们:即厨师们
p1 = Process(target=producer, args=('包子', q))
p2 = Process(target=producer, args=('骨头', q))
p3 = Process(target=producer, args=('泔水', q))
# 消费者们:即吃货们
c1 = Process(target=consumer, args=(q,))
c2 = Process(target=consumer, args=(q,))
# 开始
p1.start()
p2.start()
p3.start()
c1.start()
p1.join() # 必须保证生产者全部生产完毕,才应该发送结束信号
p2.join()
p3.join()
q.put(None) # 有几个消费者就应该发送几次结束信号None
q.put(None) # 发送结束信号
print('主')5、JoinableQueue([maxsize])可连接的共享进程队列
创建可连接的共享进程队列。这就像是一个Queue对象，但队列允许项目的使用者通知生产者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。
1、 方法介绍
JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外，还具有以下方法：
q.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示q.get()返回的项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除的项目数量，将引发ValueError异常。q.join()：生产者将使用此方法进行阻塞，直到队列中所有项目均被处理。阻塞将持续到为队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止。
下面的例子说明如何建立永远运行的进程，使用和处理队列上的项目。生产者将项目放入队列，并等待它们被处理。
2、 JoinableQueue队列实现消费之生产者模型
from multiprocessing import Process, JoinableQueue
import time, random, os
def producer(name, q):
for i in range(10):
time.sleep(random.randint(1, 3))
res = '%s%s' % (name, i)
q.put(res)
print('%s 生产了 %s' % (os.getpid(), res))
q.join() # 生产完毕，使用此方法进行阻塞，直到队列中所有项目均被处理。
def consumer(q):
while True:
res = q.get()
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('%s 吃 %s' % (os.getpid(), res))
q.task_done() # 向q.join()发送一次信号,证明一个数据已经被取走了
if __name__ == '__main__':
q = JoinableQueue()
# 生产者们:即厨师们
p1 = Process(target=producer, args=('包子', q))
p2 = Process(target=producer, args=('骨头', q))
p3 = Process(target=producer, args=('泔水', q))
# 消费者们:即吃货们
c1 = Process(target=consumer, args=(q,))
c2 = Process(target=consumer, args=(q,))
c1.daemon = True
c2.daemon = True
# 开始
p_l = [p1, p2, p3, c1, c2]
for p in p_l:
p.start()
p1.join()
p2.join()
p3.join()
print('主')
# 主进程等--->p1,p2,p3等---->c1,c2
# p1,p2,p3结束了,证明c1,c2肯定全都收完了p1,p2,p3发到队列的数据
# 因而c1,c2也没有存在的价值了,不需要继续阻塞在进程中影响主进程了。应该随着主进程的结束而结束,所以设置成守护进程就可以了。四、进程池(multiprocess.Pool）
1、概念介绍——multiprocess.Pool
Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]])：创建进程池
- numprocess：要创建的进程数，如果省略，将默认使用
cpu_count()的值 - initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None
- initargs：是要传给initializer的参数组
2、主要方法
p.apply(func [, args [, kwargs]])：在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()p.apply_async(func [, args [, kwargs]])：在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。p.close()：关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成P.join()：等待所有工作进程退出。此方法只能在close()或teminate()之后调用obj.get()：返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。obj.ready()：如果调用完成，返回Trueobj.successful()：如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常obj.wait([timeout])：等待结果变为可用。obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数。
3、代码实例——multiprocess.Pool
1、 同步
import os,time
from multiprocessing import Pool
def work(n):
print('%s run' %os.getpid())
time.sleep(3)
return n**2
if __name__ == '__main__':
p=Pool(3)
#进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
res_l=[]
for i in range(10):
res=p.apply(work,args=(i,))
# 同步调用，直到本次任务执行完毕拿到res，等待任务work执行的过程中可能有阻塞也可能没有阻塞
# 但不管该任务是否存在阻塞，同步调用都会在原地等着
print(res_l)2、 异步
import os
import time
import random
from multiprocessing import Pool
def work(n):
print('%s run' % os.getpid())
time.sleep(random.random())
return n ** 2
if __name__ == '__main__':
p = Pool(3) # 进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
res_l = []
for i in range(10):
res= p.apply_async(work, args=(i,))
# 异步运行，根据进程池中有的进程数，每次最多3个子进程在异步执行
# 返回结果之后，将结果放入列表，归还进程，之后再执行新的任务
# 需要注意的是，进程池中的三个进程不会同时开启或者同时结束
# 而是执行完一个就释放一个进程，这个进程就去接收新的任务。
res_l.append(res)
# 异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用join，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果
# 否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了
p.close()
p.join()
for res in res_l:
print(res.get()
) # 使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get4、进程池版socket并发聊天练习
1、 server
#Pool内的进程数默认是cpu核数，假设为4（查看方法os.cpu_count()）
#开启6个客户端，会发现2个客户端处于等待状态
#在每个进程内查看pid，会发现pid使用为4个，即多个客户端公用4个进程
from socket import *
from multiprocessing import Pool
import os
server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)
def talk(conn):
print('进程pid: %s' %os.getpid())
while True:
try:
msg=conn.recv(1024)
if not msg:break
conn.send(msg.upper())
except Exception:
break
if __name__ == '__main__':
p=Pool(4)
while True:
conn,*_=server.accept()
p.apply_async(talk,args=(conn,))
# p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问2、 client
from socket import *
client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))
while True:
msg=input('>>: ').strip()
if not msg:continue
client.send(msg.encode('utf-8'))
msg=client.recv(1024)
print(msg.decode('utf-8'))发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有4个不同的pid，只能结束一个客户端，另外一个客户端才会进来。
5、回调函数
需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数
我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。
1、 使用多进程请求多个url来减少网络等待浪费的时间
from multiprocessing import Pool
import requests
import json
import os
def get_page(url):
print('<进程%s> get %s' % (os.getpid(), url))
respone = requests.get(url)
if respone.status_code == 200:
return {'url': url, 'text': respone.text}
def pasrse_page(res):
print('<进程%s> parse %s' % (os.getpid(), res['url']))
parse_res = 'url:<%s> size:[%s]\n' % (res['url'], len(res['text']))
with open('db.txt', 'a') as f:
f.write(parse_res)
if __name__ == '__main__':
urls = [
'https://www.baidu.com',
'https://www.python.org',
'https://www.openstack.org',
'https://help.github.com/',
'http://www.sina.com.cn/'
]
p = Pool(3)
res_l = []
for url in urls:
res =p.apply_async(get_page, args=(url,), callback=pasrse_page)
res_l.append(res)
p.close()
p.join()
print([res.get() for res in res_l]) # 拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了
'''
打印结果:
<进程3388> get https://www.baidu.com
<进程3389> get https://www.python.org
<进程3390> get https://www.openstack.org
<进程3388> get https://help.github.com/
<进程3387> parse https://www.baidu.com
<进程3389> get http://www.sina.com.cn/
<进程3387> parse https://www.python.org
<进程3387> parse https://help.github.com/
<进程3387> parse http://www.sina.com.cn/
<进程3387> parse https://www.openstack.org
[{'url': 'https://www.baidu.com', 'text': '<!DOCTYPE html>\r\n...',...}]
'''2、 爬虫实例
import re
from urllib.request import urlopen
from multiprocessing import Pool
def get_page(url,pattern):
response=urlopen(url).read().decode('utf-8')
return pattern,response
def parse_page(info):
pattern,page_content=info
res=re.findall(pattern,page_content)
for item in res:
dic={
'index':item[0].strip(),
'title':item[1].strip(),
'actor':item[2].strip(),
'time':item[3].strip(),
}
print(dic)
if __name__ == '__main__':
regex = r'<dd>.*?<.*?class="board-index.*?>(\d+)</i>.*?title="(.*?)".*?class="movie-item-info".*?<p class="star">(.*?)</p>.*?<p class="releasetime">(.*?)</p>'
pattern1=re.compile(regex,re.S)
url_dic={
'http://maoyan.com/board/7':pattern1,
}
p=Pool()
res_l=[]
for url,pattern in url_dic.items():
res=p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),
callback=parse_page) res_l.append(res) for i in res_l: i.get()6、无需回调函数
如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后，再统一处理结果，则无需回调函数。
from multiprocessing import Pool
import time,random,os
def work(n):
time.sleep(1)
return n**2
if __name__ == '__main__':
p=Pool()
res_l=[]
for i in range(10):
res=p.apply_async(work,args=(i,))
res_l.append(res)
p.close()
p.join() #等待进程池中所有进程执行完毕
nums=[]
for res in res_l:
nums.append(res.get() ) #拿到所有结果
print(nums) #主进程拿到所有的处理结果,可以在主进程中进行统一进行处理进程池的其他实现方法：https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html
到此这篇关于Python进程操作模块的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。