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Python多进程并发与同步机制超详细讲解

作者：alwaysrun

进程（Process），顾名思义，就是进行中的程序。有一句话说得好：程序是一个没有生命的实体，只有处理器赋予程序生命时，它才能成为一个活动的实体。进程是资源分配的最小单元，也就是说每个进程都有其单独的内存空间

在《多线程与同步》中介绍了多线程及存在的问题，而通过使用多进程而非线程可有效地绕过全局解释器锁。 因此，通过multiprocessing模块可充分地利用多核CPU的资源。

多进程

多进程是通过multiprocessing包来实现的，multiprocessing.Process对象（和多线程的threading.Thread类似）用来创建一个进程对象：

僵尸进程

在unix或unix-like系统中，当一个子进程退出后，它就会变成一个僵尸进程，如果父进程没有通过wait系统调用来读取这个子进程的退出状态的话，这个子进程就会一直维持僵尸进程状态（占据部分系统资源，无法释放）。

要清除僵尸进程，有：

结束父进程（一般是主进程）：当父进程退出的时候僵尸进程也会被随之清除。

读取子进程退出状态：如通过multiprocessing.Process产出的进程可以：

把进程变成孤儿进程，这样进程就会自动交由init进程来自动处理。

通过设定signal.signal(signal.SIGCHLD, signal.SIG_IGN)或join进程可避免僵尸进程的产生

def zombieProc():
    print("zombie running")
    time.sleep(5)
    print("zombie exit")
if __name__ == '__main__':
    signal.signal(signal.SIGCHLD, signal.SIG_IGN)
    proc = multiprocessing.Process(target=zombieProc)
    proc.start()
    # proc.join()
    time.sleep(30)

Process类

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，实例化得到的对象，表示一个子进程任务：

Process类的属性与方法：

也可通过os.getpid()获取进程的PID，os.getppid()获取父进程的PID。

函数方式

通过Process类直接运行函数：

def simpleRoutine(name, delay):
    print(f"routine {name} starting...")
    time.sleep(delay)
    print(f"routine {name} finished")
if __name__ == '__main__':
    thrOne = multiprocessing.Process(target=simpleRoutine, args=("First", 1))
    thrTwo = multiprocessing.Process(target=simpleRoutine, args=("Two", 2))
    thrOne.start()
    thrTwo.start()
    thrOne.join()
    thrTwo.join()

继承方式

通过继承Process类，并实现run方法来启动进程：

class SimpleProcess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self, name, delay):
        super().__init__()
        self.name = name
        self.delay = delay
    def run(self):
        print(f"Process {self.name} starting...")
        time.sleep(self.delay)
        print(f"Process {self.name} finished")
if __name__ == '__main__':
    thrOne = SimpleProcess("First", 2)
    thrTwo = SimpleProcess("Second", 1)
    thrOne.start()
    thrTwo.start()
    thrOne.join()
    thrTwo.join()

同步机制

进程间同步与线程间同步类似（只是所有对象都在multiprocessing模块中）：

屏障示例：

def waitBarrier(name, barr: multiprocessing.Barrier):
    print(f"{name} waiting for open")
    try:
        barr.wait()
        print(f"{name} running")
        time.sleep(2)
    except multiprocessing.BrokenBarrierError:
        print(f"{name} exception")
    print(f"{name} finished")
def openFun():  # 屏障满足条件时，执行一次
    print("barrier opened")
if __name__ == '__main__':
    signal = multiprocessing.Barrier(5, openFun)
    for i in range(10):
        multiprocessing.Process(target=waitBarrier, args=(i, signal)).start()  
        time.sleep(1)

当第5个进程启动时，前面5个进程会同时开始执行（openFun函数会执行一次）；当第10个进程启动时，后面5个进程会同时开始执行一次（openFun函数又会执行一次）。

状态管理Managers

Managers提供了一种创建由多进程（包括跨机器间进程共享）共享的数据的方式：

多进程进共享字典与列表（每个进程中都能看到其他进程修改过的内容）

def worker(dictContext: dict, lstContext: list, name):
    pid = os.getpid()
    dictContext[name] = pid
    lstContext.append(pid)
    print(f"{name} worker: {lstContext}")
def managerContext():
    mgr = multiprocessing.Manager()
    multiprocessing.managers
    dictContext = mgr.dict()
    lstContext = mgr.list()
    jobs = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(dictContext, lstContext, i)) for i in range(10)]
    for j in jobs:
        j.start()
    for j in jobs:
        j.join()
    print('Results:', dictContext)

到此这篇关于Python多进程并发与同步机制超详细讲解的文章就介绍到这了,更多相关Python多进程并发内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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