关于python多进程中的常用方法详解
作者：IT之一小佬
这篇文章主要介绍了关于python多进程中的常用方法详解,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资源，在python中大部分情况需要使用多进程,需要的朋友可以参考下
1、进程间的通信
全局变量在多个进程中不共享资源，进程之间的数据是独立的，默认情况下是互不影响的。
示例代码：
from multiprocessing import Process
num = 1
def task1():
global num
num += 5
print("子进程1运行，num:", num)
def task2():
global num
num += 10
print("子进程2运行，num:", num)
if __name__ == '__main__':
print("父进程开始运行...")
p1 = Process(target=task1)
p2 = Process(target=task2)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()运行结果：
2、用 Queue()实现多进程之间的数据传递
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。
put 方法用以插入数据到队列中， put 方法还有两个可选参数： blocked 和 timeout。如果 blocked 为 True（默认值），并且 timeout 为正值，该方法会阻塞 timeout 指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出 Queue.full 异常。如果 blocked 为 False，但该 Queue 已满，会立即抛出 Queue.full 异常。
get 方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样， get 方法有两个可选参数： blocked和 timeout。如果 blocked 为 True（默认值），并且 timeout 为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出 Queue.Empty 异常。如果 blocked 为 False，有两种情况存在，如果Queue 有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty 异常
示例代码：
from multiprocessing import Queue
q = Queue(3)
q.put('msg1')
q.put('msg2')
print('消息队列是否已满：', q.full())
q.put('msg3')
print('消息队列是否已满：', q.full())
# q.put('msg4') # 以为消息队列已经满了，需要直接写入需要等待，如果超时会抛出异常
# 写入数据时先判断，判断队列是否已满
if not q.full():
q.put('msg4')
# 同理，取消息时可以先判断队列是否有数据
if not q.empty():
for _ in range(q.qsize()):
print(q.get())运行结果：
示例代码：
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Queue
import random
import os
# 向queue中输入数据的函数
def inputQ(queue):
info = random.randint(1, 100)
queue.put(info)
print('进程{}往队列中存了一个数据：{}'.format(os.getpid(), info))
# 向queue中输出数据的函数
def outputQ(queue):
info = queue.get()
print('进程{}从队列中取出一个数据：{}'.format(os.getpid(), info))
if __name__ == '__main__':
queue = Queue(5)
lst_1 = []
lst_2 = []
for i in range(3):
process = Process(target=inputQ, args=(queue,))
process.start()
lst_1.append(process)
# 输出进程
for i in range(2):
process = Process(target=outputQ, args=(queue,))
process.start()
lst_2.append(process)
for p in lst_1:
p.join()
for p in lst_2:
p.join()运行结果：
3、Queue 队列实现进程间通信
示例代码：
import time
from multiprocessing import Queue, Process
def write_data(q):
# 将列表元素写入到队列中
for i in ['aa', 'bb', 'cc', 'dd']:
print('开始写入值%s' %i)
q.put(i)
time.sleep(1)
def read_data(q):
print("开始读取数据...")
while True:
if not q.empty():
print("读取到数据：", q.get())
time.sleep(1)
else:
break
if __name__ == '__main__':
# 创建队列
q = Queue()
# 创建进程
qw = Process(target=write_data, args=(q, ))
qr = Process(target=read_data, args=(q, ))
# 启动进程
qw.start()
qr.start()
qw.join()
qr.join()运行结果：
4、Manage()的使用
如果使用 Pool 创建进程，就需要使用 multiprocessing.Manager()中的 Queue()来完成进程间的通信，而不是 multiprocessing.Queue()，否则会抛出异常。
示例代码：
import time
from multiprocessing import Manager, Pool, Queue
def write_data(q):
# 将列表元素写入到队列中
for i in ['aa', 'bb', 'cc', 'dd']:
print('开始写入值%s' %i)
q.put(i)
time.sleep(1)
def read_data(q):
print("开始读取数据...")
while True:
if not q.empty():
print("读取到数据：", q.get())
time.sleep(1)
else:
break
if __name__ == '__main__':
# 创建队列
q = Manager().Queue()
# q = Queue() # 直接这样使用Queue()会报错
# 创建进程池
p = Pool(3)
# 使用apply阻塞模式创建进程
p.apply(write_data, (q, ))
p.apply(read_data, (q, ))
p.close()
p.join()运行结果：
示例代码：
import os
from multiprocessing import Manager, Process
# 定义了一个foo函数,接收一个字典和一个列表
def foo(dic, lst):
# 字典和列表都放进程ID
dic[os.getpid()] = os.getpid()
lst.append(os.getpid())
if __name__ == '__main__':
# 生成Manager对象
manager = Manager()
dic = manager.dict()
print(dic)
lst = manager.list(range(3))
print(lst)
# 10个进程分别join
p_list = []
for i in range(10):
p = Process(target=foo, args=(dic, lst))
p.start()
p_list.append(p)
for res in p_list:
res.join()
# 打印字典和列表
print(dic)
print(lst)运行结果：
示例代码：
from multiprocessing import Pool, current_process, Manager
import time
def produce_data(queue):
for i in range(10):
queue.put(i)
def consume_data(queue):
while queue.qsize() > 0:
data = queue.get() # 注意：当get()拿不到数据时，会一直处于等待状态
print(f"当前进程为：{current_process().name}, 队列获取数据为：{data},队列剩余数据为：{queue.qsize()}个！")
time.sleep(0.01)
if __name__ == '__main__':
print(f"主进程{current_process().name}开始执行！")
p = Pool(processes=6, maxtasksperchild=6)
queue = Manager().Queue(maxsize=20)
p.apply_async(produce_data, args=(queue, ))
time.sleep(1)
for i in range(5):
p.apply_async(consume_data, args=(queue, ))
p.close() # 关闭进程池，防止将任何其他任务提交到池中。需要在join之前调用，否则会报ValueError: Pool is still running错误
p.join() # 等待进程池中的所有进程执行完毕
print(f"主进程{current_process().name}结束！")运行结果：
注意：
- p.close() # 关闭进程池，防止将任何其他任务提交到池中。需要在join之前调用，否则会报ValueError: Pool is still running错误
- p.join() # 等待进程池中的所有进程执行完毕
- p.close()是关掉进程池子，是不再向里面添加进程了，对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。
5、current_process()的使用
示例代码：
from multiprocessing import Process, current_process
import time
import random
lst = []
def task(i):
print(current_process().name, i, 'start...') # current_process().name输出进程的名字
time.sleep(random.randint(1, 4))
lst.append(i)
print(lst)
print(current_process().name, i, 'end.....')
if __name__ == "__main__":
p_lst = []
for i in range(4):
p = Process(target=task, args=(i, ))
p_lst.append(p)
p.start()
for p in p_lst:
p.join() # 阻塞当前进程，直到子进程全部退出
print("main end.......")运行结果：
6、进程池
进程池里有固定数量的进程，每次执行任务时都从进程池中取出一个空闲进程来执行，如果任务数量超过进程池中进程数量，那么就等待已经在执行的任务结束之后，有进程空闲之后再执行，也就是说，同一时间，只有固定数量的进程在执行，这样对操作系统得压力也不会太大，效率也得到保证。
示例代码：
from multiprocessing import Pool, current_process
import time
import random
lst = []
def task(i):
print(current_process().name, i, 'start...')
time.sleep(random.randint(1, 5))
lst.append(i)
print(lst)
print(current_process().name, i, 'end.....')
if __name__ == "__main__":
p = Pool(processes=3, maxtasksperchild=3)
for i in range(10):
p.apply_async(func=task, args=(i,)) # 进程池接收任务
p.close() # 关闭进程池 ==》 不接受任务
p.join() # 等待子进程执行完毕，父进程再执行
print("end.............")运行结果：
示例代码： 【同步执行】
import os
import time
import random
from multiprocessing import Pool
def func1(n):
print('任务{}开始执行，进程为：{}'.format(n, os.getpid()))
time.sleep(random.randint(1, 4))
print('任务{}结束执行，进程为：{}'.format(n, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
# c创建一个进程池，里面有三个进程
p = Pool(3)
for i in range(10):
res = p.apply(func1, args=(i,))运行结果：
示例代码： 【异步执行】
import os
import time
import random
from multiprocessing import Pool
def func1(n):
print('任务{}开始执行，进程为：{}'.format(n, os.getpid()))
time.sleep(random.randint(1, 4))
print('任务{}结束执行，进程为：{}'.format(n, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
# c创建一个进程池，里面有三个进程
p = Pool(3)
for i in range(5):
res = p.apply_async(func1, args=(i,))
p.close() # 一定要关闭
p.join() # 一定要使用join，不然进程池里的进程没来得及执行，主进程结束了，子进程也都跟着结束。运行结果：
7、进程共享变量
共享变量不适用于多进程，进程间的变量是互相隔离的，子进程的全局变量是完全复制一份父进程的数据，对子进程的全局变量修改完全影响不到其他进程的全局变量。
示例代码：
import time
from multiprocessing import Process
def producer(a):
a += 1
time.sleep(2)
def consumer(a):
time.sleep(3)
data = a
print(data)
if __name__ == "__main__":
a = 1
my_producer = Process(target=producer, args=(a, ))
my_consumer = Process(target=consumer, args=(a, ))
my_producer.start()
my_consumer.start()
my_producer.join()
my_consumer.join()
# 输出结果为1运行结果：
示例代码： 【进程之间的变量是无法共享的，即使是全局变量也是不能共享的】
from multiprocessing import Process
import os
def func():
global n
n = 10
print('子进程pid:{},n:{}'.format(os.getppid(), n))
if __name__ == '__main__':
n = 100
print('主进程pid:{},n:{}'.format(os.getppid(), n))
p = Process(target=func)
p.start()
p.join()
print('主进程中输出n：{}'.format(n))运行结果：
8、管道Pipe(两进程间的通信优先考虑)
Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2）,其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象，强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道。dumplex:默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。
- conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。
- conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象
- conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法
- conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符
- conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。
- conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。
- conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收
- conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。
示例代码：
import time
from multiprocessing import Process, Queue, Pool, Manager, Pipe
def producer(pipe):
pipe.send("a")
time.sleep(3)
print(pipe.recv())
def consumer(pipe):
time.sleep(2)
data = pipe.recv()
pipe.send("b")
print(data)
if __name__ == "__main__":
# Pipe实现两进程间通信
s_pipe, r_pipe = Pipe()
pool = Pool()
pool.apply_async(producer, args=(s_pipe, ))
pool.apply_async(consumer, args=(r_pipe, ))
pool.close()
pool.join()运行结果：
示例代码：
from multiprocessing import Process, Pipe
def f(conn):
conn.send('主进程，你好呀！') # 发送数据给主进程
print('子进程收到主进程发来的数据：{}'.format(conn.recv()))
conn.close() # 关闭
if __name__ == '__main__':
# Pipe是一个函数，返回的是一个元组
parent_conn, child_conn = Pipe()
# 创建一个子进程
p = Process(target=f, args=(child_conn,))
p.start()
print("主进程收到子进程发来的数据：{}".format(parent_conn.recv()))
parent_conn.send('子进程，你好啊！') # 发送数据给子进程
p.join()运行结果：
9、进程之间的同步控制
9.1 进程锁：Lock()
当多个进程对同一资源进行IO操作时，需要对资源“上锁”，否则会出现意外结果。上锁之后，同一件就只能有一个进程运行上锁的代码块。例如有一个txt文件，里面内容是一个数字10，我们要用多进程去读取这个文件的值，然后每读一次，让txt中的这个数字减1，不加锁时代码如下：
import time
import os
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
def func():
if os.path.exists('num.txt'):
with open('num.txt', 'r') as rf:
num = int(rf.read())
num -= 1
time.sleep(1)
with open('num.txt', 'w') as wf:
wf.write(str(num))
else:
with open('num.txt', 'w') as wf:
wf.write('10')
if __name__ == '__main__':
print("主进程开始运行……")
p_list = []
for i in range(10):
p = Process(target=func)
p_list.append(p)
p.start()
for p in p_list:
p.join()
with open('num.txt', 'r') as f:
num = int(f.read())
print('最后结果为：{}'.format(num))
print("主进程结束运行……" )运行结果：
虽然用了10个进程读取并修改txt文件，但最后的值却不是1。这正是多进程共同访问资源造成混乱造成的。要达到预期结果，就要给资源上锁：
import time
import os
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
def func(lock):
if os.path.exists('num.txt'):
lock.acquire()
with open('num.txt', 'r') as f:
num = int(f.read())
num -= 1
time.sleep(1)
with open('num.txt', 'w') as f:
f.write(str(num))
lock.release()
else:
with open('num.txt', 'w') as f:
f.write('10')
if __name__ == '__main__':
print("主进程开始运行……")
lock = Lock()
p_list = []
for i in range(10):
p = Process(target=func, args=(lock,))
p_list.append(p)
p.start()
for p in p_list:
p.join()
with open('num.txt', 'r') as f:
num = int(f.read())
print('最后结果为：{}'.format(num))
print("主进程结束运行……")运行结果：
果然，用了进程锁之后获得了预料中的结果。但是，如果你运行了上面两块代码你就会发现，加了锁之后，程序明显变慢了很多，因为程序成了串行的了，当然好处是数据安全有保证。
9.2 信号量：Semaphore
锁同时只允许一个线程更改数据，而信号量是同时允许一定数量的进程更改数据 。假如有一下应用场景：有10个人吃饭，但只有一张餐桌，只允许做3个人，没上桌的人不允许吃饭，已上桌吃完饭离座之后，下面的人才能抢占桌子继续吃饭，如果不用信号量，肯定是10人一窝蜂一起吃饭：
from multiprocessing import Process
import time
import random
def fun(i):
print('{}号顾客上座，开始吃饭'.format(i))
time.sleep(random.randint(3, 8))
print('{}号顾客吃完饭了，离座'.format(i))
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
p = Process(target=fun, args=(i,))
p.start()运行结果：
用了信号量，实现了轮流吃饭，每次只有3个人吃饭：
示例代码：
from multiprocessing import Process
import time
import random
from multiprocessing import Semaphore
def fun(i , sem):
sem.acquire()
print('{}号顾客上座，开始吃饭'.format(i))
time.sleep(random.randint(3, 8))
print('{}号顾客吃完饭了，离座'.format(i))
sem.release()
if __name__ == '__main__':
sem = Semaphore(3)
for i in range(10):
p = Process(target=fun, args=(i,sem))
p.start()运行结果：
事实上，Semaphore的作用也类似于锁，只不过在锁机制上添加了一个计数器，允许多个人拥有“钥匙”。
9.3 事件：Event
python进程的事件用于主进程控制其他子进程的执行，Event类有如下几个主要方法：
1）wait() 插入在进程中插入一个标记（flag）默认为 False，当 flag为False时，程序会停止运行进入阻塞状态；
2）set() 使flag为True，程序会进入非阻塞状态
3）clear() 使flag为False，程序会停止运行，进入阻塞状态
4）is_set() 判断flag 是否为True，是的话返回True，不是则返回False
有如下需求：获取当前时间的秒数的个位数，如果小于5，则设置子进程阻塞，如果大于5则设置子进程非阻塞。代码如下：
from multiprocessing import Event, Processimport timefrom datetime import datetimedef func(e): print('子进程：开始运行……') while True: print('子进程：现在事件秒数是{}'.format(datetime.now().second)) e.wait() # 阻塞等待信号 这里插入了一个flag 默认为 False time.sleep(1)if __name__ == '__main__': e = Event() p = Process(target=func, args=(e,)) p.start() for i in range(10): s = int(str(datetime.now().second)[-1]) # 获取当前秒数的个位数 if s < 5: print('子进程进入阻塞状态') e.clear() # 使插入的flag为False 进程进入阻塞状态 else: print('子进程取消阻塞状态') e.set() # 使插入的flag为True，进程进入非阻塞状态 time.sleep(1) e.set() time.sleep(3) p.terminate() print("主进程运行结束……")运行结果：
10、内置线程池
示例代码：
import time
import os
import random
from multiprocessing.pool import ThreadPool
def task():
print(f'开始执行任务：{os.getpid()}')
time.sleep(random.randint(0, 5))
print(f"执行任务结束：{os.getpid()}")
if __name__ == '__main__':
pool = ThreadPool(2)
for i in range(5):
pool.apply_async(task)
pool.close()
pool.join()运行结果：
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