Python | Python学习之多进程详解

简介: Python | Python学习之多进程详解

进程详解

并行与并发怎么理解?

  • 并发:当前任务数多于处理器的核心数,称之为并发
  • 并行:当前任务数少于或等于处理器核心数,称之为并行

为了充分利用多核CPU资源,Python中大部分情况下都需要使用多进程。

在python中我们如何创建多进程?

进程和线程的区别

我们经常迷惑于多进程和多线程,长的好像一样,但是他们有本质上的区别,很多大佬也对进程和线程的概念做了很多通俗易懂的解释,这里我们引用阮一峰老师的博文,大家可以先去看看,理清楚线程和进程的区别。

进程与线程的一个简单解释(http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html)

python如何创建多进程

1.使用os.fork()的方法创建多进程
2.使用multiprocessing创建多进程
3.使用multiprocessing中Pool创建进程池对象

创建多进程的方法有什么区别?

使用os 模块中的 os.fork()创建进程

在这里使用os.fork()创建进程后会返回两个值,其中一个值为零。另一个值为创建的子进程ID,在这里可以使用os.getpid()获取子进程的ID,可以使用os.getppid()获取父进程ID。

需要注意的是:在os.fork()创建的子进程中,父进程和子进程执行的是一样的任务,并且在执行的任务结束时,父进程会自行结束,不会等待子进程结束之后结束。

import os
res = os.fork()
if res == 0:  # 子进程返回的值恒等于0
    print('这是子进程%s',os.getpid())  # 获取子进程ID
else:
    print('这是父进程%s',os.getppid())  # 获取父进程ID

使用multiprocessing模块创建多进程

multiprocessing中提供了Process类来生成进程实例
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

其中:

1. group分组,实际上不使用
2. target表示调用对象,传入任务执行函数作为参数
3. args表示给调用对象以元组的形式提供参数,比如target是函数a,他有两个参数m,n,那么该参数为args=(m, n)即可,只有一个参数时。该参数为args=(m,)
4. kwargs表示调用对象的字典
5. name是别名,相当于给这个进程取一个名字

同时在Process类中提供以下几个方法用于实现进程的操作:

1. start()让进程执行target调用的对象
2. join()阻塞,默认主进程,不会等到子进程结束后结束,需要使用join()使得主进程等待子进程执行结束后结束
3. terminate()结束当前,无论任务是否完成

举个栗子:

# multiprocess
import os 
from multiprocessing import Process
def test(i):
    print('-----1111-----%s----%s' % (os.getpid(),os.getppid()),i)
if __name__ == '__main__':
    for i in range(1,10):
        p = Process(target=test,args=(i,))
        print(os.getpid())
        p.start()
# 输出
5224
5224
5224
5224
5224
5224
5224
5224
-----1111-----4704----5224 1
-----1111-----1292----5224 4
-----1111-----5276----5224 2
-----1111-----5152----5224 6
5224
-----1111-----5196----5224 5
-----1111-----5272----5224 3
-----1111-----4640----5224 7
-----1111-----5684----5224 8
-----1111-----1044----5224 9
[Finished in 1.3s]

使用multiprocessing中的Pool类创建进程池对象

使用Pool类创建进程的方法和使用Process类创建进程的方法基本类似。

但是需要注意一下几点:

1. pool.apply_async()非阻塞
2. pool.apply()阻塞
3. pool.join()主进程,创建/添加任务之后,主进程默认不会等待进程池中的任务执行完后才结束,而是当主进程的任务完成后,立马结束,如果没有添加join()会导致进程池中的任务不执行。

举个栗子:

# pool
from multiprocessing import Pool
import os,time,random
def 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))
def main():
    po=Pool(3) #定义一个进程池,最大进程数3
    for 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-----")
if __name__ == '__main__':
    main()

进程之间如何通信?

进程间通信有很多中方式,包含但不限于命名管道,无名管道,共享内存,队列等。主要学习一下队列-Queue的使用

Queue的使用

1. Queue.qsize():返回当前队列包含的消息数量;
2. Queue.empty():如果队列为空,返回True,反之False;
3. Queue.full():如果队列满了,返回True,反之False;
4. Queue.get([block[, timeout]]):获取队列中的一条消息,然后将其从列队中移除,block默认值为True;
5. Queue.get_nowait():相当Queue.get(False);
6. Queue.put(item,[block[, timeout]]):将item消息写入队列,block默认值为True;
7. Queue.put_nowait(item):相当Queue.put(item, False);

首先实例化Queue对象,例如:p = Queue(num)其中num可以为空或负数代表可接受的消息无上限。

如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果为空,此时程序将被阻塞(停在读取状态),直到从消息列队读到消息为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没读取到任何消息,则抛出Queue.Empty异常;如果block值为False,消息列队如果为空,则会立刻抛出Queue.Empty异常;

举个栗子:

#coding=utf-8
from 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())  #False
q.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())

再举个栗子:

from multiprocessing import Process, Queue
import 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:
            break
if __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()
    print '所有数据都写入并且读完'

进程池中的Queue的使用

Pool创建进程,就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue(),而不是multiprocessing.Queue(),否则会得到一条如下的错误信息:

RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

举个栗子:

#修改import中的Queue为Manager
from multiprocessing import Manager,Pool
import os,time,random
def 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 "dongGe":
        q.put(i)
if __name__=="__main__":
    print("(%s) start"%os.getpid())
    q=Manager().Queue() #使用Manager中的Queue来初始化
    po=Pool()
    #使用阻塞模式创建进程,这样就不需要在reader中使用死循环了,可以让writer完全执行完成后,再用reader去读取
    po.apply(writer,(q,))
    po.apply(reader,(q,))
    po.close()
    po.join()
    print("(%s) End"%os.getpid())

写在后面

这是咸鱼的第一篇python学习笔记,好像很久没有更文了,不是因为懒,因为咸鱼在学习。

相关文章
|
23天前
|
机器学习/深度学习 Python
堆叠集成策略的原理、实现方法及Python应用。堆叠通过多层模型组合,先用不同基础模型生成预测,再用元学习器整合这些预测,提升模型性能
本文深入探讨了堆叠集成策略的原理、实现方法及Python应用。堆叠通过多层模型组合,先用不同基础模型生成预测,再用元学习器整合这些预测,提升模型性能。文章详细介绍了堆叠的实现步骤,包括数据准备、基础模型训练、新训练集构建及元学习器训练,并讨论了其优缺点。
43 3
|
28天前
|
安全 关系型数据库 测试技术
学习Python Web开发的安全测试需要具备哪些知识?
学习Python Web开发的安全测试需要具备哪些知识?
33 4
|
4天前
|
Python 容器
Python学习的自我理解和想法(9)
这是我在B站跟随千锋教育学习Python的第9天,主要学习了赋值、浅拷贝和深拷贝的概念及其底层逻辑。由于开学时间紧张,内容较为简略,但希望能帮助理解这些重要概念。赋值是创建引用,浅拷贝创建新容器但元素仍引用原对象,深拷贝则创建完全独立的新对象。希望对大家有所帮助,欢迎讨论。
|
6天前
|
存储 索引 Python
Python学习的自我理解和想法(6)
这是我在B站千锋教育学习Python的第6天笔记,主要学习了字典的使用方法,包括字典的基本概念、访问、修改、添加、删除元素,以及获取字典信息、遍历字典和合并字典等内容。开学后时间有限,内容较为简略,敬请谅解。
|
10天前
|
存储 程序员 Python
Python学习的自我理解和想法(2)
今日学习Python第二天,重点掌握字符串操作。内容涵盖字符串介绍、切片、长度统计、子串计数、大小写转换及查找位置等。通过B站黑马程序员课程跟随老师实践,非原创代码,旨在巩固基础知识与技能。
|
9天前
|
程序员 Python
Python学习的自我理解和想法(3)
这是学习Python第三天的内容总结,主要围绕字符串操作展开,包括字符串的提取、分割、合并、替换、判断、编码及格式化输出等,通过B站黑马程序员课程跟随老师实践,非原创代码。
|
6天前
|
Python
Python学习的自我理解和想法(7)
学的是b站的课程(千锋教育),跟老师写程序,不是自创的代码! 今天是学Python的第七天,学的内容是集合。开学了,时间不多,写得不多,见谅。
|
4天前
|
存储 安全 索引
Python学习的自我理解和想法(8)
这是我在B站千锋教育学习Python的第8天,主要内容是元组。元组是一种不可变的序列数据类型,用于存储一组有序的元素。本文介绍了元组的基本操作,包括创建、访问、合并、切片、遍历等,并总结了元组的主要特点,如不可变性、有序性和可作为字典的键。由于开学时间紧张,内容较为简略,望见谅。
|
6天前
|
存储 索引 Python
Python学习的自我理解和想法(4)
今天是学习Python的第四天,主要学习了列表。列表是一种可变序列类型,可以存储任意类型的元素,支持索引和切片操作,并且有丰富的内置方法。主要内容包括列表的入门、关键要点、遍历、合并、判断元素是否存在、切片、添加和删除元素等。通过这些知识点,可以更好地理解和应用列表这一强大的数据结构。
|
6天前
|
索引 Python
Python学习的自我理解和想法(5)
这是我在B站千锋教育学习Python的第五天笔记,主要内容包括列表的操作,如排序(`sort()`、``sorted()``)、翻转(`reverse()`)、获取长度(`len()`)、最大最小值(`max()`、``min()``)、索引(`index()`)、嵌套列表和列表生成(`range`、列表生成式)。通过这些操作,可以更高效地处理数据。希望对大家有所帮助!