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
|
1月前
|
PyTorch Linux 算法框架/工具
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
这篇文章是关于如何使用Anaconda进行Python环境管理,包括下载、安装、配置环境变量、创建多版本Python环境、安装PyTorch以及使用Jupyter Notebook的详细指南。
237 1
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
|
3天前
|
并行计算 数据处理 调度
Python中的并发编程:探索多线程与多进程的奥秘####
本文深入探讨了Python中并发编程的两种主要方式——多线程与多进程,通过对比分析它们的工作原理、适用场景及性能差异,揭示了在不同应用需求下如何合理选择并发模型。文章首先简述了并发编程的基本概念,随后详细阐述了Python中多线程与多进程的实现机制,包括GIL(全局解释器锁)对多线程的影响以及多进程的独立内存空间特性。最后,通过实例演示了如何在Python项目中有效利用多线程和多进程提升程序性能。 ####
|
16天前
|
调度 iOS开发 MacOS
python多进程一文够了!!!
本文介绍了高效编程中的多任务原理及其在Python中的实现。主要内容包括多任务的概念、单核和多核CPU的多任务实现、并发与并行的区别、多任务的实现方式(多进程、多线程、协程等)。详细讲解了进程的概念、使用方法、全局变量在多个子进程中的共享问题、启动大量子进程的方法、进程间通信(队列、字典、列表共享)、生产者消费者模型的实现,以及一个实际案例——抓取斗图网站的图片。通过这些内容,读者可以深入理解多任务编程的原理和实践技巧。
37 1
|
22天前
|
Python
Python中的多线程与多进程
本文将探讨Python中多线程和多进程的基本概念、使用场景以及实现方式。通过对比分析,我们将了解何时使用多线程或多进程更为合适,并提供一些实用的代码示例来帮助读者更好地理解这两种并发编程技术。
|
28天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 架构师
Python学习圣经:从0到1,精通Python使用
尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》是一个系统化的学习系列,初步规划包括以下内容: 1. **《Python学习圣经:从0到1精通Python,打好AI基础》** 2. **《LLM大模型学习圣经:从0到1吃透Transformer技术底座》**
Python学习圣经:从0到1,精通Python使用
|
1月前
|
机器学习/深度学习 缓存 PyTorch
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
这篇文章是关于如何下载、安装和配置Miniconda,以及如何使用Miniconda创建和管理Python环境的详细指南。
337 0
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
|
1月前
|
开发者 Python
Python学习九:file操作
这篇文章是关于Python文件操作的详细教程,包括文件的打开、读写、关闭,以及文件备份脚本的编写和文件定位操作。
18 2
|
1月前
|
Java C# Python
Python学习七:面向对象编程(中)
这篇文章是关于Python面向对象编程的中级教程,涵盖了析构函数、对象的三大特征(封装、继承、多态)、类属性与实例属性、以及类方法与静态方法的对比。
22 2
|
1月前
|
设计模式 安全 JavaScript
Python学习八:面向对象编程(下):异常、私有等
这篇文章详细介绍了Python面向对象编程中的私有属性、私有方法、异常处理及动态添加属性和方法等关键概念。
20 1
|
28天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 架构师

热门文章

最新文章