python-并发编程之多进程

简介: 一、操作系统基础: 进程的概念起源于操作系统,操作系统其它所有概念都是围绕进程来的,所以我们了解进程之前先来了解一下操作系统 操作系统位于计算机硬件与应用软件之间,本质也是一个软件。操作系统由操作系统的内核(运行于内核态,管理硬件资源)以及系统调用(运行于用户态,为应用程序员写的应用程序提供系统调用接口)两部分组成 两大功能:   1.

一、操作系统基础:

进程的概念起源于操作系统,操作系统其它所有概念都是围绕进程来的,所以我们了解进程之前先来了解一下操作系统

操作系统位于计算机硬件与应用软件之间,本质也是一个软件。操作系统由操作系统的内核(运行于内核态,管理硬件资源)以及系统调用(运行于用户态,为应用程序员写的应用程序提供系统调用接口)两部分组成

两大功能:

  1.将复杂的硬件操作封装成简单的接口给应用程序或者用户去使用

  2.将多个进程对硬件的竞争变得有序

操作系统处理进程的发展简略:

  1.串行:一个任务完整的运行完毕才运行下一个任务

  2.并发:多个任务看起来是同时运行的

  3.多道技术(复用-->共享)

    (1)空间上的复用:多个任务复用内存空间

    (2)时间上的复用:多个任务复用cpu的时间

      时间上的复用又分为两种:

  1. 一个任务占用时间过长会被操作系统剥夺走cpu的执行权限:比起串行执行反而降低效率
  2. 一个任务遇到IO操作也会被操作系统剥夺走cpu的执行权限:比起串行执行可以提升效率 

 

二、进程

程序仅仅是一堆代码而已,而进程指的是程序运行的过程

(一)、进程的创建

开启进程的方式1:(直接使用Process)

from multiprocessing import Process
import time

def task(name):
    print('%s is running'%name)
    time.sleep(3)
    print('%s is done'%name)

#在windows系统上,开启子进程的操作必须放到 if __name__ == '__main__':中,避免递归

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task,args=('egon',))
    # Process(target=task,kwargs={'name':'egon'})
    p.start()#只是向操作系统发送了一个开启子进程的信号
    print('')
View Code

开启进程的方式2:(继承Process来自定义类,重写run方法)

from multiprocessing import Process
import time

class Myprocess(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name = name
    def run(self):
        print('%s is running' % self.name)
        time.sleep(3)
        print('%s is done' % self.name)

if __name__ == '__main__':
    p = Myprocess('egon')
    p.start()
    print('')
View Code

结果都为:

主
egon is running
egon is done

注:run:如果在创建Process对象的时候不指定target,那么就会默认执行Process的run方法:

(二)、join方法

join阻塞当前进程,直到调用join方法的那个进程执行完,再继续执行当前进程

from multiprocessing import Process
import time

def task(name,n):
    print('%s is running'%name)
    time.sleep(n)
    print('%s is done'%name)

if __name__ == '__main__':

    start = time.time()
    p_j =[]
    for i in range(1,4):
        p = Process(target=task,args=('egon',i))
        p.start()
        p_j.append(p)

    for i in p_j:
        i.join()
    print(time.time() - start)
    print('')
View Code

当不加join方法时,主进程先运行完毕,加了join就会等子进程运行完毕后才运行主进程,先依次调用start启动进程,再依次调用join要求主进程等待子进程的结束。

为什么要先依次调用start再调用join,而不是start完了就调用join

from multiprocessing import Process
import time

def task(name,n):
    print('%s is running'%name)
    time.sleep(n)
    print('%s is done'%name)

if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=task,args=('egon',1))
    p2 = Process(target=task,args=('alex',2))
    start = time.time()
    p1.start()
    p1.join()
    p2.start()
    p2.join()
    print(time.time() - start)
    print('')
View Code

程序变成了串行执行,并不是并发了。

(三)进程直接的内存空间互相隔离

from multiprocessing import Process
import time

n=100
def task():
    global n
    n=0

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task)
    p.start()
    p.join()
    print(n)#100
View Code

主进程与子进程之间互不干扰,子进程是对主进程的拷贝。

(四)、进程对象其他相关属性或方法

进程pid(每一个进程在操作系统内都有一个唯一的id号)

使用multiprocessing内的current_process

from multiprocessing import Process,current_process
import time

def task():
    print('%s is running'%current_process().pid)
    time.sleep(3)
    print('%s is done'%current_process().pid)


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task)
    p.start()
    print('主 %s'%current_process().pid)
View Code

使用os模块下的getpid方法

from multiprocessing import Process,current_process
import time,os

def task():
    print('%s is running'%os.getpid())
    time.sleep(3)
    print('%s is done'%os.getpid())


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task)
    p.start()
    print('主 %s'%os.getpid())
View Code

getppid()获取进程的主进程id号

from multiprocessing import Process,current_process
import time,os

def task():
    print('%s is running 爹是:%s' %(os.getpid(),os.getppid()))
    time.sleep(30)
    print('%s is done 爹是:%s' %(os.getpid(),os.getppid()))


if __name__ == '__main__':
    p=Process(target=task)
    p.start()
    print('主:%s 主他爹:%s' %(os.getpid(),os.getppid()))
View Code

from multiprocessing import Process,current_process
import time,os

def task():
    print('%s is running'%os.getpid())
    time.sleep(3)
    print('%s is done'%os.getpid())


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task,name='子进程1')
    p.start()
    print(p.name)#查看进程名
    # p.terminate()杀死子进程
    print(p.is_alive())#查看子进程是否存活
    print('主 %s'%os.getpid())

(五)、僵尸进程与孤儿进程

僵尸进程:子进程的结束和父进程的运行是一个异步过程,即父进程永远无法预测子进程 到底什么时候结束。在 unix 或 linux 的系统中,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 或者waitpid()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。

僵尸进程的危害:如果进程不调用wait / waitpid的话, 那么保留的那段信息就不会释放,其进程号就会一直被占用,但是系统所能使用的进程号是有限的,如果大量的产生僵死进程,将因为没有可用的进程号而导致系统不能产生新的进程. 此即为僵尸进程的危害,应当避免。

孤儿进程:如果一个子进程的父进程先于子进程结束,则该子进程将变成孤儿进程。它将由init进程收养,称为init进程的子进程。init就是孤儿院

清除僵尸进程:方法1,结束父进程(主进程),当父进程退出的时候,僵尸进程也会被清除

       方法2,在处理程序中调用 wait 系统调用来清除僵尸进程

(六)、守护进程

守护进程本质就是一个“子进程”,该“子进程”的什么周期小于等于被守护进程的生命周期

p.daemon = True#放在start前面
from multiprocessing import Process
import time

def task(name):
    print('太监 %s活着。。。'%name)
    time.sleep(3)
    print('太监 %s死了。。。'%name)

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=task,args=('lxx',))
    p.daemon = True#放在start前面
    p.start()

    print('egon 正在死...')
View Code

(七)、互斥锁

每个进程互相独立,相互之间没有任何关系,某个进程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成“非锁定”,其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。

import json
import time,random
from multiprocessing import Process,Lock

def search(name):
    with open('db.json','rt',encoding='utf-8') as f:
        dic=json.load(f)
    time.sleep(1)
    print('%s 查看到余票为 %s' %(name,dic['count']))

def get(name):
    with open('db.json','rt',encoding='utf-8') as f:
        dic=json.load(f)
    if dic['count'] > 0:
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(random.randint(1,3))
        with open('db.json','wt',encoding='utf-8') as f:
            json.dump(dic,f)
            print('%s 购票成功' %name)
    else:
        print('%s 查看到没有票了' %name)

def task(name,mutex):
    search(name) #并发
    mutex.acquire()
    get(name) #串行
    mutex.release()

    # with mutex:
    #     get(name)

if __name__ == '__main__':
    mutex = Lock()
    for i in range(10):
        p=Process(target=task,args=('路人%s' %i,mutex))
        p.start()
        # p.join() # join只能将进程的任务整体变成串行
View Code

 

焚膏油以继晷,恒兀兀以穷年。
相关文章
|
6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。 ####
|
18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。
42 1
|
25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。
|
1月前
|
数据挖掘 程序员 调度
探索Python的并发编程:线程与进程的实战应用
【10月更文挑战第4天】 本文深入探讨了Python中实现并发编程的两种主要方式——线程和进程,通过对比分析它们的特点、适用场景以及在实际编程中的应用,为读者提供清晰的指导。同时,文章还介绍了一些高级并发模型如协程,并给出了性能优化的建议。
30 3
|
1月前
|
数据处理 Python
深入探索:Python中的并发编程新纪元——协程与异步函数解析
深入探索:Python中的并发编程新纪元——协程与异步函数解析
26 3
|
1月前
|
存储 Python
Python中的多进程通信实践指南
Python中的多进程通信实践指南
19 0
|
6月前
|
Python
【Python30天速成计划】10.异步以及多进程和多线程
【Python30天速成计划】10.异步以及多进程和多线程
|
2月前
|
存储 算法 Java
关于python3的一些理解(装饰器、垃圾回收、进程线程协程、全局解释器锁等)
该文章深入探讨了Python3中的多个重要概念,包括装饰器的工作原理、垃圾回收机制、进程与线程的区别及全局解释器锁(GIL)的影响等,并提供了详细的解释与示例代码。
28 0