python多进程编程中常常能用到的几种方法

简介:

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。python提供了非常好用的多进程包Multiprocessing,只需要定义一个函数,python会完成其它所有事情。借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Process、Queue、Pipe、LocK等组件

一、Process

语法:Process([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]])

参数含义:target表示调用对象;args表示调用对象的位置参数元祖;kwargs表示调用对象的字典。name为别名,groups实际上不会调用。

方法:is_alive():

   join(timeout):

   run():

   start():

   terminate():

属性:authkey、daemon(要通过start()设置)、exitcode(进程在运行时为None、如果为-N,表示被信号N结束)、name、pid。其中daemon是父进程终止后自动终止,且自己不能产生新的进程,必须在start()之前设置。

1.创建函数,并将其作为单个进程

from multiprocessing import Process
def func(name):
    print("%s曾经是好人"%name)

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=func,args=('kebi',))
    p.start()   #start()通知系统开启这个进程

2.创建函数并将其作为多个进程

from multiprocessing import Process
import random,time

def hobby_motion(name):
    print('%s喜欢运动'% name)
    time.sleep(random.randint(1,3))
#Python学习交流QQ群:579817333 
def hobby_game(name):
    print('%s喜欢游戏'% name)
    time.sleep(random.randint(1,3))

if __name__ == "__main__":
    p1 = Process(target=hobby_motion,args=('付婷婷',))
    p2 = Process(target=hobby_game,args=('科比',))
    p1.start()
    p2.start()

执行结果:

付婷婷喜欢运动
科比喜欢游戏

3.将进程定义为类(开启进程的另一种方法,并不是很常用)

from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name = name

    def run(self):  #start()时,run自动调用,而且此处只能定义为run。
        print("%s曾经是好人"%self.name)

if __name__ == "__main__":
    p = MyProcess('kebi')
    p.start()  #将Process当作父类,并且自定义一个函数。

4.daemon程序对比效果

不加daemon属性

import time
def func(name):
    print("work start:%s"% time.ctime())
    time.sleep(2)
    print("work end:%s"% time.ctime())

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=func,args=('kebi',))
    p.start()
    print("this is over")
#Python学习交流QQ群:579817333 
#执行结果
this is over
work start:Thu Nov 30 16:12:00 2017
work end:Thu Nov 30 16:12:02 2017

加上daemon属性

from multiprocessing import Process
import time
def func(name):
    print("work start:%s"% time.ctime())
    time.sleep(2)
    print("work end:%s"% time.ctime())

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=func,args=('kebi',))
    p.daemon = True   #父进程终止后自动终止,不能产生新进程,必须在start()之前设置
    p.start()
    print("this is over")

#执行结果
this is over

设置了daemon属性又想执行完的方法:

import time
def func(name):
    print("work start:%s"% time.ctime())
    time.sleep(2)
    print("work end:%s"% time.ctime())

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=func,args=('kebi',))
    p.daemon = True
    p.start()
    p.join()  #执行完前面的代码再执行后面的
    print("this is over")

#执行结果
work start:Thu Nov 30 16:18:39 2017
work end:Thu Nov 30 16:18:41 2017
this is over

5.join():上面的代码执行完毕之后,才会执行后i面的代码。

先看一个例子:

from multiprocessing import Process
import time,os,random
def func(name,hour):
    print("A lifelong friend:%s,%s"% (name,os.getpid()))
    time.sleep(hour)
    print("Good bother:%s"%name)

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=func,args=('kebi',2))
    p1 = Process(target=func,args=('maoxian',1))
    p2 = Process(target=func,args=('xiaoniao',3))
    p.start()
    p1.start()
    p2.start()
    print("this is over")

执行结果:

this is over   #最后执行,最先打印,说明start()只是开启进程,并不是说一定要执行完
A lifelong friend:kebi,12048
A lifelong friend:maoxian,8252
A lifelong friend:xiaoniao,6068
Good bother:maoxian   #最先打印,第二位执行
Good bother:kebi     
Good bother:xiaoniao

添加join()

from multiprocessing import Process
import time,os,random
def func(name,hour):
    print("A lifelong friend:%s,%s"% (name,os.getpid()))
    time.sleep(hour)
    print("Good bother:%s"%name)
start = time.time()
if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=func,args=('kebi',2))
    p1 = Process(target=func,args=('maoxian',1))
    p2 = Process(target=func,args=('xiaoniao',3))
    p.start()
    p.join()   #上面的代码执行完毕之后,再执行后面的
    p1.start()
    p1.join()
    p2.start()
    p2.join()
    print("this is over")
    print(time.time() - start)

#执行结果
A lifelong friend:kebi,14804
Good bother:kebi
A lifelong friend:maoxian,11120
Good bother:maoxian
A lifelong friend:xiaoniao,10252  #每个进程执行完了,才会执行下一个
Good bother:xiaoniao
this is over
6.497815370559692   #2+1+3+主程序执行时间

改变一下位置

from multiprocessing import Process
import time,os,random
def func(name,hour):
    print("A lifelong friend:%s,%s"% (name,os.getpid()))
    time.sleep(hour)
    print("Good bother:%s"%name)
start = time.time()
if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=func,args=('kebi',2))
    p1 = Process(target=func,args=('maoxian',1))
    p2 = Process(target=func,args=('xiaoniao',3))
    p.start()
    p1.start()
    p2.start()
    p.join()   #需要2秒
    p1.join()  #到这时已经执行完
    p2.join()   #已经执行了2秒,还要1秒
    print("this is over")
    print(time.time() - start)

#执行结果

A lifelong friend:kebi,13520
A lifelong friend:maoxian,11612
A lifelong friend:xiaoniao,17064  #几乎是同时开启执行
Good bother:maoxian
Good bother:kebi
Good bother:xiaoniao
this is over
3.273620367050171  #以最长时间的为主

6.其它属性和方法

from multiprocessing import Process
import time
def func(name):
    print("work start:%s"% time.ctime())
    time.sleep(2)
    print("work end:%s"% time.ctime())

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=func,args=('kebi',))
    p.start()
    p.terminate()  #将进程杀死,而且必须放在start()后面,与daemon的功能类似

#执行结果
this is over
from multiprocessing import Process
import time
def func(name):
    print("work start:%s"% time.ctime())
    time.sleep(2)
    print("work end:%s"% time.ctime())

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=func,args=('kebi',))
    # p.daemon = True
    print(p.is_alive())
    p.start()
    print(p.name)   #获取进程的名字
    print(p.pid)    #获取进程的pid
    print(p.is_alive())  #判断进程是否存在
    print("this is over")
相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
Python数值方法在工程和科学问题解决中的应用
本文探讨了Python数值方法在工程和科学领域的广泛应用。首先介绍了数值计算的基本概念及Python的优势,如易学易用、丰富的库支持和跨平台性。接着分析了Python在有限元分析、信号处理、优化问题求解和控制系统设计等工程问题中的应用,以及在数据分析、机器学习、模拟建模和深度学习等科学问题中的实践。通过具体案例,展示了Python解决实际问题的能力,最后总结展望了Python在未来工程和科学研究中的发展潜力。
|
2月前
|
Python
Python技术解析:了解数字类型及数据类型转换的方法。
在Python的世界里,数字并不只是简单的数学符号,他们更多的是一种生动有趣的语言,用来表达我们的思维和创意。希望你从这个小小的讲解中学到了有趣的内容,用Python的魔法揭示数字的奥秘。
82 26
|
2月前
|
Python
在VScode环境下配置Python环境的方法
经过上述步骤,你的VSCode环境就已经配置好了。请尽情享受这扇你为自己开启的知识之窗。如同你在冒险世界中前行,你的探索之路只有越走越广,你获得的知识只会越来越丰富,你的能力只会越来越强。
200 37
|
1月前
|
JSON 数据格式 Python
解决Python requests库POST请求参数顺序问题的方法。
总之,想要在Python的requests库里保持POST参数顺序,你要像捋顺头发一样捋顺它们,在向服务器炫耀你那有条不紊的数据前。抓紧手中的 `OrderedDict`与 `json`这两把钥匙,就能向服务端展示你的请求参数就像经过高端配置的快递包裹,里面的商品摆放井井有条,任何时候开箱都是一种享受。
55 10
|
2月前
|
Python
Python 中__new__方法详解及使用
__new__ 是 Python 中用于创建类实例的静态方法,在实例化对象时优先于 __init__ 执行。它定义在基础类 object 中,需传递 cls 参数(表示当前类)。__new__ 可决定是否使用 __init__ 方法或返回其他对象作为实例。特性包括:1) 在实例化前调用;2) 始终为静态方法。示例中展示了其用法及 Python2 和 Python3 的差异,强调了参数处理的不同。
106 10
|
2月前
|
人工智能 Ruby Python
python__init__方法笔记
本文总结了Python中`__init__`方法的使用要点,包括子类对父类构造方法的调用规则。当子类未重写`__init__`时,实例化会自动调用父类的构造方法;若重写,则需通过`super()`或直接调用父类名称来显式继承父类初始化逻辑。文中通过具体代码示例展示了不同场景下的行为及输出结果,帮助理解类属性与成员变量的关系,以及如何正确使用`super()`实现构造方法的继承。
103 9
|
2月前
|
存储 索引 Python
[oeasy]python093_find方法_指数为负数_index_实际效果
本文介绍了Python中`find`方法与索引(index)的使用,包括负数索引的实际效果。回顾了`eval`函数的应用,并强调类名如`str`、`int`、`list`不可用作变量名以避免覆盖。通过示例解析了负数索引在字符串和列表中的作用,以及`index`方法的三个参数(value、start、stop)的用法。同时对比了`index`和`find`方法的区别:`index`找不到子串时抛出`ValueError`,而`find`返回-1。最后总结了正负索引的使用场景及两者的特性,提供了相关学习资源链接。
309 8
|
2月前
|
数据采集 安全 BI
用Python编程基础提升工作效率
一、文件处理整明白了,少加两小时班 (敲暖气管子)领导让整理100个Excel表?手都干抽筋儿了?Python就跟铲雪车似的,哗哗给你整利索!
84 11
|
3月前
|
Python
解决Python报错:DataFrame对象没有concat属性的多种方法(解决方案汇总)
总的来说,解决“DataFrame对象没有concat属性”的错误的关键是理解concat函数应该如何正确使用,以及Pandas库提供了哪些其他的数据连接方法。希望这些方法能帮助你解决问题。记住,编程就像是解谜游戏,每一个错误都是一个谜题,解决它们需要耐心和细心。
175 15
|
2月前
|
Python
Python 中__new__方法详解及使用
`__new__` 是 Python 中的一个特殊方法,用于控制对象的创建过程,在 `__init__` 之前执行。它是类的静态方法,负责返回一个实例。如果 `__new__` 不返回对象,`__init__` 将不会被调用。本文详细介绍了 `__new__` 的作用、特性及与 `__init__` 的区别,并通过实例演示了其在单例模式中的应用,同时对比了 Python2 和 Python3 中的写法差异。

推荐镜像

更多