Python系统编程--进程

1. 多任务的引入

在现实生活中，有很多的场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候 手和脚共同来驾驶汽车，再比如唱歌跳舞也是同时进行的，试想，如果把唱歌和跳舞这2件事情分开依次完成的话，估计就没有那么好的效果了。

示例：模拟唱歌跳舞

from time import sleepdef sing():    for i in range(3):        print("正在唱歌...%d"%i)        sleep(1)def dance():    for i in range(3):        print("正在跳舞...%d"%i)        sleep(1)if __name__ == '__main__':    sing() #唱歌    dance() #跳舞

运行结果：

正在唱歌...0正在唱歌...1正在唱歌...2正在跳舞...0正在跳舞...1正在跳舞...2

注意：
　• 很显然刚刚的程序并没有完成唱歌和跳舞同时进行的要求
　• 如果想要实现“唱歌跳舞”同时进行，那么就需要一个新的方法，叫做：多任务

2. 多任务的概念

什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。

现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？

答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。

真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。

3. 进程的创建

3.1 进程VS程序

编写完毕的代码，在没有运行的时候，称之为程序。
正在运行着的代码，就成为进程。
进程除了包含代码以外，还有需要运行的环境等，所以和程序是有区别的。

3.2 fork()

Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork，可以在Python程序中轻松创建子进程：

import os# 注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以pid = os.fork()if pid == 0:    print('哈哈1')else:    print('哈哈2')

说明：
• 程序执行到os.fork()时，操作系统会创建一个新的进程（子进程），然后复制父进程的所有信息到子进程中

• 然后父进程和子进程都会从fork()函数中得到一个返回值，在子进程中这个值一定是0，而父进程中是子进程的 id号

• 在Unix/Linux操作系统中，提供了一个fork()系统函数，它非常特殊。

• 普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。

• 子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。

• 这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。

4. getpid(),getppid()

示例：

import osrpid = os.fork()if rpid<0:    print("fork调用失败。")elif rpid == 0:    print("我是子进程（%s），我的父进程是（%s）"%(os.getpid(),os.getppid()))    x+=1else:    print("我是父进程（%s），我的子进程是（%s）"%(os.getpid(),rpid))print("父子进程都可以执行这里的代码")

运行结果：

我是父进程（19360），我的子进程是（19361）父子进程都可以执行这里的代码我是子进程（19361），我的父进程是（19360）父子进程都可以执行这里的代码

5. 多进程修改全局变量

示例：

import osimport timenum = 0# 注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以pid = os.fork()if pid == 0:    num+=1    print('哈哈1---num=%d'%num)else:    time.sleep(1)    num+=1    print('哈哈2---num=%d'%num)

• 多进程中，每个进程中所有数据（包括全局变量）都各有拥有一份，互不影响

6. 多次fork问题

import osimport timepid=os.fork()num=1if pid==0:        num+=2        print('haha1...pid=%s,ppid=%s,num=%s'%(os.getpid(),os.getppid(),num))else:        num+=1        print('haha2...pid=%s,ppid=%s,num=%s'%(os.getpid(),os.getppid(),num))pid=os.fork()if pid==0:        time.sleep(3)        print('haha3...pid=%s,ppid=%s,num=%s'%(os.getpid(),os.getppid(),num))else:        print('haha4...pid=%s,ppid=%s,num=%s'%(os.getpid(),os.getppid(),num))

运行结果：

7. multiprocessing

如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序？

由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：

from multiprocessing import Processimport os# 子进程要执行的代码def run_proc(name):    print('子进程运行中，name= %s ,pid=%d...' % (name, os.getpid()))if __name__=='__main__':    print('父进程 %d.' % os.getpid())    p = Process(target=run_proc, args=('test',))    print('子进程将要执行')    p.start()    p.join()    print('子进程已结束')

运行结果：

父进程 6036.子进程将要执行子进程运行中，name= test ,pid=1240...子进程已结束

说明：
• 创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动，这样创建进程比fork()还要简单。
• join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。

Process语法结构如下：

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

• target：表示这个进程实例所调用对象；
• args：表示调用对象的位置参数元组；
• kwargs：表示调用对象的关键字参数字典；
• name：为当前进程实例的别名；
• group：大多数情况下用不到；

Process类常用方法：
• is_alive()：判断进程实例是否还在执行；

• join([timeout])：是否等待进程实例执行结束，或等待多少秒；

• start()：启动进程实例（创建子进程）；

• run()：如果没有给定target参数，对这个对象调用start()方法时，就将执行对象中的run()方法；

• terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
Process类常用属性：

• name：当前进程实例别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数；

• pid：当前进程实例的PID值；

示例1：

from multiprocessing import Processimport osfrom time import sleep# 子进程要执行的代码def run_proc(name, age, **kwargs):    for i in range(10):        print('子进程运行中，name= %s,age=%d ,pid=%d...' % (name, age,os.getpid()))        print(kwargs)        sleep(0.5)if __name__=='__main__':    print('父进程 %d.' % os.getpid())    p = Process(target=run_proc, args=('test',18), kwargs={"m":20})    print('子进程将要执行')    p.start()    sleep(1)    p.terminate()    p.join()    print('子进程已结束')

运行结果：

父进程 5428.子进程将要执行子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=2688...{'m': 20}子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=2688...{'m': 20}子进程已结束

示例2：

from multiprocessing import Processimport timeimport os#两个子进程将会调用的两个方法def  worker_1(interval):    print("worker_1,父进程(%s),当前进程(%s)"%(os.getppid(),os.getpid()))    t_start = time.time()    time.sleep(interval) #程序将会被挂起interval秒    t_end = time.time()    print("worker_1,执行时间为'%0.2f'秒"%(t_end - t_start))def  worker_2(interval):    print("worker_2,父进程(%s),当前进程(%s)"%(os.getppid(),os.getpid()))    t_start = time.time()    time.sleep(interval)    t_end = time.time()    print("worker_2,执行时间为'%0.2f'秒"%(t_end - t_start))if __name__ == '__main__':    #输出当前程序的ID    print("进程ID：%s"%os.getpid())    #创建两个进程对象，target指向这个进程对象要执行的对象名称，    #args后面的元组中，是要传递给worker_1方法的参数，    #因为worker_1方法就一个interval参数，这里传递一个整数2给它，    #如果不指定name参数，默认的进程对象名称为Process-N，N为一个递增的整数    p1=Process(target=worker_1,args=(2,))    p2=Process(target=worker_2,name="yongGe",args=(1,))    #使用"进程对象名称.start()"来创建并执行一个子进程，    #这两个进程对象在start后，就会分别去执行worker_1和worker_2方法中的内容    p1.start()    p2.start()    #同时父进程仍然往下执行，如果p2进程还在执行，将会返回True    print("p2.is_alive=%s"%p2.is_alive())    #输出p1和p2进程的别名和pid    print("p1.name=%s"%p1.name)    print("p1.pid=%s"%p1.pid)    print("p2.name=%s"%p2.name)    print("p2.pid=%s"%p2.pid)    #join括号中不携带参数，表示父进程在这个位置要等待p1进程执行完成后，    #再继续执行下面的语句，一般用于进程间的数据同步，如果不写这一句，    #下面的is_alive判断将会是True，在shell（cmd）里面调用这个程序时    #可以完整的看到这个过程，大家可以尝试着将下面的这条语句改成p1.join(1)，    #因为p2需要2秒以上才可能执行完成，父进程等待1秒很可能不能让p1完全执行完成，    #所以下面的print会输出True，即p1仍然在执行    p1.join()    print("p1.is_alive=%s"%p1.is_alive())

运行结果：

进程ID：2708p2.is_alive=Truep1.name=Process-1p1.pid=6612p2.name=yongGep2.pid=5044worker_1,父进程(2708),当前进程(6612)worker_2,父进程(2708),当前进程(5044)worker_2,执行时间为'1.00'秒worker_1,执行时间为'2.00'秒p1.is_alive=False

8. 进程的创建-Process子类

创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承Process类，每次实例化这个类的时候，就等同于实例化一个进程对象。
示例：

from multiprocessing import Processimport timeimport os#继承Process类class Process_Class(Process):    #因为Process类本身也有__init__方法，这个子类相当于重写了这个方法，    #但这样就会带来一个问题，我们并没有完全的初始化一个Process类，所以就不能使用从这个类继承的一些方法和属性，    #最好的方法就是将继承类本身传递给Process.__init__方法，完成这些初始化操作    def __init__(self,interval):        Process.__init__(self)        self.interval = interval    #重写了Process类的run()方法    def run(self):        print("子进程(%s) 开始执行，父进程为（%s）"%(os.getpid(),os.getppid()))        t_start = time.time()        time.sleep(self.interval)        t_stop = time.time()        print("(%s)执行结束，耗时%0.2f秒"%(os.getpid(),t_stop-t_start))if __name__=="__main__":    t_start = time.time()    print("当前程序进程(%s)"%os.getpid())            p1 = Process_Class(2)    #对一个不包含target属性的Process类执行start()方法，就会运行这个类中的run()方法，所以这里会执行p1.run()    p1.start()    p1.join()    t_stop = time.time()    print("(%s)执行结束，耗时%0.2f"%(os.getpid(),t_stop-t_start))

运行结果：

当前程序进程(5292)子进程(5784) 开始执行，父进程为（5292）(5784)执行结束，耗时2.00秒(5292)执行结束，耗时2.16

总结：

创建进程的两种方法对比：
1.方法
2.继承
继承类是以面向对象考虑这个事的，所以业务逻辑复杂，建议使用继承类，更好理解。

9. 进程池Pool

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行。

示例1：

from multiprocessing import Poolimport os,time,randomdef 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))if __name__ == '__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-----")

运行结果：

----start----0开始执行,进程号为44401开始执行,进程号为63122开始执行,进程号为67922 执行完毕，耗时0.433开始执行,进程号为67923 执行完毕，耗时0.154开始执行,进程号为67921 执行完毕，耗时0.605开始执行,进程号为63125 执行完毕，耗时0.106开始执行,进程号为63126 执行完毕，耗时0.297开始执行,进程号为63120 执行完毕，耗时1.338开始执行,进程号为44408 执行完毕，耗时0.249开始执行,进程号为44407 执行完毕，耗时0.794 执行完毕，耗时1.239 执行完毕，耗时1.60-----end-----

总结：
进程池里的任务不需要自己start()
进程池里的任务，不是按照放入的顺序的执行的
哪个进程执行哪个任务，不能人为手动干预

1、第一步：设置进程池中进程的数量
进程池的数字根据硬件环境进行设定，一般设置为cpu的数量
2、第二步：放任务
3、第三步：关闭进程池 close
4、第四步：开始干活， join
进程池中的进程开始执行任务
如果任务大于进程的数量，多余的任务等待
一旦某个进程完成当下的任务，从等待的任务中随机找一个任务执行。

multiprocessing.Pool常用函数解析：

apply()

apply(func[, args=()[, kwds={}]])

该函数用于传递不定参数，使用阻塞方式调用func,主进程会被阻塞直到函数执行结束

apply_async()

apply_async(func[, args[, kwds]])

使用非阻塞方式调用func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表

close()
关闭Pool，使其不再接受新的任务

terminate()
不管任务是否完成，立即终止

join()
主进程阻塞，等待子进程的退出， 必须在close或terminate之后使用

示例2：apply堵塞式

from multiprocessing import Poolimport os,time,randomdef 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))if __name__ == '__main__':    po=Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数3    for i in range(0,10):        po.apply(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-----")

运行结果：

0开始执行,进程号为59600 执行完毕，耗时0.171开始执行,进程号为32081 执行完毕，耗时0.032开始执行,进程号为63122 执行完毕，耗时0.203开始执行,进程号为59603 执行完毕，耗时0.614开始执行,进程号为32084 执行完毕，耗时1.395开始执行,进程号为63125 执行完毕，耗时0.466开始执行,进程号为59606 执行完毕，耗时1.367开始执行,进程号为32087 执行完毕，耗时0.038开始执行,进程号为63128 执行完毕，耗时0.459开始执行,进程号为59609 执行完毕，耗时1.11----start---------end-----

10. 进程间的通信-Queue

Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

10.1 Queue的使用

可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：

from multiprocessing import Queueq=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())  #Falseq.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())

运行结果：

FalseTrue消息列队已满，现有消息数量:3消息列队已满，现有消息数量:3消息1消息2消息3

说明：
初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；

• Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；

• Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False ；

• Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；

•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；

1）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；

2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出”Queue.Empty”异常；

• Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；

• Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；

1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出”Queue.Full”异常；

2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出”Queue.Full”异常；

• Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；

10.2 Queue示例

注意参数的传递
我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：

from multiprocessing import Process, Queueimport 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:            breakif __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()    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:    print('所有数据都写入并且读完')

运行结果：

Put A to queue...Put B to queue...Put C to queue...Get A from queue.Get B from queue.Get C from queue.所有数据都写入并且读完

10.3 进程池中的Queue

如果要使用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.

示例：进程池中的进程如何通信

from multiprocessing import Manager,Poolimport os,time,randomdef 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 "yongGe":        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())

运行结果：

(2672) startwriter启动(4100),父进程为(2672)reader启动(2732),父进程为(2672)reader从Queue获取到消息：yreader从Queue获取到消息：oreader从Queue获取到消息：nreader从Queue获取到消息：greader从Queue获取到消息：Greader从Queue获取到消息：e(2672) End