python学习——多进程
来源:互联网 发布:淘宝开放平台api 授权 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 01:38
python学习——多进程
- Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,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。
- 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.
- 有了fork调用,一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。
import osprint('Process (%s) start...' % os.getpid())# Only works on Unix/Linux/Mac:pid = os.fork()if (pid == 0): print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))else: print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))运行结果如下:Process (876) start...I (876) just created a child process (877).I am child process (877) and my parent is 876.
multiprocessing
- Windows没有fork调用;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。
- 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。
from multiprocessing import Processimport os# 子进程要执行的代码def run_proc(name): print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))if __name__=='__main__': print('Parent process %s.' % os.getpid()) p = Process(target=run_proc, args=('test',)) print('Child process will start.') p.start() p.join() print('Child process end.')结果:Parent process 16132.Child process will start.Run child process test (2620)...Child process end.
Pool
- 如果要启动大量的子进程,可以用进程池的方式批量创建子进程。
from multiprocessing import Poolimport os, time, randomdef long_time_task(name): print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) end = time.time() print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))if __name__=='__main__': print('Parent process %s.' % os.getpid()) p = Pool(4) for i in range(5): p.apply_async(long_time_task, args=(i,)) print('Waiting for all subprocesses done...') p.close() p.join() print('All subprocesses done.')执行结果如下:Parent process 669.Waiting for all subprocesses done...Run task 0 (671)...Run task 1 (672)...Run task 2 (673)...Run task 3 (674)...Task 2 runs 0.14 seconds.Run task 4 (673)...Task 1 runs 0.27 seconds.Task 3 runs 0.86 seconds.Task 0 runs 1.41 seconds.Task 4 runs 1.91 seconds.All subprocesses done.
- 对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。
- 请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task 4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成: p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。
子进程
- 很多时候,子进程并不是自身,而是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。
- subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。
- 如果子进程还需要输入,则可以通过communicate()方法输入。
import subprocessprint('$ nslookup www.python.org')r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])print('Exit code:', r)运行结果:$ nslookup www.python.orgServer: 192.168.19.4Address: 192.168.19.4#53Non-authoritative answer:www.python.org canonical name = python.map.fastly.net.Name: python.map.fastly.netAddress: 199.27.79.223Exit code: 0import subprocessprint('$ nslookup')p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)output, err = p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')print(output.decode('utf-8'))print('Exit code:', p.returncode)上面的代码相当于在命令行执行命令nslookup,然后手动输入:set q=mxpython.orgexit运行结果如下:$ nslookupServer: 192.168.19.4Address: 192.168.19.4#53Non-authoritative answer:python.org mail exchanger = 50 mail.python.org.Authoritative answers can be found from:mail.python.org internet address = 82.94.164.166mail.python.org has AAAA address 2001:888:2000:d::a6Exit code: 0
进程间通信
- Process之间肯定是需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。
- 在Unix/Linux下,multiprocessing模块封装了fork()调用,使我们不需要关注fork()的细节。由于Windows没有fork调用,因此,multiprocessing需要“模拟”出fork的效果,父进程所有Python对象都必须通过pickle序列化再传到子进程去,所有,如果multiprocessing在Windows下调用失败了,要先考虑是不是pickle失败了。
#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): print('Process to write: %s' % os.getpid()) 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): print('Process to read: %s' % os.getpid()) while True: value = q.get(True) print('Get %s from queue.' % value)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() # 启动子进程pr,读取: pr.start() # 等待pw结束: pw.join() # pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止: pr.terminate()运行结果如下:Process to write: 50563Put A to queue...Process to read: 50564Get A from queue.Put B to queue...Get B from queue.Put C to queue...Get C from queue.
参考网址:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
阅读全文
0 0
- python学习——多进程
- python学习——多进程
- python学习—Day40—多进程
- python学习—Day42—多进程Manager,进程池
- python多进程学习
- Python学习笔记——多线程,多进程
- <28>python学习笔记——多线程 / 多进程
- python学习——进程和线程
- python学习——进程vs线程
- python学习——分布式进程
- python学习—Day41—多进程锁与多进程共享内存
- Python中的多进程学习
- Python——多进程
- Python 学习入门(23)—— 进程
- Python 学习入门(24)—— 进程高级
- Python线程与进程——学习笔记
- Python学习笔记——进程和线程
- 【Python】学习笔记——-11、进程和线程
- String 类的模拟实现
- 22.定位
- Git指令的使用及Github项目的创建
- 23.定位
- 24.overflow
- python学习——多进程
- 25.float
- 26.不透明度
- python 实现图片的旋转
- 2017中科大信息安全课程总结二
- 27.显示的优先级
- Activiti 查询流程实例状态
- laravel框架- Trait 'App\Http\Models\SoftDeletes' not found
- 28.兼容模式