python中多进程编程详解

由于个人知识面有限，以下就说说我对python中多进程编程的理解，如果有错误的地方，请多多指教。
在python中有三种方式创建多进程：fork，process，pool

一： fork应用

import osimport timeprint("只有主进程执行此语句")#调用fork函数后，会产生２个值：子进程的pid和父进程的ｐid,# 其中子进程的pid为０，父进程的pid为子进程的pid，其实就相当于返回了２个子进程号#以下为os模块中fork函数的解释#1.Fork a child process.#2.Return 0 to child process and PID of child to parent process.pid = os.fork() #调用os模块的fork函数创建进程print("主进程和子进程都能执行此语句,进程id==%d"%os.getpid())if pid == 0:    #子进程执行代码块    print("我是子进程,子进程id是%d,父进程id是%d"%(os.getpid(),os.getppid()))elif pid > 0:    #父进程执行的代码块    #下句语句中的pid容易跟if判断中的ｐid混淆    print("我是父进程,父进程id是%d,子进程id是%d"%(os.getpid(),pid))

os.getpid() 获取当前进程id
os.getppid() 获取父进程id

注意：1: fork函数只能在unix中运行。
2: 父进程和子进程执行没有先后顺序，执行顺序由系统根据相关规则调用。
3: 主进程不会等所有子进程结束后而结束。

二： process应用
由于window无法调用fork函数，如果要在window创建多进程，则需要用到multiprocessing模块，而multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

from multiprocessing import Processimport timedef test():    while True:        print("1-----我是子进程")        time.sleep(2)p = Process(target=test)p.start()while True:    print("2----我是主进程")    time.sleep(2)

上处代码为使用Process类创建的实例

from multiprocessing import Processimport timeimport osdef test1(interval):    start = time.time()    time.sleep(interval)    print("我是test1,我的进程号是%d，我的父进程id是%d"%(os.getpid(),os.getppid()))    end = time.time()def test2(interval):    start = time.time()    time.sleep(interval)    print("我是test2,我的进程号是%d，我的父进程id是%d"%(os.getpid(),os.getppid()))    end = time.time()p1 = Process(target=test1,args=(5,))p1.start()print("p1.pid = %d"%p1.pid)p1.join()p2 = Process(target=test2,args=(1,))p2.start()print("p2.pid = %d"%p2.pid)

上段代码中的join是指阻塞进程，当所有的对象进程都结束后其他进程才可继续向下执行程序。
此外： join函数可以加阻塞时间，如果加上时间，则表示阻塞系统指定时间，如p1.join(2)，到达指定时间后，如果子进程没有结束，那么主进程可以和子进程同时执行。如果不指定阻塞时间，则表示等待对象进程执行完毕后，主进程才可继续向下运行。
注意：主进程会等待子进程的结束而结束
下面将介绍Process类中常用方法和属性
常用属性：
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；
pid：当前进程实例的PID值；
常用方法：
start() 创建进程实例同时并启动进程
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
terminate()：不管任务是否完成，立即终止
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，一般用于继承Process类中重写run方法

重写run方法案例如下：

from multiprocessing import Processimport timestart = time.time()class MyProcess(Process):    def __init__(self,num):        super().__init__()        self.num = num    def run(self):        start = time.time()        print("子进程开始执行")        time.sleep(self.num)        end = time.time()        print("子进程执行时间是%#.5f"%(end-start))myProcess = MyProcess(2)myProcess.start()# myProcess.run()# myProcess.join()end = time.time()print("主进程执行时间是%#.5f"%(end-start))

三： pool应用
使用场景和使用原理：
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。
Pool分为两种：apply_async 非阻塞式和apply 阻塞式
下面将这两种使用方法和区别进行介绍
apply_async 非阻塞式，以下是案例：

from multiprocessing import Poolimport timeimport osimport randomstart = time.time()def work(num):    start = time.time()    time.sleep(random.random()*2)    end = time.time()    print("%d执行的进程id是%d,父进程id是%d,执行时间是%#.5f"%(num,os.getpid(),os.getppid(),(end-start)))pool = Pool(3)for i in range(0,10):    # pool.apply_async(work,args=(i,)) #非阻塞式    pool.apply(work, args=(i,))  #阻塞式pool.close()# pool.join()#使用非阻塞式时打开下面for循环#for j in range(0,12):#   time.sleep(random.random()*2)#   print("主进程的pid是%d,j==%d"%(os.getpid(),j))end = time.time()print("主进程的id是%d,运行时间是%d"%(os.getpid(),(end-start)))

当使用非堵塞式时，主进程和子进程同时执行，并且主进程不会等待子进程的结束而结束。
当使用堵塞式时，系统会等待一个进程结束之后在执行其他进程。这类似与单进程。

multiprocessing.Pool常用函数解析：
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；
apply(func[, args[, kwds]])：使用阻塞方式调用func
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；