python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：

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))

由于Windows没有fork调用，上面的代码在Windows上无法运行。由于Mac系统是基于BSD（Unix的一种）内核，所以，在Mac下运行是没有问题的，推荐大家用Mac学Python！

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。
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：

__author__ = 'gaoqingjin'# encode='utf-8'from multiprocessing import Processfrom time import sleepimport osdef run_function(name):    print('Run child process %s (%s)' % (name,os.getpid()))    sleep(1)if __name__=='__main__':    print('Parent process %s.' % os.getpid())    p=Process(target=run_function,args=('test',))    print('Child process will start.')    p.start()    p.join()    print('Child process end.')

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。

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：
Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，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规定最大值，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它。这里有一个简单的例子：

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 run %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 subprocess done...')    p.close()    p.join()    print('All subprocess done.')

执行结果：

Parent process 1180.Waiting for all subprocess done...Run task 0 (7452)Run task 1 (4336)Run task 2 (7720)Run task 3 (8600)Task 1 run 0.79 seconds.Run task 4 (4336)Task 4 run 0.16 seconds.Task 0 run 1.00 seconds.Task 3 run 1.11 seconds.Task 2 run 2.79 seconds.All subprocess done.Sucess

pool.apply_async()用来向进程池提交目标请求，pool.join()是用来等待进程池中的worker进程执行完毕，防止主进程在worker进程结束前结束。但必pool.join()必须使用在pool.close()或者pool.terminate()之后。其中close()跟terminate()的区别在于close()会等待池中的worker进程执行结束再关闭pool,而terminate()则是直接关闭。result.successful()表示整个调用执行的状态，如果还有worker没有执行完，则会抛出AssertionError异常。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。

由于Pool的默认大小是CPU的核数，如果你不幸拥有8核CPU，你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。

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。

下面的例子演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org，这和命令行直接运行的效果是一样的：

import subprocessprint('$ nslookup www.python.org')r=subprocess.call(['nslookup','www.python.org'])print('Exit code: ',r)

运行结果：

$ nslookup www.python.org非权威应答:服务器:  linedns.bta.net.cnAddress:  202.106.196.115名称:    python.map.fastly.netAddress:  103.245.222.223Aliases:  www.python.orgExit code:  0

如果子进程还需要输入，则可以通过communicate()方法输入：

import 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)print('Exit code: ',p.returncode)

Popen.poll()
检查子进程是否已结束，设置并返回returncode属性。
Popen.wait()
等待子进程结束，设置并返回returncode属性。
Popen.send_signal(signal)
给子进程发送signal信号。
注意：windows下目前只支持发送SIGTERM，等效于下面的terminate() 。

Popen.terminate()
停止子进程。Posix下是发送SIGTERM信号。windows下是调用TerminateProcess()这个API。

Popen.kill()
杀死子进程。Posix下是发送SIGKILL信号。windows下和terminate() 无异。

Popen.stdin
如果stdin 参数是PIPE，此属性就是一个文件对象，否则为None 。

Popen.stdout
如果stdout参数是PIPE，此属性就是一个文件对象，否则为None 。

Popen.stderr
如果stderr 参数是PIPE，此属性就是一个文件对象，否则为None 。
Popen.returncode
子程序的返回值，由poll()或者wait()设置，间接地也由communicate()设置。
如果为None，表示子进程还没终止。
如果为负数-N的话，表示子进程被N号信号终止。（仅限*nux）

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。

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,randomdef 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())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__':    q=Queue()    pw=Process(target=write,args=(q,))    pr=Process(target=read,args=(q,))    pw.start()    pr.start()    pw.join()    pr.terminate()

运行结果：

Process to write: 2484Put a to queue.Process to read: 236.Get a from queue.Put b to queue.Put c to queue.Get b from queue.Get c from queue.

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。
小结

在Unix/Linux下，可以使用fork()调用实现多进程。

要实现跨平台的多进程，可以使用multiprocessing模块。

进程间通信是通过Queue、Pipes等实现的。