• Python多进程


    Python多进程

    1.Process类

    Process类是用来创建进程的
    class multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)其中group应该永远为空,它的存在仅仅是与threading.Thread兼容,threading,Thread也有一个group的参数,不过现在也没有使用,保留到以后线程组实现了以后再用。target,传入一个函数这样的可调用对象,执行run方法的时候会执行这个函数。name就是定义进程的名字,如果这个参数不定义,则默认名字为Process-x (x是序号)。args是个参数元组,kwargs是个字典,都是传给target作为参数。参数daemon可以设置进程是否是守护进程,如果为空,这个参数将会从父进程继承。当一个进程退出的时候,它会尝试去终止所有的daemon子进程,一个daemon进程不允许创建子进程,否则的话当父进程退出的时候这些子进程就变为孤儿进程了.daemon进程的使用场景是:需要一个始终运行的进程,用来监控其他服务的运行情况,或者发送心跳包或者类似的东西,创建了这个进程以后就不用管他了,它会随着主进程的退出而退出。进程创建以后,可以通过访问属性的方式进行设置:

    p = multiprocessing.Process(target = worker, args = (3,))
    p.daemon = True

       存在以下接口:run()、start()、join()、is_alive()、terminate() ,接口相对都比较简单,类似于线程,下面是一个创建进程的简单例子

    import multiprocessing
    import time
    
    def worker(interval):
        print("CCD")
    
    if __name__ == "__main__":
        p = multiprocessing.Process(target = worker, args = (3,) ,name = "ccd")
        print("p.name:",p.name)
        p.start()

     2.Lock(锁)

    Lock.acquire () 获得锁   Lock.release() 释放锁,RLock是可重入锁 RLock.acquire()获得锁  RLock.release() 释放锁

     3.Semaphore(信号量)

    Semphore,是一种带计数的同步机制,当调用release时,增加计算,当acquire时,减少计数,当计数为0时,自动阻塞,等待release被调用。可以用来控制对共享资源的访问数量,例如池的最大连接数。例子如下:

    import multiprocessing
    import time
    
    def worker(s, i):
        s.acquire()
        print(multiprocessing.current_process().name + "acquire");
        time.sleep(i)
        print(multiprocessing.current_process().name + "release
    ");
        s.release()
    
    if __name__ == "__main__":
        s = multiprocessing.Semaphore(2)
        for i in range(5):
            p = multiprocessing.Process(target=worker,args=(s,i))
            p.start()

     结果如下:  我们信号量初始化为2,所以创建的第三个进程没法执行,只能阻塞,直到有进程释放信号量。

    Process-4acquire
    Process-3acquire
    Process-3release
    
    Process-2acquire   
    Process-4release
    
    Process-1acquire
    Process-1release
    
    Process-5acquire
    Process-2release
    
    Process-5release

    4.Event(事件)

     类似于线程的Event,主要接口有set()、clear()、wait()

    5.Pipe(管道)

    Pipe方法返回(conn1,conn2)这样一组Connetion对象,Pipe方法有duplex参数,如果duplex参数为True(默认值),那么这个管道是全双工模式,也就是说conn1和conn2均可收发。duplex为False,conn1只负责接受消息,conn2只负责发送消息。

    例子:

    import multiprocessing
    import time
    
    def proc1(pipe):
        while True:
            for i in range(5):
                print("send: %s" % (i))
                pipe.send(i)
                time.sleep(1)
    
    def proc2(pipe):
        while True:
            print("rev:", pipe.recv())
            time.sleep(1)
    
    if __name__ == "__main__":
        pipe = multiprocessing.Pipe()
        p1 = multiprocessing.Process(target=proc1, args=(pipe[0],))
        p2 = multiprocessing.Process(target=proc2, args=(pipe[1],))
    
        p1.start()
        p2.start()
    
        p1.join()
        p2.join()

    结果如下:

    send: 0
    rev: 0
    send: 1
    rev: 1
    send: 2
    rev: 2
    ....

     6.Queue(队列)

    Queue是一种进程安全的共享数据结构,进程之间可以使用队列进行数据共享,队列是由管道和一些锁/信号量来实现的,当一个进程将数据放入队列中,就会起一个线程将对象从buffer中放到pipe中来。主要的接口有put()、get()
    对于put()接口是将元素放入队列中,其中有两个可选参数block,timeout。如果block为True同时timeout为none(默认值),则会一直阻塞直到队列中空闲。如果timeout不为none,
    是个正数,则会阻塞timeout秒,如果超时的时候队列还是满的,则就抛出queue.Full异常。如果block为false,如果队列空闲,则put操作直接将元素放入队列中,如果队列满,则直接抛出queue.Full异常。简单的说,就是put操作将元素放入队列中,如果采用非阻塞方式,队列有空闲则直接放入,否则抛出异常。而阻塞方式,如果队列满了,还会阻塞等待,如果指定了超时时间,则只会阻塞超时时间这么久,否则一直阻塞下去,直到队列有空闲
    get()接口是从队列中读取并移除一个元素, 它也有block,timeout两个数据。只不过是在队列为空的时候阻塞,通过block参数决定取数据的时候队列为空的情况阻塞不阻塞。

    import multiprocessing
    
    def writer_proc(q):      
        try:         
            q.put(1, block = False) 
        except:         
            pass   
    
    def reader_proc(q):      
        try:         
            print q.get(block = False) 
        except:         
            pass
    
    if __name__ == "__main__":
        q = multiprocessing.Queue()
        writer = multiprocessing.Process(target=writer_proc, args=(q,))  
        writer.start()   
    
        reader = multiprocessing.Process(target=reader_proc, args=(q,))  
        reader.start()  
    
        reader.join()  
        writer.join()

    结果如下:

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