multiprocessing is
a package that supports spawning processes using an API similar to the threading
module. The multiprocessing
package offers both local and remote concurrency,effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing
module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.
由于GIL的存在,python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情。借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同,也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样,通过参数传递给各个进程),用以同步进程,其用法与threading包中的同名类一致。所以,multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API,只不过换到了多进程的情境。
但在使用这些共享API的时候,我们要注意以下几点:
- 在UNIX平台上,当某个进程终结之后,该进程需要被其父进程调用wait,否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以,有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说,由于只有一个进程,所以不存在此必要性。
- multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue),效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue,避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。
- 多进程应该避免共享资源。在多线程中,我们可以比较容易地共享资源,比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下,由于每个进程有自己独立的内存空间,以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度,并因为同步的需要而降低了程序的效率。
Process.PID中保存有PID,如果进程还没有start(),则PID为None。
window系统下,需要注意的是要想启动一个子进程,必须加上那句if __name__ == "main",进程相关的要写在这句下面。
1 from multiprocessing import Process 2 import time 3 def f(name): 4 time.sleep(1) 5 print('hello', name,time.ctime()) 6 7 if __name__ == '__main__': 8 p_list=[] 9 for i in range(3): 10 p = Process(target=f, args=('alvin',)) 11 p_list.append(p) 12 p.start() 13 for i in p_list: 14 p.join() 15 print('end')
类式调用
from multiprocessing import Process import time class MyProcess(Process): def __init__(self): super(MyProcess, self).__init__() #self.name = name def run(self): time.sleep(1) print ('hello', self.name,time.ctime()) if __name__ == '__main__': p_list=[] for i in range(3): p = MyProcess() p.start() p_list.append(p) for p in p_list: p.join() print('end')
To show the individual process IDs involved, here is an expanded example:
1 from multiprocessing import Process 2 import os 3 import time 4 def info(title): 5 print(title) 6 print('module name:', __name__) 7 print('parent process:', os.getppid()) 8 print('process id:', os.getpid()) 9 10 11 def f(name): 12 info('