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：
示例:
from multiprocessing import Process
import os
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
print('子进程运行中，name= %s ,pid=%d...' % (name, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
print('父进程 %d.' % os.getpid())
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print('子进程将要执行')
p.start()
p.join()
print('子进程已结束')
1 父进程 9716. 2 子进程将要执行 3 子进程运行中，name= test ,pid=16028... 4 子进程已结束
说明
- 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。
Process语法结构如下：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
- 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；
- name：为当前进程实例的别名；
- group：大多数情况下用不到；
Process类常用方法：
- 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；
- start()：启动进程实例（创建子进程）；
- 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；
- terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
Process类常用属性：
- name：当前进程实例别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数；
- pid：当前进程实例的PID值；
实例1:
from multiprocessing import Process
import os
from time import sleep
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name, age, **kwargs):
for i in range(10):
print('子进程运行中，name= %s,age=%d ,pid=%d...' % (name, age, os.getpid()))
print(kwargs)
sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
print('父进程 %d.' % os.getpid())
p = Process(target=run_proc, args=('test', 18), kwargs={"m": 20})
print('子进程将要执行')
p.start()
sleep(1)
# p.terminate() # 主进程是否等待子进程
p.join()
print('子进程已结束')
父进程 20424. 子进程将要执行 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=7428... {'m': 20} 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=7428... {'m': 20} 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=7428... {'m': 20} 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=7428... {'m': 20} 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=7428... {'m': 20} 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=7428... {'m': 20} 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=7428... {'m': 20} 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=7428... {'m': 20} 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=7428... {'m': 20} 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=7428... {'m': 20} 子进程已结束
实例2:
# coding=utf-8
from multiprocessing import Process
import time
import os
# 两个子进程将会调用的两个方法
def worker_1(interval):
print("worker_1,父进程(%s),当前进程(%s)" % (os.getppid(), os.getpid()))
t_start = time.time()
time.sleep(interval) # 程序将会被挂起interval秒
t_end = time.time()
print("worker_1,执行时间为'%0.2f'秒" % (t_end - t_start))
def worker_2(interval):
print("worker_2,父进程(%s),当前进程(%s)" % (os.getppid(), os.getpid()))
t_start = time.time()
time.sleep(interval)
t_end = time.time()
print("worker_2,执行时间为'%0.2f'秒" % (t_end - t_start))
if __name__ == "__main__":
# 输出当前程序的ID
print("进程ID：%s" % os.getpid())
# 创建两个进程对象，target指向这个进程对象要执行的对象名称，
# args后面的元组中，是要传递给worker_1方法的参数，
# 因为worker_1方法就一个interval参数，这里传递一个整数2给它，
# 如果不指定name参数，默认的进程对象名称为Process-N，N为一个递增的整数
p1 = Process(target=worker_1, args=(2,))
p2 = Process(target=worker_2, name="dongGe", args=(1,))
# 使用"进程对象名称.start()"来创建并执行一个子进程，
# 这两个进程对象在start后，就会分别去执行worker_1和worker_2方法中的内容
p1.start()
p2.start()
# 同时父进程仍然往下执行，如果p2进程还在执行，将会返回True
print("p2.is_alive=%s" % p2.is_alive())
# 输出p1和p2进程的别名和pid
print("p1.name=%s" % p1.name)
print("p1.pid=%s" % p1.pid)
print("p2.name=%s" % p2.name)
print("p2.pid=%s" % p2.pid)
# join括号中不携带参数，表示父进程在这个位置要等待p1进程执行完成后，
# 再继续执行下面的语句，一般用于进程间的数据同步，如果不写这一句，
# 下面的is_alive判断将会是True，在shell（cmd）里面调用这个程序时
# 可以完整的看到这个过程，大家可以尝试着将下面的这条语句改成p1.join(1)，
# 因为p2需要2秒以上才可能执行完成，父进程等待1秒很可能不能让p1完全执行完成，
# 所以下面的print会输出True，即p1仍然在执行
p1.join()
print("p1.is_alive=%s" % p1.is_alive())
进程ID：21300 p2.is_alive=True p1.name=Process-1 p1.pid=21412 p2.name=dongGe p2.pid=21420 worker_2,父进程(21300),当前进程(21420) worker_2,执行时间为'1.00'秒 worker_1,父进程(21300),当前进程(21412) worker_1,执行时间为'2.00'秒 p1.is_alive=False
进程的创建-Process子类
创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承Process类，每次实例化这个类的时候，就等同于实例化一个进程对象，请看下面的实例：
from multiprocessing import Process
import time
import os
# 继承Process类
class Process_Class(Process):
# 因为Process类本身也有__init__方法，这个子类相当于重写了这个方法，
# 但这样就会带来一个问题，我们并没有完全的初始化一个Process类，所以就不能使用从这个类继承的一些方法和属性，
# 最好的方法就是将继承类本身传递给Process.__init__方法，完成这些初始化操作
def __init__(self, interval):
Process.__init__(self)
self.interval = interval
# 重写了Process类的run()方法
def run(self):
print("子进程(%s) 开始执行，父进程为（%s）" % (os.getpid(), os.getppid()))
t_start = time.time()
time.sleep(self.interval)
t_stop = time.time()
print("(%s)执行结束，耗时%0.2f秒" % (os.getpid(), t_stop - t_start))
if __name__ == "__main__":
t_start = time.time()
print("当前程序进程(%s)" % os.getpid())
p1 = Process_Class(2)
# 对一个不包含target属性的Process类执行start()方法，就会运行这个类中的run()方法，所以这里会执行p1.run()
p1.start()
p1.join()
t_stop = time.time()
print("(%s)执行结束，耗时%0.2f" % (os.getpid(), t_stop - t_start))
当前程序进程(21208) 子进程(21232) 开始执行，父进程为（21208） (21232)执行结束，耗时2.00秒 (21208)执行结束，耗时2.15
进程池Pool
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，请看下面的实例：
from multiprocessing import Pool
import os
import time
import random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg, os.getpid()))
# random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random() * 2)
t_stop = time.time()
print(msg, "执行完毕，耗时%0.2f" % (t_stop - t_start))
if __name__ == "__main__":
po = Pool(3) # 定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0, 10):
# Pool.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
# 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker, (i,))
print("----start----")
po.close() # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join() # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")
运行结果:
----start---- 0开始执行,进程号为21466 1开始执行,进程号为21468 2开始执行,进程号为21467 0 执行完毕，耗时1.01 3开始执行,进程号为21466 2 执行完毕，耗时1.24 4开始执行,进程号为21467 3 执行完毕，耗时0.56 5开始执行,进程号为21466 1 执行完毕，耗时1.68 6开始执行,进程号为21468 4 执行完毕，耗时0.67 7开始执行,进程号为21467 5 执行完毕，耗时0.83 8开始执行,进程号为21466 6 执行完毕，耗时0.75 9开始执行,进程号为21468 7 执行完毕，耗时1.03 8 执行完毕，耗时1.05 9 执行完毕，耗时1.69 -----end-----
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；
apply堵塞式
from multiprocessing import Pool
import os,time,random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
#random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
po=Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
po.apply(worker,(i,))
print("----start----")
po.close() #关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join() #等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")
----start---- 1开始执行,进程号为21964 1 执行完毕，耗时0.24 4开始执行,进程号为21964 4 执行完毕，耗时1.71 9开始执行,进程号为21964 9 执行完毕，耗时0.26 0开始执行,进程号为21956 0 执行完毕，耗时0.25 5开始执行,进程号为21956 5 执行完毕，耗时1.70 8开始执行,进程号为21956 8 执行完毕，耗时0.44 2开始执行,进程号为21948 2 执行完毕，耗时0.20 3开始执行,进程号为21948 3 执行完毕，耗时0.87 6开始执行,进程号为21948 6 执行完毕，耗时0.27 7开始执行,进程号为21948 7 执行完毕，耗时1.73 -----end-----
进程间通信-Queue
Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。
1. Queue的使用
可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：
from multiprocessing import Queue
q = Queue(3) # 初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put("消息1")
q.put("消息2")
print(q.full()) # False
q.put("消息3")
print(q.full()) # True
# 因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
try:
q.put("消息4", True, 2)
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s" % q.qsize())
try:
q.put_nowait("消息4")
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s" % q.qsize())
# 推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
if not q.full():
q.put_nowait("消息4")
# 读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
if not q.empty():
for i in range(q.qsize()):
print(q.get_nowait())
False True 消息列队已满，现有消息数量:3 消息列队已满，现有消息数量:3 消息1 消息2 消息3
说明
初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；
- Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；
- Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False ；
- Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；
- Queue.get([block[, timeout]])：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛出"Queue.Empty"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；
- Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；
- Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出"Queue.Full"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出"Queue.Full"异常；
- Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；
2. Queue实例
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, Queue
import os
import time
import random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
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):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)
time.sleep(random.random())
else:
break
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()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
print('')
print('所有数据都写入并且读完')
Put A to queue... Put B to queue... Put C to queue... Get A from queue. Get B from queue. Get C from queue. 所有数据都写入并且读完
3. 进程池中的Queue
如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：
# 修改import中的Queue为Manager
from multiprocessing import Manager, Pool
import os
import time
import random
def reader(q):
print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in range(q.qsize()):
print("reader从Queue获取到消息：%s" % q.get(True))
def writer(q):
print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in "dongGe":
q.put(i)
if __name__ == "__main__":
print("(%s) start" % os.getpid())
q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue来初始化
po = Pool()
# 使用阻塞模式创建进程，这样就不需要在reader中使用死循环了，可以让writer完全执行完成后，再用reader去读取
po.apply(writer, (q,))
po.apply(reader, (q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End" % os.getpid())
(21156) start writer启动(21162),父进程为(21156) reader启动(21162),父进程为(21156) reader从Queue获取到消息：d reader从Queue获取到消息：o reader从Queue获取到消息：n reader从Queue获取到消息：g reader从Queue获取到消息：G reader从Queue获取到消息：e (21156) End