Python中的进程

多进程开发

• 进程是计算机中资源分配的最小单位
• 一个进程可以有多个线程
• 同一个进程中的线程共享资源
• 进程与进程之间是相互隔离（如：QQ和360）
• Python中通过多进程可以利用CPU的多核优势，计算密集型操作适合用多进程开发

1.1 进程介绍

import multiprocessing


def task(num):
    print("我的进程是：", multiprocessing.current_process().name, num)


if __name__ == '__main__':
    # 创建进程
    for x in range(3):
        process = multiprocessing.Process(target=task, args=(1,))
        process.start()


print("主进程结束：", multiprocessing.current_process().name)

从代码来看：

• 多进程代码与多线程大同小异
• 4个进程都执行了最后一行代码
  • 原因是进程之间的资源是不共享的，所以在创建子进程的时候都对主进程的资源进行了拷贝
  • 拷贝的模式一共有三种
    • spawn 拷贝一个python解释器
    • fork拷贝模块当前的内存（子进程刚启动时候的主进程的内存）
    • forkserver在代码开始运行前，会以当前代码（模块）先创建一个模板，当要创建子进程时，会拷贝这个模板

Depending on the platform, multiprocessing supports three ways to start a process. These start methods are

• fork，【“拷贝”几乎所有资源】【支持文件对象/线程锁等传参】【unix】【任意位置开始】【快】

  The parent process uses os.fork() to fork the Python interpreter. The child process, when it begins, is effectively identical to the parent process. All resources of the parent are inherited by the child process. Note that safely forking a multithreaded process is problematic.Available on Unix only. The default on Unix.

• spawn，【run参数传必备资源】【不支持文件对象/线程锁等传参】【unix、win】【main代码块开始】【慢】

  The parent process starts a fresh python interpreter process. The child process will only inherit those resources necessary to run the process object’s run() method. In particular, unnecessary file descriptors and handles from the parent process will not be inherited. Starting a process using this method is rather slow compared to using fork or forkserver.Available on Unix and Windows. The default on Windows and macOS.

• forkserver，【run参数传必备资源】【不支持文件对象/线程锁等传参】【部分unix】【main代码块开始】

  When the program starts and selects the forkserver start method, a server process is started. From then on, whenever a new process is needed, the parent process connects to the server and requests that it fork a new process. The fork server process is single threaded so it is safe for it to use os.fork(). No unnecessary resources are inherited.Available on Unix platforms which support passing file descriptors over Unix pipes.

import multiprocessing
multiprocessing.set_start_method("spawn")
# 先设置模式，在创建进程

 所以当以fork模式运行时

import multiprocessing


def task(num):
    print("我的进程是：", multiprocessing.current_process().name, num)


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")
    # 创建进程
    for x in range(3):
        process = multiprocessing.Process(target=task, args=(1,))
        process.start()


print("主进程结束：", multiprocessing.current_process().name)

•  很明显可以看出两种模式下的区别，根本原因就是：
  • spawn模式拷贝的是一个完整的python解释器，所以代码在执行的时候，依然会创建一个主进程。
  • fork模式拷贝的只是这个模块，所以在代码执行的时候，只会由这个子进程来执行

fork模式的注意点：(在创建子进程时，再拷贝该模块当前的内存)

import multiprocessing
import time
def task():
    """
    因为是拷贝了一个模块，所以子进程中也有name这个变量，注意这个name的内存是存在于子进程中的，并非主进程中的内存
    因此，这个name和主进程中的name毫不相干
    """
    print(name)        
    name.append(123)


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")  # fork、spawn、forkserver
    name = []

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()

    time.sleep(2)
    print(name)  # []

def task():
    print(name) # [123]   因为name在创建子进程之前，已经追加值了，所以结论与上一段代码不冲突


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")  # fork、spawn、forkserver
    name = []
    name.append(123)

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()

spawn模式的注意点：（把forkserver当成spawn一样来看待就行了，同样都会将子进程当成新的主进程，执行一遍拷贝的这个模板代码）

import multiprocessing
import time
"""
每当有子进程启动，都会执行这个模块，因此,这个print在这个代码块中会被执行两次。
运行结果：
第一个 MainProcess
第一个 Process-1
"""
print("第一个",multiprocessing.current_process().name)
def task(data):
    """
    在spawn模式下，子进程如果需要获取主进程中main中的变量，只能在创建子进程时传递进来，当然也是不同的内存地址
    name:子进程拷贝python解释器后，main中的代码并不会执行，因此子进程中的name变量并没有声明，所以报错NameError: name 'name' is not defined
    name1:子进程拷贝python解释器后，代码依然会从上往下运行，所以name1被声明并赋值为0，注意这个name1并不是主进程中的name1
    """
    # print(name)
    print("子进程中的name1", name1)    # 子进程中的name1 0
    data.append("子进程添加数据")
    print("子进程函数内", id(data), data)  # 子进程函数内 2024973032320 ['子进程添加数据']
    print("子进程函数内", multiprocessing.current_process().name)   # 子进程函数内 Process-1

"""
为什么要将创建子进程的代码写入main中：
    -> 因为spawn模式下，会拷贝整个python解释器，当子进程start之后，这个子进程会当做主进程来执行拷贝的这个python解释器
    -> 为了避免，新的主进程（由第一个主进程创建的子进程）再次创建子进程，导致无限创建子进程。
    -> 所以需要将创建子进程的代码写入main中，只有在当前模块启用才创建子进程。
"""
name1 = 0
if __name__ == '__main__':
    print("子进程不会执行到这里，为了避免递归创建子进程")
    multiprocessing.set_start_method("spawn")  # fork、spawn、forkserver
    name = []
    p1 = multiprocessing.Process(target=task, args=((name,)))
    p1.start()
    time.sleep(2)
    print("主进程", id(name), name)    # 主进程 2950420364736 []
    print(name1)    # 0

 fork练习

"""进程中的fork模式"""
"""
fork是可以拷贝和传递特殊对象的，如：锁、文件等
spawn和forkserver是不支持特殊对象的传递的
"""
import multiprocessing
def task(file_object):
    file_object.write("你好")
    file_object.flush()


if __name__ == '__main__':
    file_object = open('x1.txt', mode='a+', encoding='utf-8')
    file_object.write("中国")
    multiprocessing.set_start_method("fork")
    # process = multiprocessing.Process(target=task)    # 如果函数没有参数，可以选择不传递参数，创建子进程效果同下
    process = multiprocessing.Process(target=task, args=(file_object,))
    process.start()
"""
产生的文件x1.txt的内容为： “中国你好中国”
中国    在子进程拷贝时，主进程把数据刷到了内存中，并没有写入文件
你好    子进程在把你好写入到子进程的内存中，然后使用flush刷到了文件中
中国    最后，在主进程中要结束时，文件执行close之前调用了flush把数据写入文件。
"""

import multiprocessing


def task():
    print(name)
    file_object.write("你好")
    file_object.flush()


if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method("fork")

    name = []
    file_object = open('x1.txt', mode='a+', encoding='utf-8')
    file_object.write("中国")
    file_object.flush()

    p1 = multiprocessing.Process(target=task)
    p1.start()
"""
运行结果：中国你好   
中国  主进程在子进程启动之前，先把中国写入了文件，当子进程赋值主进程模块内存时，文件中已经存在数据“中国”
你好  子进程在拿到文件后，将数据立马写入了文件
"""

常见功能

p.start()：当前进程准备就绪，等待被CPU调度（工作单元其实是进程中的线程）。
p.join()：等待当前进程的任务执行完毕后再向下继续执行。
p.daemon = 布尔值：守护进程（必须放在start之前）
 - p.daemon = True：设置为守护进程，主进程执行完毕后，子进程也自动关闭。
 - p.daemon = False：设置为非守护进程，主进程等待子进程，子进程执行完毕后，主进程才结束。
multiprocessing.current_process().name  "当前进程的名称："
os.getpid()：当前进程id
os.getppid() ：父进程id
multiprocessing.cpu_count()：获取cpu核心数（实际获取的是线程数）

进程间数据的共享

进程是资源分配的最小单元，每个进程中都维护自己独立的数据，不共享。

实现进程间的数据共享一共有四种方法 Value和Array、Pipe管道（比较少用） Queues队列、(常用)Manager()
上述都是Python内部提供的进程之间数据共享和交换的机制，作为了解即可，在项目开发中很少使用，
后期项目中一般会借助第三方的来做资源的共享，例如：MySQL、redis等。

"""实现进程间的通讯（队列）"""
from multiprocessing import Process, Queue  # 导入多进程类和进程Queue


def f(qq, data):
    qq.put(data)
    qq.put(data+"1")
    print("这里是f函数", qq.get())


def ff(qq, data):
    qq.append(data)
    print("这里是ff函数", qq)

if __name__ == "__main__":
    # 创建进程队列
    q = Queue()
    x = []
    # 创建进程
    """
    将主进程的队传入了子进程，实际上是复制了一份队列给到子进程，
    当我们修改子进程里面的队数据时，子进程的队会将数据反序列化给到主进程，
    这样就从表面上实现了主进程与子进程之间的通讯
    """
    proces = Process(target=f, args=(q, "你好呀"))
    proces1 = Process(target=ff, args=(x, "你好呀"))
    proces.start()
    proces1.start()
    print(q.get())
    print(x)
    proces.join()
    proces1.join()
    """
    运行结果：
    这里是ff函数 ['你好呀']
    你好呀
    []          # 因为子进程会拷贝一份新的列表，并且不会将修改过的数据反序列化到主进程中，所以主进程中的数据并不会被修改
    这里是f函数 你好呀1      # 因为子进程会拷贝一份新的队列，并且会将修改过的数据反序列化到主进程中，所以主进程中的队列会被修改
    """

"""实现进程间的交互（管道）"""
from multiprocessing import Process, Pipe   # 导入进程类和管道


def f(conn):
    conn.send("Hello from child1")  # 子进程通过管道发送数据给父进程
    conn.send("Hello from child2")
    print(conn.recv())  # 子进程通过管道接收父进程发送的数据


if __name__ == "__main__":
    # 创建管道：类似于电话线，会产生电话线的两头
    parent_conn, child_conn = Pipe()
    # 实例化子进程，将电话线的一头传递给子进程
    process = Process(target=f, args=(child_conn,))
    process.start()
    print(parent_conn.recv())  # 主进程通过管道接收子进程发送来的数据
    print(parent_conn.recv())
    # parent_conn.recv()  # 因为子进程只发送了两条数据，父进程却接收了三条，那么程序会卡主，等待子进程发送数据
    parent_conn.send("Hello from parent")
    process.join()

"""实现进程间的数据共享"""
from multiprocessing import Process, Manager  # 导入进程类和数据共享类
import os


def f(d, l):
    # 其实他的通讯原理与队相同，都是创建了一个新的列表与字典。
    # 在修改数据时，不需要加锁，Mannager已经帮我们加了
    d[os.getpid()] = os.getpid()  # 修改共享字典的数据
    l.append(os.getpid())         # 修改共享列表的数据


if __name__ == "__main__":
    # 创建共享字典
    d = Manager().dict()
    # 创建共享列表
    l = Manager().list()
    # 创建空列表，用于存储进程地址
    process_list = []
    for x in range(10):
        p = Process(target=f, args=(d, l))
        p.start()
        process_list.append(p)
    # 设置进程join()
    for x in process_list:
        x.join()
    print(d)
    print(l)

进程锁

如果多个进程抢占式去做某些操作时候，为了防止操作出问题，可以通过进程锁来避免

注意：进程池中，不能使用multiprocessing中的Lock和Rlock，只能使用Manager中的Lock和Rlock

"""
进程锁
1.线程锁在spawn模式下不可以传递给子进程，但是进程锁可以传递
2.Queue和pipe不需要加锁
"""
import multiprocessing
from multiprocessing import Process, Array, Value


# 因为在子进程task函数中修改了公共数据，所以容易发生数据混乱，因此要加锁
def task(arr, val, v, rlock):
    rlock.acquire()
    arr[0] += 1
    val.value = 666
    v.value = 'a'.encode('utf-8')
    print(arr[:], val.value, v.value)
    rlock.release()


if __name__ == '__main__':
    # 注意：这些数据类型是基于C语言编写的，所以要符合C的语法要求
    arr = Array('i', [0, 22, 33, 44])  # 数组：元素类型必须是int; 只能是这么几个数据
    num = Value('i', 666)  # int类型
    v1 = Value('c')  # char类型
    # 存储进程的列表
    process_list = []
    # 创建进程锁
    lock = multiprocessing.RLock()
    for x in range(5):
        process = Process(target=task, args=(arr, num, v1, lock))
        process.start()
        process_list.append(process)

    # 为了主进程等待子进程执行完，代码再继续往下走，通常会这么写
    for x in process_list:
        x.join()
    print("主进程中的", arr[:])
    print("主进程中的", num.value)
    print("主进程中的", v1.value)

进程池

"""进程池"""
import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor


def task(num):
    print("执行", num)
    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    # 创建可容纳5进程的进程池
    pool = ProcessPoolExecutor(5)
    for x in range(5):
        pool.submit(task, x)   # 把任务提交给进程池，让进程池分配处理

    # 等待进程池中的任务全部执行完毕，主进程在继续往下执行
    pool.shutdown(True)     # 默认不等待（False）
    print("END")
"""
运行结果：
执行 0
执行 1
执行 2
执行 3
执行 4
END
"""

"""进程池的回调"""
import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor


def task(num):
    print("执行", num)
    time.sleep(2)
    return num


def done(res):
    time.sleep(1)
    print(res.result())
    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池
    pool = ProcessPoolExecutor(5)
    for x in range(5):
        futur = pool.submit(task, x)    # futur与线程池一样，都是一个Future对象，里面记录的是子进程执行完任务的返回值
        futur.add_done_callback(done)   # 与线程池中的Future不同，这里回调done函数时，是有主进程来执行的
    pool.shutdown(True)
    print("END")

"""进程池中的锁"""
"""
运行结果：
    -> 没有加锁：文件fi.txt中的10  每次都大于0  甚至没有一次等于0
    -> 加锁：文件fi.txt中的10  每次等于0  完美解决数据混乱问题
"""
import time
import multiprocessing
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor


def task(lock):
    print("%s进来了购票大厅" % multiprocessing.current_process().name)
    # 假设文件中保存的内容就是一个值：10
    with lock:
        with open("f1.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
            count_num = int(file.read())
        print("%s开始排队了抢票了" % multiprocessing.current_process().name)
        time.sleep(1)
        count_num -= 1
        with open("f1.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
            file.write(str(count_num))


if __name__ == '__main__':
    # 创建锁
    manager = multiprocessing.Manager()
    lock = manager.RLock()
    pool = ProcessPoolExecutor(5)
    for x in range(10):
        pool.submit(task, lock)
    pool.shutdown(True)
    print("抢票结束")

 协程、线程、进程的区别？

线程，是计算机中可以被cpu调度的最小单元。
进程，是计算机资源分配的最小单元（进程为线程提供资源）。
一个进程中可以有多个线程,同一个进程中的线程可以共享此进程中的资源。

由于CPython中GIL的存在：
    - 线程，适用于IO密集型操作。
    - 进程，适用于计算密集型操作。

协程，协程也可以被称为微线程，是一种用户态内的上下文切换技术，在开发中结合遇到IO自动切换，就可以通过一个线程实现并发操作。


所以，在处理IO操作时，协程比线程更加节省开销（协程的开发难度大一些）。