python之管道, 事件, 信号量, 进程池

管道：双向通信 2个进程之间相互通信

from  multiprocessing import Process, Pipe

def f1(conn):
    from_zjc_msg = conn.recv()
    print('我是子进程')
    print('来自主进程的消息:', from_zjc_msg)

if __name__ == '__main__':
    conn1, conn2 = Pipe() # 创建一个管道对象, 全双工, 返回管道的两端, 但是一端发送的消息,只能另一端接受;自己这一端无法接收
    # 可以将一端或两端发送给其他的进程, 那么多个进程之间就这一通过这一管道进行通信
    p1 = Process(target=f1, args=(conn2, ))
    p1.start()
    conn1.send('有点困了')

    print('我是主进程')

Event用法：

from mutiprocessing import Event  # 导入Event模块

event=Event() #设置一个事件对象, 初始标志位是False

event.set() # 将标志位改为True

event.clear() # 将标志位改为False

event.wait()  # 等待设置标志位, 直到为True,再 继续向下执行

from multiprocessing import Process, Event

e = Event() # 创建事件对象, 这个对象的初始状态为False
print('e的状态是', e.is_set())

print('程序运行到了这里')

e.set() # 将e的状态改为True
print('e的状态是', e.is_set())
# e.clear() # 将e的状态改为False

e.wait() # e这个事件对象如果值为False, 就在此处等待.
print('程序过了wait')

基于事件的进程通信

import time
from multiprocessing import Process, Event

def f1(e):
    time.sleep(2)
    n = 100
    print('子进程计算结果为:', n)
    e.set()

if __name__ == '__main__':
    e = Event()
    p = Process(target=f1, args=(e, ))
    p.start()

    print('主进程等待.....')
    e.wait()
    print('结果已经出来, 可以拿到该值')

信号量(Semaphore)，用于控制线程并发数

需要导入模块: 

from multiprocessing import Process, Semaphore
重要方法有2个   对象.acquire() 和 对象.release()

import time
import random
from multiprocessing import Process, Semaphore

def f1(i, s):
    s.acquire()

    print('%s号嘉宾进去了' % i)
    time.sleep(random.randint(1, 3))
    print('%s号嘉宾出来了' % i)
    s.release()

if __name__ == '__main__':
    s = Semaphore(2) # 计数器2, acquire 一次减一, 为0, 其他人等待, release加1
    for i in range(5):
        p = Process(target=f1, args=(i, s))
        p.start()

进程池:定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。
如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，
那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。

#　#　进程池和多进程执行时间的对比
import time
from multiprocessing import Process, Pool

def f(n):
    for i in range(5):
        n += i
if __name__ == '__main__':
    # 统计进程池执行100个任务的时间
    s_time = time.time()
    pool = Pool(4) # 里面这个参数是指定进程池中有多少个进程, 4表示4个进程, 如果不传参, 默认开启的进程数一般是cpu的个数
    pool.map(f, range(100)) # 参数数据必须是可迭代的, 异步提交任务, 自带join功能
    e_time = time.time()
    dif_time = e_time - s_time

    # 统计100个进程, 来执行100个任务的执行时间
    p_s_t = time.time() # 多进程起始时间
    p_list = [ ]
    for i in range(100):
        p = Process(target=f, args=(i,))
        p.start()
        p_list.append(p)
    [pp.join() for pp in p_list]
    p_e_t = time.time()
    p_dif_t = p_e_t - p_s_t
    print('进程池的执行时间:', dif_time)
    print('多进程的执行时间:', p_dif_t)

进程池同步方法:

import time
from multiprocessing import Process, Pool

def f1(n):
    # print(n)

    time.sleep(2)

    return n * 2

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(2)

    for i in range(5):
        print('xxxxx')
        res = pool.apply(f1, args=(i, ))
        print(res)

结果: 先执行xxxxx  过2s执行0, xxxxx  过2s执行2 xxxxx  
进程池异步:

import time
from multiprocessing import Process, Pool

def f1(n):
    time.sleep(2)
    return n * 2

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(2)
    res_list = [ ]
    for i in range(5):
        print('xxxxx')
        res = pool.apply_async(f1, args=(i,))
        res_list.append(res)
    for i  in res_list:
        print(i.get())

进程池的回调函数:

import os
from multiprocessing import Pool, Process

def f1(n):
    print('进程池里面的进程pid', os.getpid())
    print(n)
    return 2 * n

def f2(n):
    print('回调函数里面的进程pid', os.getpid())
    print(n)

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(4)
    res = pool.apply_async(f1, args=(5,), callback=f2)
    pool.close()
    pool.join()
    print('主程序里面的进程pid', os.getpid())