一 multiprocessing模块介绍
python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。
multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
multiprocessing模块的功能众多：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。
需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。
二 Process类的介绍
创建进程的类：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动） 强调： 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号
参数介绍：
group参数未使用，值始终为None
target表示调用对象，即子进程要执行的任务
args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,)
kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'abc'}
name为子进程的名称
方法介绍：
p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法 p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程
属性介绍：
p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置 p.name:进程的名称 p.pid：进程的pid p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可) p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）
三 Process类的使用
注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == '__main__':下
创建并开启子进程的两种方式
from multiprocessing import Process import time import random def task(name): print("start %s"%name) time.sleep(random.randint(3)) print("end %s"name) if __name__ == '__main__': p = Process(target=task,args=("abc",)) p.start() print("主线程")
from multiprocessing import Process import time import random class MyProcess(Process) def __init__(self,name): super().__init__() self.name = name def run(): print("start %s"%self.name) time.sleep(random.randint(3)) print("end %s"self.name) if __name__ == '__main__': p = MyProcess("abc") p.start() print("主线程")
进程直接的内存空间是隔离的
from multiprocessing import Process import os n = 100 def func(): global n n += 10 print("%s:%d"%(os.getpid(),n)) if __name__ == '__main__': p = Process(target=func) p.start() p.join() print("%s:%d"%(os.getpid(),n)) print("主") 运行结果 17424:110 15080:100 主
Process对象的join方法
#没有加join from multiprocessing import Process import time import os def func(): time.sleep(1) print("start:%s"%(os.getpid())) if __name__ == '__main__': p = Process(target=func) p.start() print("主:%s"%os.getpid()) 运行结果 主:18064 start:7064 #主进程先运行完毕，不会等待子进程 #加join后 from multiprocessing import Process import time import os def func(): time.sleep(1) print("start:%s"%(os.getpid())) if __name__ == '__main__': p = Process(target=func) p.start() p.join() print("主:%s"%os.getpid()) 运行结果 start:16988 主:1716 #主进程会堵塞等待子进程运行完毕后，才继续运行
from multiprocessing import Process import time import os def func(name): time.sleep(1) print("start:%s"%name) if __name__ == '__main__': start_time = time.time() p = Process(target=func,args=("p",)) p2 = Process(target=func,args=("p2",)) p.start() p2.start() p.join() p2.join() end_time = time.time() print("运行时间[%s]"%(end_time-start_time)) print("主:%s"%os.getpid()) 运行结果 start:p start:p2 运行时间[1.2825298309326172] #耗时是运行时间最长的进程，而不是之和 主:12056 #join是让主进程进行堵塞等待，对于其他的进程是不影响的 上述代码中同时开启了进程p和p2在进程p运行的时候,进程p2也是在运行的，等待的只是主进程。
Process对象的其他方法或属性（了解）
from multiprocessing import Process import time import random class MyProcess(Process): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name def run(self): print("start %s" % self.name) time.sleep(random.randint(3)) if __name__ == '__main__': p = MyProcess("abc") p.start() p.terminate() # 关闭进程,不会立即关闭,所以is_alive立刻查看的结果可能还是存活 print(p.is_alive()) # 结果为True time.sleep(0.2) print("主线程") print(p.is_alive()) #结果为False
守护进程
主进程创建守护进程
其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止
from multiprocessing import Process import time import random class MyProcess(Process): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name def run(self): print("start %s" % self.name) time.sleep(random.randint(3)) if __name__ == '__main__': p = MyProcess("abc") p.daemon = True #设置要在p.start()之前 p.start() print("主线程") 运行结果 主进程 #将p设置为子进程之后，主进程一旦运行完毕，其守护进程不管是否运行完毕，都会被终止。
#主进程代码运行完毕,守护进程就会结束 from multiprocessing import Process from threading import Thread import time def foo(): print(123) time.sleep(1) print("end123") def bar(): print(456) time.sleep(3) print("end456") p1=Process(target=foo) p2=Process(target=bar) p1.daemon=True p1.start() p2.start() print("main-------") #打印该行则主进程代码结束,则守护进程p1应该被终止,可能会有p1任务执行的打印信息123,因为主进程打印main----时,p1也执行了,但是随即被终止
进程同步(锁)
进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,
而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱，如何控制，就是加锁处理
1、多个进程共享同一打印终端
from multiprocessing import Process import time import random def foo(name): print("%s start print"%name) time.sleep(0.2) print("%s end print" % name) if __name__ == '__main__': l = [] for i in range(3): p = Process(target=foo,args=(i,)) l.append(p) for i in l: i.start() print("主") 运行结果 主 start print start print start print end print end print end print #进程间竞争打印终端，造成数据穿插
from multiprocessing import Process,Lock import time import random def foo(name,lock): lock.acquire() print("%s start print"%name) time.sleep(0.2) print("%s end print" % name) lock.release() if __name__ == '__main__': l = [] lock = Lock() for i in range(3): p = Process(target=foo,args=(i,lock,)) l.append(p) for i in l: i.start() print("主") 运行结果 主 0 start print 0 end print 1 start print 1 end print 2 start print 2 end print #程序变成串行运行，效率降低，但却保证了数据的安全
2、多个进程共享同一文件
文件当数据库，模拟抢票
#文件db的内容为：{"count":1} #注意一定要用双引号，不然json无法识别 from multiprocessing import Process,Lock import time,json,random def search(): dic=json.load(open('db.txt')) print(' 33[43m剩余票数%s 33[0m' %dic['count']) def get(): dic=json.load(open('db.txt')) time.sleep(0.1) #模拟读数据的网络延迟 if dic['count'] >0: dic['count']-=1 time.sleep(0.2) #模拟写数据的网络延迟 json.dump(dic,open('db.txt','w')) print(' 33[43m购票成功 33[0m') def task(lock): search() get() if __name__ == '__main__': lock=Lock() for i in range(100): #模拟并发100个客户端抢票 p=Process(target=task,args=(lock,)) p.start() 并发运行，效率高，但竞争写同一文件，数据写入错乱
#文件db的内容为：{"count":1} #注意一定要用双引号，不然json无法识别 from multiprocessing import Process,Lock import time,json,random def search(): dic=json.load(open('db.txt')) print(' 33[43m剩余票数%s 33[0m' %dic['count']) def get(): dic=json.load(open('db.txt')) time.sleep(0.1) #模拟读数据的网络延迟 if dic['count'] >0: dic['count']-=1 time.sleep(0.2) #模拟写数据的网络延迟 json.dump(dic,open('db.txt','w')) print(' 33[43m购票成功 33[0m') def task(lock): search() lock.acquire() get() lock.release() if __name__ == '__main__': lock=Lock() for i in range(100): #模拟并发100个客户端抢票 p=Process(target=task,args=(lock,)) p.start() 加锁：购票行为由并发变成了串行，牺牲了运行效率，但保证了数据安全
总结
#加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，但牺牲了速度却保证了数据安全。 虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是： 1.效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据） 2.需要自己加锁处理 #因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。 队列和管道都是将数据存放于内存中 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来， 我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。
队列
进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的。
创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）：
1 Queue([maxsize]):创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。
参数介绍：
1 maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。
方法介绍：
主要方法
q.put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。
q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常.
q.get_nowait():同q.get(False)
q.put_nowait():同q.put(False)
q.empty():调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。
q.full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。
q.qsize():返回队列中目前项目的正确数量，结果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一样
其他方法
1 q.cancel_join_thread():不会在进程退出时自动连接后台线程。可以防止join_thread()方法阻塞 2 q.close():关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法，后台线程将继续写入那些已经入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中产生任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正在被阻塞在get()操作上，关闭生产者中的队列不会导致get()方法返回错误。 3 q.join_thread()：连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法之后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread方法可以禁止这种行为
应用
''' multiprocessing模块支持进程间通信的两种主要形式:管道和队列 都是基于消息传递实现的,但是队列接口 ''' from multiprocessing import Process,Queue import time q=Queue(3) #put ,get ,put_nowait,get_nowait,full,empty q.put(3) q.put(3) q.put(3) print(q.full()) #满了 print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) print(q.empty()) #空了
管道
进程间通信（IPC）方式二：管道（不推荐使用，了解即可）
#创建管道的类： Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2）,其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象，强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道 #参数介绍： dumplex:默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。 #主要方法： conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。 conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象 #其他方法： conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法 conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符 conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。 conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。 conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收 conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。
from multiprocessing import Process,Pipe import time,os def consumer(p,name): left,right=p left.close() while True: try: baozi=right.recv() print('%s 收到包子:%s' %(name,baozi)) except EOFError: right.close() break def producer(seq,p): left,right=p right.close() for i in seq: left.send(i) # time.sleep(1) else: left.close() if __name__ == '__main__': left,right=Pipe() c1=Process(target=consumer,args=((left,right),'c1')) c1.start() seq=(i for i in range(10)) producer(seq,(left,right)) right.close() left.close()
注意：生产者和消费者都没有使用管道的某个端点，就应该将其关闭，如在生产者中关闭管道的右端，在消费者中关闭管道的左端。如果忘记执行这些步骤，程序可能在消费者中的recv()操作上挂起。管道是由操作系统进行引用计数的,必须在所有进程中关闭管道后才能生产EOFError异常。因此在生产者中关闭管道不会有任何效果，付费消费者中也关闭了相同的管道端点。
from multiprocessing import Process,Pipe import time,os def adder(p,name): server,client=p client.close() while True: try: x,y=server.recv() except EOFError: server.close() break res=x+y server.send(res) print('server done') if __name__ == '__main__': server,client=Pipe() c1=Process(target=adder,args=((server,client),'c1')) c1.start() server.close() client.send((10,20)) print(client.recv()) client.close() c1.join() print('主进程') #注意：send()和recv()方法使用pickle模块对对象进行序列化。 管道可以用于双向通信，利用通常在客户端/服务器中使用的请求／响应模型或远程过程调用，就可以使用管道编写与进程交互的程序
共享数据
展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋
即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合
通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，
还可以扩展到分布式系统中
进程间通信应该尽量避免使用本节所讲的共享数据的方式
Value、Array是通过共享内存的方式共享数据
Manager是通过共享进程的方式共享数据
ValueArray
from multiprocessing import Process,Lock import multiprocessing #Value/Array def func1(a,arr): a.value=3.14 for i in range(len(arr)): arr[i]=-arr[i] if __name__ == '__main__': num=multiprocessing.Value('d',1.0)#num=0 arr=multiprocessing.Array('i',range(10))#arr=range(10) p=multiprocessing.Process(target=func1,args=(num,arr)) p.start() p.join() print (num.value) print (arr[:]) #执行结果 3.14 [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
Manager管理的共享数据类型有：Value、Array、dict、list、Lock、Semaphore等等，同时Manager还可以共享类的实例对象。
实例代码：
from multiprocessing import Process,Manager def func1(shareList,shareValue,shareDict,lock): with lock: shareValue.value+=1 shareDict[1]='1' shareDict[2]='2' for i in range(len(shareList)): shareList[i]+=1 if __name__ == '__main__': manager=Manager() list1=manager.list([1,2,3,4,5]) dict1=manager.dict() array1=manager.Array('i',range(10)) value1=manager.Value('i',1) lock=manager.Lock() proc=[Process(target=func1,args=(list1,value1,dict1,lock)) for i in range(20)] for p in proc: p.start() for p in proc: p.join() print (list1) print (dict1) print (array1) print (value1) #运行结果 [21, 22, 23, 24, 25] {1: '1', 2: '2'} array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) Value('i', 21)
进程池
在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是：
- 很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数
- 一个操作系统不可能无限开启进程，通常有几个核就开几个进程
- 进程开启过多，效率反而会下降（开启进程是需要占用系统资源的，而且开启多余核数目的进程也无法做到并行）
例如当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。
我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目，比如httpd的进程模式，规定最小进程数和最大进程数...
ps：对于远程过程调用的高级应用程序而言，应该使用进程池，Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，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规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程。
创建进程池的类：如果指定numprocess为3，则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务，不会开启其他进程
Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池
参数介绍
numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值
initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None
initargs：是要传给initializer的参数组
方法介绍
p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async() p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。 p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成 P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用
应用
from multiprocessing import Pool import os,time def work(n): print('%s run' %os.getpid()) time.sleep(3) return n**2 if __name__ == '__main__': p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务 res_l=[] for i in range(10): res=p.apply(work,args=(i,)) #同步调用，直到本次任务执行完毕拿到res，等待任务work执行的过程中可能有阻塞也可能没有阻塞，但不管该任务是否存在阻塞，同步调用都会在原地等着，只是等的过程中若是任务发生了阻塞就会被夺走cpu的执行权限 res_l.append(res) print(res_l) 同步调用apply
from multiprocessing import Pool import os,time def work(n): print('%s run' %os.getpid()) time.sleep(3) return n**2 if __name__ == '__main__': p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务 res_l=[] for i in range(10): res=p.apply_async(work,args=(i,)) #同步运行,阻塞、直到本次任务执行完毕拿到res res_l.append(res) #异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用jion，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果，否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了 p.close() p.join() for res in res_l: print(res.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get 异步调用apply_async