python的multiprocessing模块进程建立、资源回收-Process,Pool

python的multiprocessing有两种建立进程的方式，每种建立方式和进程资源的回收都不太相同，下面分别针对Process,Pool及系统自带的fork三种进程分析。

1.方式一：fork()

举例：

1 import os 2 pid = os.fork() # 建立一个子进程
3 os.wait() # 等待子进程结束释放资源
4 pid为0的表明子进程。

缺点：
1.兼容性差，只能在类linux系统下使用，windows系统不可以使用；
2.扩展性差，当须要多条进程的时候，进程管理变得很复杂；
3.会产生“孤儿”进程和“僵尸”进程，须要手动回收资源。
优势：
是系统自带的接近低层的建立方式，运行效率高。

 

2.方式二：Process进程
举例：

1 import multiprocessing as ms 2 def test(): 3 pass
4 p1 = ms.Process(target=test) # 建立子进程
5 p1.start() # 子进程 开始执行
6 p1.join() # 等待子进程结束

特色：
1.注意：Process对象能够建立进程，但Process对象不是进程，其删除与否与系统资源是否被回收没有直接的关系。
2.主进程执行完毕后会默认等待子进程结束后回收资源，不须要手动回收资源；join()函数用来控制子进程
    结束的顺序,其内部也有一个清除僵尸进程的函数，能够回收资源；
3.Process进程建立时，子进程会将主进程的Process对象彻底复制一份，这样在主进程和子进程各有一个Process
   对象，可是p1.start()启动的是子进程，主进程中的Process对象做为一个静态对象存在，不执行。
4.当子进程执行完毕后，会产生一个僵尸进程，其会被join函数回收，或者再有一条进程开启，start函数也会回收
僵尸进程，因此不必定须要写join函数。
5.windows系统在子进程结束后会当即自动清除子进程的Process对象，而linux系统子进程的Process对象
若是没有join函数和start函数的话会在主进程结束后统一清除。

另外还能够经过继承Process对象来重写run方法建立进程，这里再也不赘述。

 

3.进程池Pool：

 1 import mutiprocessing as ms  2 def test():  3 pass
 4 p1 = Pool(5) # 建立5条进程
 5 for i in range(10):  6 p1.apply_async(test) # 向进程池添加任务
 7 p1.close() # 关闭进程池，再也不接受请求
 8 po.join() # 等待全部的子进程结束
 9 while Ture： 10 pass

分析：
1.如上，进程池Pool被建立出来后，即便实际须要建立的进程数远远大于进程池的最大上限，p1.apply_async(test)代码
   依旧会不停的执行，并不会停下等待；至关于向进程池提交了10个请求，会被放到一个队列中；
2.可是有一点很重要，当执行完p1 = Pool(5)这条代码后，5条进程已经被建立出来了，只是尚未为他们各自
   分配任务，也就是说，不管有多少任务，实际的进程数只有5条，计算机每次最多5条进程并行。

3.当Pool中有进程任务执行完毕后，这条进程资源会被释放，pool会按先进先出的原则取出一个新的请求给空闲的
   进程继续执行；
4.当Pool全部的进程任务完成后，会产生5个僵尸进程，若是主线程不结束，系统不会自动回收资源，须要调用join函数去回收。
5.建立Pool池时，若是不指定进程最大数量，默认建立的进程数为系统的内核数量.

　　另外还有一种阻塞式添加任务的方法，p1.apply(test)，其每次只能向进程池添加一条任务，而后for循环会被堵塞等待，
直到添加的任务被执行完毕，进程池中的5个进程交替执行新来的任务，至关于单进程了。

进程在windows和linux系统下的对比