Python多进程编程基础——图文版

时间  2019-11-17
标签 python 进程 编程 基础 图文 栏目 Python 繁體版
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多进程编程知识是Python程序员进阶高级的必备知识点，咱们平时习惯了使用multiprocessing库来操纵多进程，可是并不知道它的具体实现原理。下面我对多进程的经常使用知识点都简单列了一遍，使用原生的多进程方法调用，帮助读者理解多进程的实现机制。代码跑在linux环境下。没有linux条件的，可使用docker或者虚拟机运行进行体验。python

docker pull python:2.7
复制代码

生成子进程

Python生成子进程使用os.fork()，它将产生一个子进程。fork调用同时在父进程和主进程同时返回，在父进程中返回子进程的pid，在子进程中返回0，若是返回值小于零，说明子进程产生失败，通常是由于操做系统资源不足。linux

import os

def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        print 'in father process'
        return True
    elif pid == 0:
        print 'in child process'
        return False
    else:
        raise
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生成多个子进程

咱们调用create_child方法屡次就能够生成多个子进程，前提是必须保证create_child是在父进程里执行，若是是子进程，就不要在调用了。 程序员

# coding: utf-8
# child.py
import os

def create_child(i):
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        print 'in father process'
        return pid
    elif pid == 0:
        print 'in child process', i
        return 0
    else:
        raise

for i in range(10):  # 循环10次，建立10个子进程
    pid = create_child(i)
    # pid==0是子进程，应该当即退出循环，不然子进程也会继续生成子进程
    # 子子孙孙，那就生成太多进程了
    if pid == 0:
        break
复制代码

运行python child.py，输出redis

in father process
in father process
in child process 0
in child process 1
in father process
in child process 2
in father process
in father process
in child process 3
in father process
in child process 4
in child process 5
in father process
in father process
in child process 6
in child process 7
in father process
in child process 8
in father process
in child process 9
复制代码

进程休眠

使用time.sleep可使进程休眠任意时间，单位为秒，能够是小数docker

import time

for i in range(5):
    print 'hello'
    time.sleep(1)  # 睡1s
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杀死子进程

使用os.kill(pid, sig_num)能够向进程号为pid的子进程发送信号，sig_num经常使用的有SIGKILL(暴力杀死，至关于kill -9)，SIGTERM(通知对方退出，至关于kill不带参数)，SIGINT(至关于键盘的ctrl+c)。编程

# coding: utf-8
# kill.py

import os
import time
import signal


def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
        return 0
    else:
        raise


pid = create_child()
if pid == 0:
    while True:  # 子进程死循环打印字符串
        print 'in child process'
        time.sleep(1)
else:
    print 'in father process'
    time.sleep(5)  # 父进程休眠5s再杀死子进程
    os.kill(pid, signal.SIGKILL)
    time.sleep(5)  # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还有输出
复制代码

运行python kill.py，咱们看到控制台输出以下bash

in father process
in child process
# 等1s
in child process
# 等1s
in child process
# 等1s
in child process
# 等1s
in child process
# 等了5s
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说明os.kill执行以后，子进程已经中止输出了app

僵尸子进程

在上面的例子中，os.kill执行完以后，咱们经过ps -ef|grep python快速观察进程的状态，能够发现子进程有一个奇怪的显示<defunct>函数

root        12     1  0 11:22 pts/0    00:00:00 python kill.py
root        13    12  0 11:22 pts/0    00:00:00 [python] <defunct>
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待父进程终止后，子进程也一块消失了。那<defunct>是什么含义呢？ 它的含义是「僵尸进程」。子进程结束后，会当即成为僵尸进程，僵尸进程占用的操做系统资源并不会当即释放，它就像一具尸体啥事也不干，可是仍是持续占据着操做系统的资源(内存等)。ui

收割子进程

若是完全干掉僵尸进程？父进程须要调用waitpid(pid, options)函数，「收割」子进程，这样子进程才能够灰飞烟灭。waitpid函数会返回子进程的退出状态，它就像子进程留下的临终遗言，必须等父进程听到后才能完全瞑目。

# coding: utf-8

import os
import time
import signal


def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
        return 0
    else:
        raise


pid = create_child()
if pid == 0:
    while True:  # 子进程死循环打印字符串
        print 'in child process'
        time.sleep(1)
else:
    print 'in father process'
    time.sleep(5)  # 父进程休眠5s再杀死子进程
    os.kill(pid, signal.SIGTERM)
    ret = os.waitpid(pid, 0)  # 收割子进程
    print ret  # 看看到底返回了什么
    time.sleep(5)  # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在
复制代码

运行python kill.py输出以下

in father process
in child process
in child process
in child process
in child process
in child process
in child process
(125, 9)
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咱们看到waitpid返回了一个tuple，第一个是子进程的pid，第二个9是什么含义呢，它在不一样的操做系统上含义不尽相同，不过在Unix上，它一般的value是一个16位的整数值，前8位表示进程的退出状态，后8位表示致使进程退出的信号的整数值。因此本例中退出状态位0，信号编号位9，还记得kill -9这个命令么，就是这个9表示暴力杀死进程。

若是咱们将os.kill换一个信号才看结果，好比换成os.kill(pid, signal.SIGTERM)，能够看到返回结果变成了(138, 15)，15就是SIGTERM信号的整数值。

waitpid(pid, 0)还能够起到等待子进程结束的功能，若是子进程不结束，那么该调用会一直卡住。

捕获信号

SIGTERM信号默认处理动做就是退出进程，其实咱们还能够设置SIGTERM信号的处理函数，使得它不退出。

# coding: utf-8

import os
import time
import signal


def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
        return 0
    else:
        raise


pid = create_child()
if pid == 0:
    signal.signal(signal.SIGTERM, signal.SIG_IGN)
    while True:  # 子进程死循环打印字符串
        print 'in child process'
        time.sleep(1)
else:
    print 'in father process'
    time.sleep(5)  # 父进程休眠5s再杀死子进程
    os.kill(pid, signal.SIGTERM)  # 发一个SIGTERM信号
    time.sleep(5)  # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在
    os.kill(pid, signal.SIGKILL)  # 发一个SIGKILL信号
    time.sleep(5)  # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在
复制代码

咱们在子进程里设置了信号处理函数，SIG_IGN表示忽略信号。咱们发现第一次调用os.kill以后，子进程会继续输出。说明子进程没有被杀死。第二次os.kill以后，子进程终于中止了输出。

接下来咱们换一个自定义信号处理函数，子进程收到SIGTERM以后，打印一句话再退出。

# coding: utf-8

import os
import sys
import time
import signal


def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
        return 0
    else:
        raise


def i_will_die(sig_num, frame):  # 自定义信号处理函数
    print "child will die"
    sys.exit(0)


pid = create_child()
if pid == 0:
    signal.signal(signal.SIGTERM, i_will_die)
    while True:  # 子进程死循环打印字符串
        print 'in child process'
        time.sleep(1)
else:
    print 'in father process'
    time.sleep(5)  # 父进程休眠5s再杀死子进程
    os.kill(pid, signal.SIGTERM)
    time.sleep(5)  # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在
复制代码

输出以下

in father process
in child process
in child process
in child process
in child process
in child process
child will die
复制代码

信号处理函数有两个参数，第一个sig_num表示被捕获信号的整数值，第二个frame不太好理解，通常也不多用。它表示被信号打断时，Python的运行的栈帧对象信息。读者能够没必要深度理解。

多进程并行计算实例

下面咱们使用多进程进行一个计算圆周率PI。对于圆周率PI有一个数学极限公式，咱们将使用该公司来计算圆周率PI。

先使用单进程版本

import math

def pi(n):
    s = 0.0
    for i in range(n):
        s += 1.0/(2*i+1)/(2*i+1)
    return math.sqrt(8 * s)

print pi(10000000)
复制代码

输出

3.14159262176
复制代码

这个程序跑了有一小会才出结果，不过这个值已经很是接近圆周率了。

接下来咱们用多进程版本，咱们用redis进行进程间通讯。

# coding: utf-8

import os
import sys
import math
import redis


def slice(mink, maxk):
    s = 0.0
    for k in range(mink, maxk):
        s += 1.0/(2*k+1)/(2*k+1)
    return s


def pi(n):
    pids = []
    unit = n / 10
    client = redis.StrictRedis()
    client.delete("result")  # 保证结果集是干净的
    del client  # 关闭链接
    for i in range(10):  # 分10个子进程
        mink = unit * i
        maxk = mink + unit
        pid = os.fork()
        if pid > 0:
            pids.append(pid)
        else:
            s = slice(mink, maxk)  # 子进程开始计算
            client = redis.StrictRedis()
            client.rpush("result", str(s))  # 传递子进程结果
            sys.exit(0)  # 子进程结束
    for pid in pids:
        os.waitpid(pid, 0)  # 等待子进程结束
    sum = 0
    client = redis.StrictRedis()
    for s in client.lrange("result", 0, -1):
        sum += float(s)  # 收集子进程计算结果
    return math.sqrt(sum * 8)


print pi(10000000)
复制代码

咱们将级数之和的计算拆分红10个子进程计算，每一个子进程负责1/10的计算量，并将计算的中间结果扔到redis的队列中，而后父进程等待全部子进程结束，再将队列中的数据所有汇总起来计算最终结果。

输出以下

3.14159262176
复制代码

这个结果和单进程结果一致，可是花费的时间要缩短了很多。

这里咱们之因此使用redis做为进程间通讯方式，是由于进程间通讯是一个比较复杂的技术，咱们须要单独一篇文章来仔细讲，各位读者请耐心听我下回分解，咱们将会使用进程间通讯技术来替换掉这里的redis。

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