17 python --多进程

多进程

概念：
进程是程序在计算机上的一次执行活动。当你运行一个程序，你就启动了一个进程。显然，程序是死的(静态的)，进程是活的(动态的)。进程能够分为系统进程和用户进程。凡是用于完成操做系统的各类功能的进程就是系统进程，它们就是处于运行状态下的操做系统自己；用户进程就没必要我多讲了吧，全部由你启动的进程都是用户进程。进程是操做系统进行资源分配的单位。

多进程和多线程的区别：

多线程使用的是cpu的一个核，适合io密集型
多进程使用的是cpu的多个核，适合运算密集型

组件：

Python提供了很是好用的多进程包，multiprocessing，咱们在使用的时候，只须要导入该模块就能够了。

Multiprocessing支持子进程，通讯，共享数据，执行不一样形式的同步，提供了Process，Pipe, Lock等组件

 

Process

1. 建立一个Process对象
p = multiprocessing.Process(target=worker_1, args=(2, ))

target = 函数名字
args = 函数须要的参数，以tuple的形式传入
注意： 单个元素的tuple的表现形式

multprocessing用到的两个方法
cpu_count() 统计cpu总数
active_children() 得到全部子进程

 

 Process的经常使用方法
is_alive() 判断进程是否存活
run() 启动进程
start() 启动进程，会自动调用run方法，这个经常使用
join(timeout) 等待进程结束或者直到超时

 Process的经常使用属性
name 进程名字
pid 进程的pid

import multiprocessing
# multiprocessing.active_children()    列出存在的子进程
# 1 ->2, 3, 4
#cpu_count()     统计cpu的个数
import time


def worker(interval):
    time.sleep(interval)
    print("hello world")

if __name__ == "__main__":
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(5,))
    p.start()
    print(p.is_alive())
    p.join(timeout=3)  #等待子进程执行完毕或者超时退出
    print("end main")
    print(p.name)
    print(p.pid)

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import multiprocessing
import time


def worker(name, interval):
    print("{0} start".format(name))
    time.sleep(interval)
    print("{0} end".format(name))

if __name__ == "__main__":
    print("main start")
    print("this Computer has {0}".format(multiprocessing.cpu_count()))
    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=("worker1", 2))
    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=("worker2", 3))
    p3 = multiprocessing.Process(target=worker, args=("worker3", 4))
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    for p in multiprocessing.active_children():
        print("the pid of {0} is {1}".format(p.name, p.pid))
    print("main end")

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锁

import multiprocessing

# lock = multiprocessing.Lock()
# lock.acquire()           获取锁
# lock.release()          释放锁
# with lock:
# 不加锁程序
# number   +1
# number   +3
import time


def add(number, value, lock):
    lock.acquire()
    try:
        print("init add{0} number = {1}".format(value, number))
        for i in xrange(1, 6):
            number += value
            time.sleep(1)
            print("add{0} number = {1}".format(value, number))
    except Exception as e:
        raise e
    finally:
        lock.release()

if __name__ == "__main__":
    lock = multiprocessing.Lock()
    number = 0
    p1 = multiprocessing.Process(target=add, args=(number, 1, lock))
    p2 = multiprocessing.Process(target=add, args=(number, 3, lock))
    p1.start()
    p2.start()
    print("main end")

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共享内存

import multiprocessing
import time


# Value()
# Array()

def add(number, add_value, lock):
    lock.acquire()
    try:
        print("init add{0} number = {1}".format(add_value, number.value))
        for i in xrange(1, 6):
            number.value += add_value
            print("##############add{0} has added!############".format(add_value))
            time.sleep(1)
            print("add{0} number = {1}".format(add_value, number.value))
    except Exception as e:
        raise e
    finally:
        lock.release()

def change(arr):
    for i in range(len(arr)):
        arr[i] = -arr[i]

if __name__ == "__main__":
    lock = multiprocessing.Lock()
    number = multiprocessing.Value('i', 0)
    arr = multiprocessing.Array('i', range(10))
    print(arr[:])
    p1 = multiprocessing.Process(target=add, args=(number, 1, lock))
    p2 = multiprocessing.Process(target=add, args=(number, 3, lock))
    p3 = multiprocessing.Process(target=change, args=(arr,))
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    p3.join()
    print(arr[:])
    print("main end")

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manage

import multiprocessing


def worker(d, l):
    l += range(11, 16)
    for i in xrange(1, 6):
        key = "key{0}".format(i)
        val = "val{0}".format(i)
        d[key] = val


if __name__ == "__main__":
    manager = multiprocessing.Manager()
    d = manager.dict()
    l = manager.list()
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(d, l))
    p.start()
    p.join()
    print(d)
    print(l)
    print("main end")

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进程池

import multiprocessing

import time


def worker(msg):
    print("########start {0}##########".format(msg))
    time.sleep(1)
    print("########end   {0}##########".format(msg))

if __name__ == "__main__":
    print("main start")
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
    for i in xrange(1, 10):
        msg = "hello {0}".format(i)
        pool.apply_async(func=worker, args=(msg,))
    pool.close()
    pool.join() #在join以前，必定要调用close，不然报错。
    print("main end")

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