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python多进程编写

原文 http://blog.csdn.net/u011630575/article/details/79249622

2018-02-04 02:00:37阅读(222)

第一种:使用fork创建多进程(windows没有fork调用)

     要让python程序实现多进程(multiprocessing),我们先了解操作系统的相关知识。Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。

      Python的os模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork,可以在Python程序中轻松创建子进程:

import os
print ('Process (%s) start...' % os.getpid())
pid = os.fork()
if pid==0:
    print ('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))
else:
    print ('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))
运行结果:
Process (49290) start...
I (49290) just created a child process (49305).父进程
I am child process (49305) and my parent is 49290.子进程

第二种:使用multiprocessing创建多进程(跨平台版本)

    multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,其中参数target表示子进程执行的函数,args表示子进程函数的参数。下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束:

from multiprocessing import Process
import os
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Process(target=run_proc, args=('test',))
    print ('Process will start.')
    p.start()
    p.join()
    print ('Process end.')
运行结果:
Parent process 49290.
Process will start.
Run child process test (49702)...
Process end.

代码解读:  

创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动,这样创建进程比fork()还要简单。join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

第三种:使用Pool启动大量的子进程(跨平台版本)

from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def long_time_task(name):
    print ('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 3)
    end = time.time()
    print ('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))
if __name__=='__main__':
    print ('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Pool()
    for i in range(5):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print ('Waiting for all subprocesses done...')
    p.close()
    p.join()
    print ('All subprocesses done.')

结果如下:

Parent process 49885.
Run task 2 (49970)...
Run task 0 (49968)...
Run task 1 (49969)...
Run task 3 (49971)...
Run task 4 (49972)...
Waiting for all subprocesses done...
Task 3 runs 1.08 seconds.
Task 4 runs 1.25 seconds.
Task 1 runs 1.32 seconds.
Task 2 runs 1.50 seconds.
Task 0 runs 2.19 seconds.
All subprocesses done.
代码解读:

     对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。请注意输出的结果,task0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5)就可以同时跑5个进程。由于Pool的默认大小是CPU的核数,如果你不幸拥有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。

第四种:进程间通信

     Process之间肯定是需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

我们以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据:

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
    for value in ['A', 'B', 'C']:
        print ('Put %s to queue...' % value)
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
    while True:
        value = q.get(True)
        print ('Get %s from queue.' % value)
if __name__=='__main__':
    # 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
    q = Queue()
    pw = Process(target=write, args=(q,))
    pr = Process(target=read, args=(q,))
    # 启动子进程pw,写入:
    pw.start()
    # 启动子进程pr,读取:
    pr.start()
    # 等待pw结束:
    pw.join()
    # pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
    pr.terminate()
运行结果:

Put A to queue...
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.




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