python多进程编写

51CTO 2022-09-09 00:47:40 阅读数:163

Python进程编写多进


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))
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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
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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.')
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运行结果:

Parent process 49290.
Process will start.
Run child process test ( 49702) ...
Process end.
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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.')
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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.
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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()
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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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