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Python全栈(四)高级编程技巧之9.Python多任务-进程-Go语言中文社区

Python全栈(四)高级编程技巧之9.Python多任务-进程


一、线程和进程之间的对比

1.代码解析

import os
import time

#创建子线程
pid = os.fork()
print('Hello World')

#判断是子线程
if pid == 0:
    print('s_fork:{},f_fork:{}'.format(os.getpid(),os.getppid()))
else:
    print('f_fork:{}'.format(os.getpid()))

进一步解释:
主进程os.fork()创建一个子进程,此时先执行主进程,pid不为0,执行else后的语句;
再执行创建的子进程,pid返回值为0,所以执行if后的语句。
关于os.fork()的详细解释:
os.fork()函数是用来新建进程。但它只在POSIX系统上可用,在windows版的Python中,os模块没有定义os.fork()函数。
os.fork()函数创建进程的过程是这样的:
程序每次执行时,操作系统都会创建一个新进程来运行程序指令。进程还可调用os.fork(),要求操作系统新建一个进程。父进程是调用os.fork()函数的进程,父进程所创建的进程叫子进程。每个进程都有一个不重复的进程ID号称为pid,它对进程进行标识。子进程与父进程完全相同,子进程从父进程继承了多个值的拷贝,如全局变量和环境变量。两个进程的唯一区别是fork的返回值。子进程接收返回值0,而父进程接收子进程的pid作为返回值。一个现有进程可以调用fork()函数创建一个新进程,由fork创建的新进程被称为子进程(child process)。fork()函数被调用一次但返回两次。两次返回的唯一区别是子进程中返回0值而父进程中返回子进程ID。对于程序,只要判断fork的返回值,就知道自己是处于父进程还是子进程中。
更进一步的解释可参考
https://www.jianshu.com/p/e8f5b828cce0

2.线程、进程对比

(1)运行原理对比

  • 进程:
    当执行p.start()时,主进程复制一份代码到子进程,执行多任务;
    能够完成多任务,例如一台电脑上可以同时运行多个QQ。
    补充
    不一定是多少个子进程就复制多少份代码,如果各个进程之间不修改公有变量,则可以共享一份代码,涉及到写时拷贝
    进程
  • 线程:
    当执行t.start()时,多个子线程共同执行一份代码;
    能够完成多任务,例如一个QQ中的多个聊天窗口。
    线程

(2)根本区别
进程是操作系统资源分配的基本单位,而线程是任务调度和执行的基本单位。
(3)开销区别
进程之间切换开销很大,线程之间切换开销很小。
线程可以看作一个轻量级的进程,同一类线程共享代码和数据空间。
线程和进程

二、进程间通信-Queue

进程间不能直接通信,要想实现两个进程间的通信,可以增加一个中间变量,如通过文件,一个进程写,另一个读,但是这种方式效率很低,一般通过队列Queue进行。
队列的特点是先进先出

from multiprocessing import Queue


# 创建队列,最多存放3条数据
q = Queue(3)
# 存数据
q.put(1)
q.put('Corley')
q.put([11,22])
print('finished')

打印

finished

再尝试

from multiprocessing import Queue


# 创建队列,最多存放3条数据
q = Queue(3)
# 存数据
q.put(1)
q.put('Corley')
q.put([11,22])
q.put({'name':'Corley'})
print('finished')

显示
result1
显然,当超过3条数据时会发生堵塞,只能强制停止。
改进代码:

from multiprocessing import Queue


# 创建队列,最多存放3条数据
q = Queue(3)
# 存数据
q.put(1)
q.put('Corley')
q.put([11,22])
# 直接抛出异常
q.put_nowait({'name':'Corley'})
print('finished')

打印

Traceback (most recent call last):
  File "xxx/demo.py", line 11, in <module>
    q.put_nowait({'name':'Corley'})
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingqueues.py", line 129, in put_nowait
    return self.put(obj, False)
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingqueues.py", line 83, in put
    raise Full
queue.Full

显示队列已满,不能再添加元素。
取数据:

from multiprocessing import Queue


# 创建队列,最多存放3条数据
q = Queue(3)
# 存数据
q.put(1)
q.put('Corley')
q.put([11,22])
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print('finished')

打印

1
Corley
[11, 22]
finished

按照先进先出的顺序取数据。
再尝试:

from multiprocessing import Queue


# 创建队列,最多存放3条数据
q = Queue(3)
# 存数据
q.put(1)
q.put('Corley')
q.put([11,22])
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# 堵塞
print(q.get())
print('finished')

显示:
result2
显然,数据取完后再取也会发生堵塞。
改进代码:

from multiprocessing import Queue


# 创建队列,最多存放3条数据
q = Queue(3)
# 存数据
q.put(1)
q.put('Corley')
q.put([11,22])
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# 堵塞,直接抛出异常
print(q.get_nowait())
print('finished')

打印

Traceback (most recent call last):
1
Corley
[11, 22]
  File "xxx/demo.py", line 14, in <module>
    print(q.get_nowait())
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingqueues.py", line 126, in get_nowait
    return self.get(False)
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingqueues.py", line 107, in get
    raise Empty
_queue.Empty

显示队列为空。
其他方法使用:

from multiprocessing import Queue


# 创建队列,最多存放3条数据
q = Queue(3)
# 存数据
q.put(1)
q.put('Corley')
# 判断队列是否为满
print(q.full())
q.put([11,22])
print(q.qsize())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.empty())
print('finished')

打印

False
3
1
Corley
[11, 22]
True
finished

队列在进程通信方面的实现原理如下:
Queue
下载和处理数据实现了分离,在一定程度上实现了解耦
队列用于进程通信尝试:

import multiprocessing


def download(q):
    '''下载数据'''
    lis = [11, 22, 33]
    for item in lis:
        q.put(item)
    print('Download complete and save to queue')


def analyse(q):
    '''分析数据'''
    analyse_data = list()
    while True:
        data = q.get()
        analyse_data.append(data)
        if q.empty():
            break
    print(analyse_data)


def main():
    # 创建队列
    q = multiprocessing.Queue()
    p1 = multiprocessing.Process(target=download, args=(q,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=analyse, args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()


if __name__ == '__main__':
    main()

打印

Download complete and save to queue
[11, 22, 33]

三、多进程共享全局变量

进程之间共享变量尝试:

import multiprocessing


a = 1


def demo1():
    global a
    a += 1


def demo2():
    # 打印出的值为2,则是共享的
    print(a)


if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=demo1)
    p2 = multiprocessing.Process(target=demo2)
    p1.start()
    p2.start()

打印

1

打印出的结果为1,说明进程之间全局变量是不共享的,与线程不同。
用普通队列尝试:

import multiprocessing
from queue import Queue


def demo1(q):
    q.put('a')


def demo2(q):
    data = q.get()
    print(data)


if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p1 = multiprocessing.Process(target=demo1, args=(q,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=demo2, args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()

打印

Traceback (most recent call last):
  File "xxx/demo.py", line 93, in <module>
    p1.start()
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingprocess.py", line 112, in start
    self._popen = self._Popen(self)
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingcontext.py", line 223, in _Popen
    return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj)
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingcontext.py", line 322, in _Popen
    return Popen(process_obj)
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingpopen_spawn_win32.py", line 89, in __init__
    reduction.dump(process_obj, to_child)
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingreduction.py", line 60, in dump
    ForkingPickler(file, protocol).dump(obj)
TypeError: can't pickle _thread.lock objects

报错,属于类型错误。
改进–线程调用run()方法即可达到效果:

import multiprocessing
from queue import Queue


def demo1(q):
    q.put('a')


def demo2(q):
    data = q.get()
    print(data)


if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p1 = multiprocessing.Process(target=demo1, args=(q,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=demo2, args=(q,))
    p1.run()
    p2.run()

打印

a

此时正常运行得到结果,但是已经不属于多进程了,因为调用的不是run()方法,所以普通队列不能实现真正的线程间通信,要实现跨线程通信,需要使用multiprocessing.Queue
缺失参数异常处理尝试:

import multiprocessing


def demo1(q):
    try:
        q.put('a')
    except Exception as e:
        print(e.args[0])


def demo2(q):
    try:
        data = q.get()
        print(data)
    except Exception as e:
        print(e.args[0])


if __name__ == '__main__':
    q = multiprocessing.Queue()
    try:
        p1 = multiprocessing.Process(target=demo1)
        p2 = multiprocessing.Process(target=demo2)
        p1.start()
        p2.start()
    except Exception as e:
        print(e.args[0])

打印

Process Process-1:
Traceback (most recent call last):
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingprocess.py", line 297, in _bootstrap
    self.run()
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingprocess.py", line 99, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
TypeError: demo1() missing 1 required positional argument: 'q'
Process Process-2:
Traceback (most recent call last):
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingprocess.py", line 297, in _bootstrap
    self.run()
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingprocess.py", line 99, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
TypeError: demo2() missing 1 required positional argument: 'q'

显然,此时报错的位置不是在自己写的代码中,而是在Python自己的libmultiprocessingprocess.py中报错,属于Process类的参数错误。

四、进程池

1.进程池介绍

当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态生成多个进程,但是如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建的进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool类。
初始化Pool时,可以指定一个最大进程数,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求,但是如果池中的进程数已经达到指定的最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会用之前的进程来执行新的任务。
原理如下图所示:
线程池
尝试:

from multiprocessing import Pool
import os, time, random


def work(msg):
    t_start = time.time()
    print('%s开始执行,进程号为%d' % (msg, os.getpid()))

    time.sleep(random.random() * 2)
    t_stop = time.time()
    print(msg, "执行完成,耗时%0.2f seconds" % (t_stop - t_start))


def demo():
    pass


if __name__ == '__main__':
    po = Pool(3)  # 定义一个进程池,包含3个进程
    for i in range(0, 10):
        # 添加任务,有10个任务
        po.apply_async(work, (i,))
    print("--start--")
    # 关闭进程池,不再接收新的任务请求
    po.close()
    # 等待子进程执行完成,主进程再结束
    po.join()
    print("--end--")

显示:
result3
易知,最开始有0、1、2三个进程执行,0执行完成后3开始执行,1执行完成后4开始执行,3执行完成后5开始执行,一直循环,直到所有进程完成。
修改进程池参数–包含4个进程:

from multiprocessing import Pool
import os, time, random


def work(msg):
    t_start = time.time()
    print('%s开始执行,进程号为%d' % (msg, os.getpid()))

    time.sleep(random.random() * 2)
    t_stop = time.time()
    print(msg, "执行完成,耗时%0.2f seconds" % (t_stop - t_start))


def demo():
    pass


if __name__ == '__main__':
    po = Pool(4)  # 定义一个进程池,包含3个进程
    for i in range(0, 10):
        # 添加任务,有10个任务
        po.apply_async(work, (i,))
    print("--start--")
    # 关闭进程池,不再接收新的任务请求
    po.close()
    # 等待子进程执行完成,主进程再结束
    po.join()
    print("--end--")

显示:
result4
显然,进程池有4个进程时,执行效率更高,因为同时有4个进程在执行。
po.close()执行后不能再添加任务:

from multiprocessing import Pool
import os, time, random


def work(msg):
    t_start = time.time()
    print('%s开始执行,进程号为%d' % (msg, os.getpid()))

    time.sleep(random.random() * 2)
    t_stop = time.time()
    print(msg, "执行完成,耗时%0.2f seconds" % (t_stop - t_start))


def demo():
    pass


if __name__ == '__main__':
    po = Pool(4)  # 定义一个进程池,包含3个进程
    for i in range(0, 10):
        # 添加任务,有10个任务
        po.apply_async(work, (i,))
    print("--start--")
    # 关闭进程池,不再接收新的任务请求
    po.close()
    po.apply_async(demo)
    # 等待子进程执行完成,主进程再结束
    po.join()
    print("--end--")

打印

--start--
Traceback (most recent call last):
  File "xxx/demo.py", line 151, in <module>
    po.apply_async(demo)
  File "xxxxPythonPython37libmultiprocessingpool.py", line 362, in apply_async
    raise ValueError("Pool not running")
ValueError: Pool not running

要添加任务,必须要在po.close()之前添加。

2.进程池中进程间的通信

multiprocessing.Queue进行尝试:

import multiprocessing

def demo1(q):
    q.put('a')


def demo2
                    
                        版权声明1:本文来源CSDN,感谢博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
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  • 发表于 2020-02-13 10:52
  • 阅读 ( 842 )

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