python进阶深入理解系统进程2详解编程语言

前言

在上一篇【python进阶】深入理解系统进程1中，我们讲述了多任务的一些概念，多进程的创建，fork等一些问题，这一节我们继续接着讲述系统进程的一些方法及注意点

multiprocessing

如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux⽆疑是正确的选择。由于 Windows没有fork调⽤，难道在Windows上⽆法⽤Python编写多进程的程序？
由于Python是跨平台的，⾃然也应该提供⼀个跨平台的多进程⽀持。 multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。
multiprocessing模块提供了⼀个Process类来代表⼀个进程对象，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('子进程运行中，name= %s ,pid=%d...' % (name, os.getpid())) 
 
if __name__=='__main__': 
    print('父进程 %d.' % os.getpid()) 
    p = Process(target=run_proc, args=('test',)) 
    print('子进程将要执行') 
    p.start() 
    p.join() 
    print('子进程已结束')

运行结果：

说明

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。

Process语法结构如下：

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

target：表示这个进程实例所调用对象；
args：表示调用对象的位置参数元组；
kwargs：表示调用对象的关键字参数字典；
name：为当前进程实例的别名；
group：大多数情况下用不到；

Process类常用方法：

is_alive()：判断进程实例是否还在执行；
join([timeout])：是否等待进程实例执行结束，或等待多少秒；
start()：启动进程实例（创建子进程）；
run()：如果没有给定target参数，对这个对象调用start()方法时，就将执行对象中的run()方法；
terminate()：不管任务是否完成，立即终止；

Process类常用属性：

name：当前进程实例别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数；
pid：当前进程实例的PID值；

实例1

from multiprocessing import Process 
import os 
from time import sleep 
 
# 子进程要执行的代码 
def run_proc(name, age, **kwargs): 
    for i in range(10): 
        print('子进程运行中，name= %s,age=%d ,pid=%d...' % (name, age,os.getpid())) 
        print(kwargs) 
        sleep(0.5) 
 
if __name__=='__main__': 
    print('父进程 %d.' % os.getpid()) 
    p = Process(target=run_proc, args=('test',18), kwargs={"m":20}) 
    print('子进程将要执行') 
    p.start() 
    sleep(1) 
    p.terminate() 
    p.join() 
    print('子进程已结束')

运行结果：

实例2

from multiprocessing import Process 
import time 
import os 
 
#两个子进程将会调用的两个方法 
def  worker_1(interval): 
    print("worker_1,父进程(%s),当前进程(%s)"%(os.getppid(),os.getpid())) 
    t_start = time.time() 
    time.sleep(interval) #程序将会被挂起interval秒 
    t_end = time.time() 
    print("worker_1,执行时间为'%0.2f'秒"%(t_end - t_start)) 
 
def  worker_2(interval): 
    print("worker_2,父进程(%s),当前进程(%s)"%(os.getppid(),os.getpid())) 
    t_start = time.time() 
    time.sleep(interval) 
    t_end = time.time() 
    print("worker_2,执行时间为'%0.2f'秒"%(t_end - t_start)) 
 
#输出当前程序的ID 
print("进程ID：%s"%os.getpid()) 
 
#创建两个进程对象，target指向这个进程对象要执行的对象名称， 
#args后面的元组中，是要传递给worker_1方法的参数， 
#因为worker_1方法就一个interval参数，这里传递一个整数2给它， 
#如果不指定name参数，默认的进程对象名称为Process-N，N为一个递增的整数 
p1=Process(target=worker_1,args=(2,)) 
p2=Process(target=worker_2,name="dongGe",args=(1,)) 
 
#使用"进程对象名称.start()"来创建并执行一个子进程， 
#这两个进程对象在start后，就会分别去执行worker_1和worker_2方法中的内容 
p1.start() 
p2.start() 
 
#同时父进程仍然往下执行，如果p2进程还在执行，将会返回True 
print("p2.is_alive=%s"%p2.is_alive()) 
 
#输出p1和p2进程的别名和pid 
print("p1.name=%s"%p1.name) 
print("p1.pid=%s"%p1.pid) 
print("p2.name=%s"%p2.name) 
print("p2.pid=%s"%p2.pid) 
 
#join括号中不携带参数，表示父进程在这个位置要等待p1进程执行完成后， 
#再继续执行下面的语句，一般用于进程间的数据同步，如果不写这一句， 
#下面的is_alive判断将会是True，在shell（cmd）里面调用这个程序时 
#可以完整的看到这个过程，大家可以尝试着将下面的这条语句改成p1.join(1)， 
#因为p2需要2秒以上才可能执行完成，父进程等待1秒很可能不能让p1完全执行完成， 
#所以下面的print会输出True，即p1仍然在执行 
p1.join() 
print("p1.is_alive=%s"%p1.is_alive())

执行结果:

进程的创建-Process子类

创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承Process类，每次实例化这个类的时候，就等同于实例化一个进程对象，请看下面的实例：

from multiprocessing import Process 
import time 
import os 
 
#继承Process类 
class Process_Class(Process): 
    #因为Process类本身也有__init__方法，这个子类相当于重写了这个方法， 
    #但这样就会带来一个问题，我们并没有完全的初始化一个Process类，所以就不能使用从这个类继承的一些方法和属性， 
    #最好的方法就是将继承类本身传递给Process.__init__方法，完成这些初始化操作 
    def __init__(self,interval): 
        Process.__init__(self) 
        self.interval = interval 
 
    #重写了Process类的run()方法 
    def run(self): 
        print("子进程(%s) 开始执行，父进程为（%s）"%(os.getpid(),os.getppid())) 
        t_start = time.time() 
        time.sleep(self.interval) 
        t_stop = time.time() 
        print("(%s)执行结束，耗时%0.2f秒"%(os.getpid(),t_stop-t_start)) 
 
if __name__=="__main__": 
    t_start = time.time() 
    print("当前程序进程(%s)"%os.getpid())         
    p1 = Process_Class(2) 
    #对一个不包含target属性的Process类执行start()方法，就会运行这个类中的run()方法，所以这里会执行p1.run() 
    p1.start() 
    p1.join() 
    t_stop = time.time() 
    print("(%s)执行结束，耗时%0.2f"%(os.getpid(),t_stop-t_start))

执行结果：

进程池Pool

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

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，才会创建新的进程来执行，请看下面的实例：

from multiprocessing import Pool 
import os,time,random 
 
def worker(msg): 
    t_start = time.time() 
    print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid())) 
    #random.random()随机生成0~1之间的浮点数 
    time.sleep(random.random()*2)  
    t_stop = time.time() 
    print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start)) 
 
po=Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数3 
for i in range(0,10): 
    #Pool.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,)) 
    #每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标 
    po.apply_async(worker,(i,)) 
 
print("----start----") 
po.close() #关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求 
po.join() #等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后 
print("-----end-----")

运行结果：

multiprocessing.Pool常用函数解析：

apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用非阻塞方式调用func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表；
apply(func[, args[, kwds]])：使用阻塞方式调用func
close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务；
terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
join()：主进程阻塞，等待子进程的退出，必须在close或terminate之后使用；

apply堵塞式

from multiprocessing import Pool 
import os,time,random 
 
def worker(msg): 
    t_start = time.time() 
    print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid())) 
    #random.random()随机生成0~1之间的浮点数 
    time.sleep(random.random()*2)  
    t_stop = time.time() 
    print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start)) 
 
po=Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数3 
for i in range(0,10): 
    po.apply(worker,(i,)) 
 
print("----start----") 
po.close() #关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求 
po.join() #等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后 
print("-----end-----")

运行结果：

进程间通信-Queue

Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

1. Queue的使用

可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：

from multiprocessing import Queue 
q=Queue(3) #初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息 
q.put("消息1")  
q.put("消息2") 
print(q.full())  #False 
q.put("消息3") 
print(q.full()) #True 
 
#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常 
try: 
    q.put("消息4",True,2) 
except: 
    print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize()) 
 
try: 
    q.put_nowait("消息4") 
except: 
    print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize()) 
 
#推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入 
if not q.full(): 
    q.put_nowait("消息4") 
 
#读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取 
if not q.empty(): 
    for i in range(q.qsize()): 
        print(q.get_nowait())

运行结果：

说明

初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；

Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；
Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False ；
Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；
Queue.get([block[, timeout]])：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；

1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛出”Queue.Empty”异常；

2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出”Queue.Empty”异常；

Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；
Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；

1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出”Queue.Full”异常；

2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出”Queue.Full”异常；

Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；

2. Queue实例

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: 
        if not q.empty(): 
            value = q.get(True) 
            print('Get %s from queue.' % value) 
            time.sleep(random.random()) 
        else: 
            break 
 
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()     
    # 等待pw结束: 
    pw.join() 
    # 启动子进程pr，读取: 
    pr.start() 
    pr.join() 
    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止: 
    print('') 
    print('所有数据都写入并且读完')

运行结果：

3. 进程池中的Queue

如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：

RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：

#修改import中的Queue为Manager 
from multiprocessing import Manager,Pool 
import os,time,random 
 
def reader(q): 
    print("reader启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid())) 
    for i in range(q.qsize()): 
        print("reader从Queue获取到消息：%s"%q.get(True)) 
 
def writer(q): 
    print("writer启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid())) 
    for i in "dongGe": 
        q.put(i) 
 
if __name__=="__main__": 
    print("(%s) start"%os.getpid()) 
    q=Manager().Queue() #使用Manager中的Queue来初始化 
    po=Pool() 
    #使用阻塞模式创建进程，这样就不需要在reader中使用死循环了，可以让writer完全执行完成后，再用reader去读取 
    po.apply(writer,(q,)) 
    po.apply(reader,(q,)) 
    po.close() 
    po.join() 
    print("(%s) End"%os.getpid())

运行结果：

原创文章，作者：ItWorker，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/11944.html

python进阶深入理解系统进程2详解编程语言

前言

multiprocessing

Process语法结构如下：

进程的创建-Process子类

进程池Pool

apply堵塞式

进程间通信-Queue

1. Queue的使用

说明

2. Queue实例

3. 进程池中的Queue

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