本文介绍Python多进程模块。
概述
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon，而Process进程对象的守护进程是通过设置deamon属性来完成的。
Python多进程实现
方法一
代码语言：javascript复制from multiprocessing import Process
def fun1(name):
print('测试%s多进程' %name)
if __name__ == '__main__':
process_list = []
for i in range(5): #开启5个子进程执行fun1函数
p = Process(target=fun1,args=('Python',)) #实例化进程对象
p.start()
process_list.append(p)
for i in process_list:
p.join()
print('结束测试')结果
代码语言：javascript复制测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
结束测试
Process finished with exit code 0上面的代码开启了5个子进程去执行函数，我们可以观察结果，是同时打印的，这里实现了真正的并行操作，就是多个CPU同时执行任务。我们知道进程是python中最小的资源分配单元，也就是进程中间的数据，内存是不共享的，每启动一个进程，都要独立分配资源和拷贝访问的数据，所以进程的启动和销毁的代价是比较大了，所以在实际中使用多进程，要根据服务器的配置来设定。
方法二
还记得python多线程的第二种实现方法吗?是通过类继承的方法来实现的，python多进程的第二种实现方式也是一样的
代码语言：javascript复制from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process): #继承Process类
def __init__(self,name):
super(MyProcess,self).__init__()
self.name = name
def run(self):
print('测试%s多进程' % self.name)
if __name__ == '__main__':
process_list = []
for i in range(5): #开启5个子进程执行fun1函数
p = MyProcess('Python') #实例化进程对象
p.start()
process_list.append(p)
for i in process_list:
p.join()
print('结束测试')结果
代码语言：javascript复制测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
结束测试
Process finished with exit code 0效果和第一种方式一样。
我们可以看到Python多进程的实现方式和多线程的实现方式几乎一样。
Process类的其他方法
代码语言：javascript复制构造方法：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
group: 线程组
target: 要执行的方法
name: 进程名
args/kwargs: 要传入方法的参数
实例方法：
is_alive()：返回进程是否在运行,bool类型。
join([timeout])：阻塞当前上下文环境的进程程，直到调用此方法的进程终止或到达指定的timeout（可选参数）。
start()：进程准备就绪，等待CPU调度
run()：strat()调用run方法，如果实例进程时未制定传入target，这star执行t默认run()方法。
terminate()：不管任务是否完成，立即停止工作进程
属性：
daemon：和线程的setDeamon功能一样
name：进程名字
pid：进程号关于join，daemon的使用和python多线程一样，这里就不在复述了，大家可以看看以前的python多线程系列文章。
Python多线程的通信
进程是系统独立调度核分配系统资源（CPU、内存）的基本单位，进程之间是相互独立的，每启动一个新的进程相当于把数据进行了一次克隆，子进程里的数据修改无法影响到主进程中的数据，不同子进程之间的数据也不能共享，这是多进程在使用中与多线程最明显的区别。但是难道Python多进程中间难道就是孤立的吗？当然不是，python也提供了多种方法实现了多进程中间的通信和数据共享（可以修改一份数据）
进程队列Queue
Queue在多线程中也说到过，在生成者消费者模式中使用，是线程安全的，是生产者和消费者中间的数据管道，那在python多进程中，它其实就是进程之间的数据管道，实现进程通信。
代码语言：javascript复制from multiprocessing import Process,Queue
def fun1(q,i):
print('子进程%s 开始put数据' %i)
q.put('我是%s 通过Queue通信' %i)
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
process_list = []
for i in range(3):
p = Process(target=fun1,args=(q,i,)) #注意args里面要把q对象传给我们要执行的方法，这样子进程才能和主进程用Queue来通信
p.start()
process_list.append(p)
for i in process_list:
p.join()
print('主进程获取Queue数据')
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print('结束测试')结果
代码语言：javascript复制子进程0 开始put数据
子进程1 开始put数据
子进程2 开始put数据
主进程获取Queue数据
我是0 通过Queue通信
我是1 通过Queue通信
我是2 通过Queue通信
结束测试
Process finished with exit code 0上面的代码结果可以看到我们主进程中可以通过Queue获取子进程中put的数据，实现进程间的通信。
管道Pipe
管道Pipe和Queue的作用大致差不多，也是实现进程间的通信，下面之间看怎么使用吧
代码语言：javascript复制from multiprocessing import Process, Pipe
def fun1(conn):
print('子进程发送消息：')
conn.send('你好主进程')
print('子进程接受消息：')
print(conn.recv())
conn.close()
if __name__ == '__main__':
conn1, conn2 = Pipe() #关键点，pipe实例化生成一个双向管
p = Process(target=fun1, args=(conn2,)) #conn2传给子进程
p.start()
print('主进程接受消息：')
print(conn1.recv())
print('主进程发送消息：')
conn1.send("你好子进程")
p.join()
print('结束测试')结果
代码语言：javascript复制主进程接受消息：
子进程发送消息：
子进程接受消息：
你好主进程
主进程发送消息：
你好子进程
结束测试
Process finished with exit code 0上面可以看到主进程和子进程可以相互发送消息
Managers
Queue和Pipe只是实现了数据交互，并没实现数据共享，即一个进程去更改另一个进程的数据。那么久要用到Managers
代码语言：javascript复制from multiprocessing import Process, Manager
def fun1(dic,lis,index):
dic[index] = 'a'
dic['2'] = 'b'
lis.append(index) #[0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
#print(l)
if __name__ == '__main__':
with Manager() as manager:
dic = manager.dict()#注意字典的声明方式，不能直接通过{}来定义
l = manager.list(range(5))#[0,1,2,3,4]
process_list = []
for i in range(10):
p = Process(target=fun1, args=(dic,l,i))
p.start()
process_list.append(p)
for res in process_list:
res.join()
print(dic)
print(l)结果：
代码语言：javascript复制{0: 'a', '2': 'b', 3: 'a', 1: 'a', 2: 'a', 4: 'a', 5: 'a', 7: 'a', 6: 'a', 8: 'a', 9: 'a'}
[0, 1, 2, 3, 4, 0, 3, 1, 2, 4, 5, 7, 6, 8, 9]可以看到主进程定义了一个字典和一个列表，在子进程中，可以添加和修改字典的内容，在列表中插入新的数据，实现进程间的数据共享，即可以共同修改同一份数据
进程锁
在多进程程序运行时，可能会有部分内存或硬盘可以同时被多个进程操作，如果不小心管理很可能导致冲突。此时可以用进程锁有效解决问题。
代码语言：javascript复制from multiprocessing import Process, Manager
def fun1(dic,lis,index, lock):
lock.acquire()
dic[index] = 'a'
dic['2'] = 'b'
lis.append(index) #[0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
lock.release()
#print(l)
if __name__ == '__main__':
with Manager() as manager:
dic = manager.dict()#注意字典的声明方式，不能直接通过{}来定义
l = manager.list(range(5))#[0,1,2,3,4]
lock = manager.Lock()
process_list = []
for i in range(10):
p = Process(target=fun1, args=(dic,l,i,lock))
p.start()
process_list.append(p)
for res in process_list:
res.join()
print(dic)
print(l)进程池
进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。就是固定有几个进程可以使用。
常规进程池
进程池中有两个方法：
apply：同步，一般不使用
apply_async：异步
代码语言：javascript复制from multiprocessing import Process,Pool
import os, time, random
def fun1(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__':
pool = Pool(5) #创建一个5个进程的进程池
for i in range(10):
pool.apply_async(func=fun1, args=(i,))
pool.close()
pool.join()
print('结束测试')结果
代码语言：javascript复制Run task 0 (37476)...
Run task 1 (4044)...
Task 0 runs 0.03 seconds.
Run task 2 (37476)...
Run task 3 (17252)...
Run task 4 (16448)...
Run task 5 (24804)...
Task 2 runs 0.27 seconds.
Run task 6 (37476)...
Task 1 runs 0.58 seconds.
Run task 7 (4044)...
Task 3 runs 0.98 seconds.
Run task 8 (17252)...
Task 5 runs 1.13 seconds.
Run task 9 (24804)...
Task 6 runs 1.46 seconds.
Task 4 runs 2.73 seconds.
Task 8 runs 2.18 seconds.
Task 7 runs 2.93 seconds.
Task 9 runs 2.93 seconds.
结束测试对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。
进程池map方法
代码语言：javascript复制import os
import PIL
from multiprocessing import Pool
from PIL import Image
SIZE = (75,75)
SAVE_DIRECTORY = 'thumbs'
def get_image_paths(folder):
return (os.path.join(folder, f)
for f in os.listdir(folder)
if 'jpeg' in f)
def create_thumbnail(filename):
im = Image.open(filename)
im.thumbnail(SIZE, Image.ANTIALIAS)
base, fname = os.path.split(filename)
save_path = os.path.join(base, SAVE_DIRECTORY, fname)
im.save(save_path)
if __name__ == '__main__':
folder = os.path.abspath(
'11_18_2013_R000_IQM_Big_Sur_Mon__e10d1958e7b766c3e840')
os.mkdir(os.path.join(folder, SAVE_DIRECTORY))
images = get_image_paths(folder)
pool = Pool()
pool.map(creat_thumbnail, images) #关键点，images是一个可迭代对象
pool.close()
pool.join()上边这段代码的主要工作就是将遍历传入的文件夹中的图片文件，一一生成缩略图，并将这些缩略图保存到特定文件夹中。 map 函数并不支持手动线程管理，反而使得相关的 debug 工作也变得异常简单。
多进程启动方式
multiprocessing 支持三种方式 启动进程
- 在python中可以显示设置启动方式
import multiprocessing as mp
mp = mp.get_context('spawn')spawn
父进程启动一个新的python解释器进程.子进程只继承运行 Run()方法所需的资源。 来自父进程的不必要的文件描述符和句柄将不会被继承,运行速度比较慢
适用系统：unix and windows
fork
父进程使用os.fork()方法对Python解释器进行fork。子进程开始时实际上与父进程相同。 父进程的所有资源都由子进程继承。请注意，安全的fork多线程的进程是有问题的。
适用系统：unix
forkserver
当程序启动并选择forkserver的启动方法时，将启动服务器进程。 从那时起，每当需要一个新进程时，父进程就会连接到服务器，并请求它fork一个新进程。 fork server进程是单线程的，所以使用os.fork()是安全的。没有任何不必要的资源被继承
适用系统：unix
参考资料
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/64702600
- https://blog.csdn.net/zy13270867781/article/details/82499108
