大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
进程
前置知识点
- 进程：一个程序运行起来后，代码 用到的资源 称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。
- 并发：指的是
任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多个任务“一起”执行（实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务的速度相当快，看上去一起执行而已） - 并行：指的是
任务数小于等于cpu核数，即任务真的是一起执行的
进程的创建
multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块，提供了一个Process类来代表一个进程对象，这个对象可以理解为是一个独立的进程，可以执行另外的事情
from multiprocessing import Process
import os
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
print('启动子进程{}{}'.format(name, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
print('父进程{}'.format(os.getpid()))
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print('子进程将要启动')
p.start()
p.join()
print('子进程结束')进程pid
代码语言：javascript复制from multiprocessing import Process
import os
import time
def run_proc():
"""子进程要执行的代码"""
print('子进程运行中，pid=%d...' % os.getpid()) # os.getpid获取当前进程的进程号
print('子进程将要结束...')
if __name__ == '__main__':
print('父进程pid: %d' % os.getpid()) # os.getpid获取当前进程的进程号
p = Process(target=run_proc)
p.start()
>>> 父进程pid: 3580
>>> 子进程运行中，pid=3581...
>>> 子进程将要结束...Process语法结构
代码语言：javascript复制Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])- target：如果传递了函数的引用，可以任务这个子进程就执行这里的代码（常用）
- args：给target指定的函数传递的参数，以
元组的方式传递（常用） - kwargs：给target指定的函数传递命名参数
- name：给进程设定一个名字，可以不设定
- group：指定进程组，大多数情况下用不到
Process创建的实例对象的常用方法：
- start()：启动子进程实例（创建子进程）
- is_alive()：判断进程子进程是否还在活着
- join([timeout])：是否等待子进程执行结束，或等待多少秒
- terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程
Process创建的实例对象的常用属性：
- name：当前进程的别名，默认为
Process-N，N为从1开始递增的整数 - pid：当前进程的pid（进程号）
给子进程指定的函数传递参数
代码语言：javascript复制from multiprocessing import Process
import os
from time import sleep
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(0.2)
if __name__=='__main__':
p = Process(target=run_proc, args=('test',18), kwargs={"m":20})
p.start()
sleep(1) # 1秒中之后，立即结束子进程
p.terminate()
p.join()
>>> 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=3593...
>>> {'m': 20}
>>> 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=3593...
>>> {'m': 20}
>>> 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=3593...
>>> {'m': 20}
>>> 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=3593...
>>> {'m': 20}
>>> 子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=3593...
>>> {'m': 20}进程和线程的区别
- 进程是资源调度的基本单位，而线程是程序执行的基本单位
- 不同进程的地址空间是独立的，而同一进程中的线程之间共享
- 进程之间通信必须使用操作系统提供的进程间通信机制，同一进程中的各线程可以直接通信
- 多进程之间可以并发执行，多线程之间也可以并发执行
- 线程切换的开销要比进程切换的开销小
进程间通信
如果两个进程之间需要通信，则需要用到Queue类，相当于队列
初始化Queue()对象
代码语言：javascript复制q = Queue()括号中可以指定最大可接受的消息数量，若不指定，则默认代表消息数量没有上限
Queue()类的方法
Queue有多个方法，下面介绍几个常用的方法
Queue.qsize()
返回当前队列包含的消息数量；
Queue.empty()
判断队列是否为空，如果队列为空，返回True，反之False
Queue.full()
判断队列是否满了，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；
block=True的情况
如果block=True，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；
block=False的情况
如果block=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
block=True的情况
如果block=True，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；
block=False的情况
如果block=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)
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：
代码语言：javascript复制from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
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):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
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()进程池
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，才会用之前的进程来执行新的任务，请看下面的实例：
"""
如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：
"""
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def long_time_task(name):
print('运行任务 %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 3)
end = time.time()
print('任务 %s 运行 %0.2f 秒' % (name, (end - start)))
if __name__ == '__main__':
print('父进程 %s.' % os.getpid())
p = Pool(4) # 创建进程池中最多存4个子进程
for i in range(5):
# 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
p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
print('等待所有子进程完成...')
p.close() # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
p.join() # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print('所有子进程完成.')# 运行结果
>>> 等待所有子进程完成...
>>> 运行任务 0 (3722)...
>>> 运行任务 1 (3723)...
>>> 运行任务 2 (3724)...
>>> 运行任务 3 (3725)...
>>> 任务 3 运行 0.67 秒
>>> 运行任务 4 (3725)...
>>> 任务 2 运行 1.29 秒
>>> 任务 0 运行 2.00 秒
>>> 任务 1 运行 2.77 秒
>>> 任务 4 运行 2.31 秒
>>> 所有子进程完成.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； - 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；
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，task 0，1，2，3是立刻执行的，而task 4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。
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.
# 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 "itcast":
q.put(i)
if __name__=="__main__":
print("(%s) start" % os.getpid())
q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue
po = Pool()
po.apply_async(writer, (q,))
time.sleep(1) # 先让上面的任务向Queue存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据
po.apply_async(reader, (q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End" % os.getpid())>>> (4157) start
>>> writer启动(4159),父进程为(4157)
>>> reader启动(4160),父进程为(4157)
>>> reader从Queue获取到消息：i
>>> reader从Queue获取到消息：t
>>> reader从Queue获取到消息：c
>>> reader从Queue获取到消息：a
>>> reader从Queue获取到消息：s
>>> reader从Queue获取到消息：t
>>> (4157) End发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/165076.html原文链接：https://javaforall.cn
