python-多任务编程02-进程(processing)
进程与程序
程序:例如xxx.py这是程序,是一个静态的
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。
multiprocessing模块
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 time
import os def dancing():
print('开始跳舞,进程号:%d' % os.getpid())
for i in range(5):
print('正在跳舞:。。。。%d' % i)
time.sleep(0.5)
print('结束跳舞') def singing():
print('开始唱歌,进程号:%d' % os.getpid())
for i in range(5):
print('正在唱歌:。。。。%d' % i)
time.sleep(0.5)
print('结束唱歌') if __name__ == '__main__':
# 创建对象
p1 = Process(target=dancing)
p2 = Process(target=singing)
# 调用进程
p1.start()
p2.start()
windows中可能多进程无效
多进程在window10下的部分IDE中运行无效,如在sublime中运行结果还是并行的
而在安装python后自带的IDLE中运行,也是无效的
而只有在cmd终端运行时并行才有效果
给进程传递参数
from multiprocessing import Process
import time
import os def dancing(name, num, **kwargs):
print('开始跳舞,进程号:%d, name=%s, num=%d, age=%d' % (os.getpid(), name, num, kwargs['age']))
for i in range(num):
print('%s正在跳舞:。。。。%d' % (name, i))
time.sleep(0.5)
print('结束跳舞') def singing(name, num, **kwargs):
print('开始唱歌,进程号:%d, name=%s, num=%d, age=%d' % (os.getpid(), name, num, kwargs['age']))
for i in range(num):
print('%s正在唱歌:。。。。%d' % (name, i))
time.sleep(0.5)
print('结束唱歌') if __name__ == '__main__':
# 创建对象
p1 = Process(target=dancing, args=('xiaoming', 5), kwargs={'age': 10})
p2 = Process(target=singing, args=('xiaohong', 10), kwargs={'age': 20})
# 调用进程
p1.start()
p2.start()
运行结果
进程间通信
使用multiprocessing自带的队列:Queue
from multiprocessing import Process, Queue
import time def put(queue):
for i in [11, 22, 33, 44, 55]:
print('put: %d' % i)
queue.put(i)
time.sleep(0.5) def read(queue):
while not queue.empty():
print('read: %d' % queue.get())
time.sleep(0.5) if __name__ == '__main__':
# 创建Queue对象
queue = Queue()
# 创建对象
p1 = Process(target=put, args=(queue, ))
p2 = Process(target=read, args=(queue, ))
# 开始进程p1
p1.start()
# 等待p1运行完
p1.join()
print('queue是否满了:', queue.full(), ', 是否空了:', queue.empty())
print('queue的大小为:%d' % queue.qsize())
# 开始进程p2
p2.start()
# 等待p2运行完
p2.join()
print('queue是否满了:', queue.full(), ', 是否空了:', queue.empty())
print('queue的大小为:%d' % queue.qsize())
运行结果为:
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,
from multiprocessing import Pool
import time
import os
import random def worker(msg):
start_time = time.time()
print('----------%s开始执行,进程号%d' % (msg, os.getpid()))
time.sleep(random.random())
end_time = time.time()
print('----------%s执行结束, 耗时%0.2f' % (msg, (end_time - start_time)))
# 异常测试
print('捕获下面的print异常前')
try:
print(1 + 'end')
except Exception as e:
print('捕获到异常')
print('不捕获下面的print异常')
print(1 + 'end')
print('不捕获异常后') def main():
# 定义进程池,最大进程数为3
pool = Pool(3)
for i in range(1, 8):
# 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
pool.apply_async(worker, (i, ))
pool.close()
pool.join()
# worker(0) if __name__ == '__main__':
main()
运行结果为:
可以看到先立马将三个进程放入进程池中并开始执行,等到其中的某个进程运行结束后,再将新的进程放入进程池中
在异常测试中发现,进程池中的方法,如果出现了异常,在运行时并不会直接报错,而只是是中断该进程,所以这里需要注意要手动将可能的异常进行捕获
进程池中使用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.
进程与线程对比
定义的不同
- 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位.
- 线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源.
其他区别
- 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.
- 线程的划分尺度小于进程(资源比进程少),使得多线程程序的并发性高。
- 进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率
- 线程不能够独立执行,必须依存在进程中
- 线程和进程在使用上各有优缺点:线程执行开销小,但不利于资源的管理和保护;而进程正相反。
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