Python multiprocessing使用详解

multiprocessing包是Python中的多进程管理包。

与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。

该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。

该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。

此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程)，用以同步进程，其用法与threading包中的同名类一致。

所以，multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。

但在使用这些共享API的时候，我们要注意以下几点:

在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。
multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue)，效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue，避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。
多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。

Process.PID中保存有PID，如果进程还没有start()，则PID为None

我们可以从下面的程序中看到Thread对象和Process对象在使用上的相似性与结果上的不同。各个线程和进

程都做一件事：打印PID。但问题是，所有的任务在打印的时候都会向同一个标准输出(stdout)输出。这样输出的字符会混合在一起，无法阅读。使用Lock同步，在一个任务输出完成之后，再允许另一个任务输出，可以避免多个任务同时向终端输出

import os

import threading

import multiprocessing

# Main

print('Main:', os.getpid())

# worker function

def worker(sign, lock):

    lock.acquire()

    print(sign, os.getpid())

    lock.release()

# Multi-thread

record = []

lock = threading.Lock()

# Multi-process

record = []

lock = multiprocessing.Lock()

if __name__ == '__main__':

    for i in range(5):

        thread = threading.Thread(target=worker, args=('thread', lock))

        thread.start()

        record.append(thread)

    for thread in record:

        thread.join()

    for i in range(5):

        process = multiprocessing.Process(target=worker, args=('process', lock))

        process.start()

        record.append(process)

    for process in record:

        process.join()

Main: 10012

thread 10012

thread 10012

thread 10012

thread 10012

thread 10012

Main: 6052

process 6052

Main: 8080

Main: 4284

Main: 7240

process 8080

process 4284

process 7240

Main: 10044

process 10044

Pipe和Queue

正如我们在Linux多线程中介绍的管道PIPE和消息队列message queue，multiprocessing包中有Pipe类和Queue类来分别支持这两种IPC机制。Pipe和Queue可以用来传送常见的对象。

Pipe可以是单向(half-duplex)，也可以是双向(duplex)。我们通过mutiprocessing.Pipe(duplex=False)创建单向管道 (默认为双向)。一个进程从PIPE一端输入对象，然后被PIPE另一端的进程接收，单向管道只允许管道一端的进程输入，而双向管道则允许从两端输入。

下面的程序展示了Pipe的使用:

import multiprocessing as mul

def proc1(pipe):

    pipe.send('hello')

    print('proc1 rec:', pipe.recv())

def proc2(pipe):

    print('proc2 rec:', pipe.recv())

    pipe.send('hello, too')

# Build a pipe

pipe = mul.Pipe()

if __name__ == '__main__':

    # Pass an end of the pipe to process 1

    p1 = mul.Process(target=proc1, args=(pipe[0],))

    # Pass the other end of the pipe to process 2

    p2 = mul.Process(target=proc2, args=(pipe[1],))

    p1.start()

    p2.start()

    p1.join()

    p2.join()

proc2 rec: hello

proc1 rec: hello, too

这里的Pipe是双向的。

Pipe对象建立的时候，返回一个含有两个元素的表，每个元素代表Pipe的一端(Connection对象)。我们对Pipe的某一端调用send()方法来传送对象，在另一端使用recv()来接收。

Queue与Pipe相类似，都是先进先出的结构。但Queue允许多个进程放入，多个进程从队列取出对象。Queue使用mutiprocessing.Queue(maxsize)创建，maxsize表示队列中可以存放对象的最大数量。

下面的程序展示了Queue的使用:

import os

import multiprocessing

import time

#==================

# input worker

def inputQ(queue):

    info = str(os.getpid()) + '(put):' + str(time.time())

    queue.put(info)

# output worker

def outputQ(queue,lock):

    info = queue.get()

    lock.acquire()

    print (str(os.getpid()) + ' get: ' + info)

    lock.release()

#===================

# Main

record1 = []   # store input processes

record2 = []   # store output processes

lock  = multiprocessing.Lock()    # To prevent messy print

queue = multiprocessing.Queue(3)

if __name__ == '__main__':

    # input processes

    for i in range(10):

        process = multiprocessing.Process(target=inputQ,args=(queue,))

        process.start()

        record1.append(process)

    # output processes

    for i in range(10):

        process = multiprocessing.Process(target=outputQ,args=(queue,lock))

        process.start()

        record2.append(process)

    for p in record1:

        p.join()

    queue.close()  # No more object will come, close the queue

    for p in record2:

        p.join()

8572 get: 6300(put):1555486924.3676226

8136 get: 3464(put):1555486924.412625

9576 get: 9660(put):1555486924.5126307

6936 get: 5064(put):1555486924.5976355

10652 get: 8688(put):1555486924.5976355

6992 get: 10988(put):1555486924.7526445

6548 get: 6836(put):1555486924.7456443

3504 get: 7284(put):1555486924.7666454

8652 get: 4960(put):1555486924.8536503

10868 get: 460(put):1555486924.8606508

一些进程使用put()在Queue中放入字符串，这个字符串中包含PID和时间。另一些进程从Queue中取出，并打印自己的PID以及get()的字符串。

进程池

进程池 (Process Pool)可以创建多个进程。这些进程就像是随时待命的士兵，准备执行任务(程序)。一个进程池中可以容纳多个待命的进程。

import multiprocessing as mul

def f(x):

    return x ** 2

if __name__ == '__main__':

    pool = mul.Pool(5)

    rel = pool.map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

    print(rel)

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

我们创建了一个容许5个进程的进程池 (Process Pool) 。Pool运行的每个进程都执行f()函数。我们利用map()方法，将f()函数作用到表的每个元素上。这与built-in的map()函数类似，只是这里用5个进程并行处理。如果进程运行结束后，还有需要处理的元素，那么的进程会被用于重新运行f()函数。除了map()方法外，Pool还有下面的常用方法。

apply_async(func,args) 从进程池中取出一个进程执行func，args为func的参数。它将返回一个AsyncResult的对象，你可以对该对象调用get()方法以获得结果。

close() 进程池不再创建新的进程

join() wait进程池中的全部进程。必须对Pool先调用close()方法才能join。

共享内存

实例代码:

import multiprocessing

# Value/Array

def func1(a, arr):

    a.value = 3.14

    for i in range(len(arr)):

        arr[i] = 0

    a.value = 0

if __name__ == '__main__':

    num = multiprocessing.Value('d', 1.0)  # num=0

    arr = multiprocessing.Array('i', range(10))  # arr=range(10)

    p = multiprocessing.Process(target=func1, args=(num, arr))

    p.start()

    p.join()

    print (num.value)

    print (arr[:])

0.0

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

这里我们实际上只有主进程和Process对象代表的进程。我们在主进程的内存空间中创建共享的内存，也就是Value和Array两个对象。对象Value被设置成为双精度数(d), 并初始化为1.0。而Array则类似于C中的数组，有固定的类型(i, 也就是整数)。在Process进程中，我们修改了Value和Array对象。回到主程序，打印出结果，主程序也看到了两个对象的改变，说明资源确实在两个进程之间共享。

Manager

Manager是通过共享进程的方式共享数据。

Manager管理的共享数据类型有：Value、Array、dict、list、Lock、Semaphore等等，同时Manager还可以共享类的实例对象。

实例代码:

from multiprocessing import Process,Manager

def func1(shareList,shareValue,shareDict,lock):

    with lock:

        shareValue.value+=1

        shareDict[1]='1'

        shareDict[2]='2'

        for i in xrange(len(shareList)):

            shareList[i]+=1

if __name__ == '__main__':

    manager=Manager()

    list1=manager.list([1,2,3,4,5])

    dict1=manager.dict()

    array1=manager.Array('i',range(10))

    value1=manager.Value('i',1)

    lock=manager.Lock()

    proc=[Process(target=func1,args=(list1,value1,dict1,lock)) for i in xrange(20)]

    for p in proc:

        p.start()

    for p in proc:

        p.join()

    print list1

    print dict1

    print array1

    print value1

[21, 22, 23, 24, 25]

{1: '1', 2: '2'}

array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

Value('i', 21)

巴特西

Python multiprocessing使用详解

Pipe和Queue

进程池

共享内存

Manager

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