我的Python成长之路---第八天---Python基础（25）---2016年3月5日（晴）

多进程 multiprocessing模块

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象

#!/usr/bin/env python3

# coding:utf-8

'''

Created on: 2016年3月5日

@author: 张晓宇

Email: 61411916@qq.com

Version: 1.0

Description: 多进程演示程序

Help:

'''

from multiprocessing import Process

import os

def run_proc(name):

# 子进程要执行的函数

print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())) # os.getpid()表示获得当前进程的pid

if __name__=='__main__':

print('Parent process %s.' % os.getpid()) # 打印父进程的pid

p = Process(target=run_proc, args=('test',)) # 创建进程对象，参数结构和多线程一样

print('Child process will start.')

p.start() # 启动子进程

p.join() # 阻塞等待子进程执行完毕

print('Child process end.')

进程间通信

Queue

不同进程间内存是不共享，所以多进程不能像多线程一样通过全局变量（当然全局变量也是不提倡的），所以只能通过队列，多进程模块也自带一个队列Queue，使用方法和threading里的queue差不多

Pipe

管道，可以理解为两个进程之间的一个桥梁

#!/usr/bin/env python3

# coding:utf-8

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Created on: 2016年3月5日

@author: 张晓宇

Email: 61411916@qq.com

Version: 1.0

Description: 管道演示程序

Help:

'''

from multiprocessing import Process, Pipe

def f(conn):

conn.send([42, None, 'hello']) # 网管道里传递数据

conn.close()

if __name__ == '__main__':

parent_conn, child_conn = Pipe()

# 一个是父进程的管道对象，一个是子进程的对象，自己成往里面send，父进程对象recv，有点像socket

p = Process(target=f, args=(child_conn,)) # 把管道对象作为参数传递给子进程

p.start()

print(parent_conn.recv()) # 接收管道里的数据并打印出来

p.join()

执行结果

1	`[42,` `None,` `'hello']`

有人会说既然可以往子进程要执行的而函数传递参数，直接通过这个参数取子进程传递过来的数据就好了，比如可以用列表等可变数据类型（字符串和数值型等不可变类型的数据，想都不要想，统一进程都做不到）为啥还用管道或队列

#!/usr/bin/env python3

# coding:utf-8

'''

Created on: 2016年3月5日

@author: 张晓宇

Email: 61411916@qq.com

Version: 1.0

Description: 管道演示程序

Help:

'''

from multiprocessing import Process, Pipe

def f(conn, strinfo):

conn.send([42, None, 'hello']) # 网管道里传递数据

conn.close() # 关闭管道

strinfo.append('child')

if __name__ == '__main__':

parent_conn, child_conn = Pipe()

# 一个是父进程的管道对象，一个是子进程的对象，自己成往里面send，父进程对象recv，有点像socket

strinfo = ['parent']

p = Process(target=f, args=(child_conn, strinfo)) # 把管道对象作为参数传递给子进程

p.start()

print(parent_conn.recv()) # 接收管道里的数据并打印出来

print(strinfo)

p.join()

执行结果

1 2	`[42,` `None,` `'hello']` `['parent']`

从执行结果中可以看出来，strinfo的值并没有变化，那是因为，进程启动的时候重新划分了内存空间，等于将strinfo在子进程中copy了一份，已经和父进程中的strinfo没有半毛钱关系了所以要有管道队列等

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，如果进程池序列没有可提供的进程，那么就会等待，知道有可用进程为止

Pool模块有两种常用的启动进程的方法

apply和apply_assync，从字面上理解是apply_assync是异步的，其实就是apply_assync支持把一个函数作为参数传递进去，当进程函数执行完的时候可以通过return一个值，这个值，会自动作为参数传递个传递进来的函数，并执行该函数，我们称之为回调（callback）

#!/usr/bin/env python

# coding:utf-8

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Created on: 2016年3月5日

@author: 张晓宇

Email: 61411916@qq.com

Version: 1.0

Description: 进程池演示程序

Help:

'''

from multiprocessing import Pool, freeze_support

import time

def Foo(i):

'''

子进程执行的函数

:param i:

:return:

'''

time.sleep(2)

return i+100

def Bar(arg):

'''

子进程回调函数

:param arg:

:return:

'''

print('-->exec done:',arg)

if __name__ == '__main__': # 这个在windows环境中绝对不能省略否则会报错

freeze_support()

pool = Pool(5) # 创建进程池对象

for i in range(10):

pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)

# pool.apply(func=Foo, args=(i,))

print('end')

pool.close()

pool.join()#进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。

执行结果

end

-->exec done: 100

-->exec done: 101

-->exec done: 102

-->exec done: 103

-->exec done: 104

-->exec done: 105

-->exec done: 106

-->exec done: 107

-->exec done: 108

-->exec done: 109

巴特西

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多进程 multiprocessing模块

进程间通信

Queue

Pipe

进程池

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