资深程序员带你学Python！深入 Python 多进程编程基础！

多进程编程知识是Python程序员进阶高级的必备知识点，我们平时习惯了使用multiprocessing库来操纵多进程，但是并不知道它的具体实现原理。下面我对多进程的常用知识点都简单列了一遍，使用原生的多进程方法调用，帮助读者理解多进程的实现机制。代码跑在linux环境下。没有linux条件的，可以使用docker或者虚拟机运行进行体验。

docker pull python:2.7

生成子进程

Python生成子进程使用 os.fork() ，它将产生一个子进程。fork调用同时在父进程和主进程同时返回，在父进程中返回子进程的pid，在子进程中返回0，如果返回值小于零，说明子进程产生失败，一般是因为操作系统资源不足。

import os
def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        print 'in father process'
        return True
 elif pid == 0:
 print 'in child process'
 return False
 else:
 raise

生成多个子进程

我们调用 create_child 方法多次就可以生成多个子进程，前提是必须保证 create_child 是在父进程里执行，如果是子进程，就不要在调用了。

# coding: utf-8
# child.py
import os

def create_child(i):
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        print 'in father process'
 return pid
 elif pid == 0:
 print 'in child process', i
 return 0
 else:
 raise

for i in range(10): # 循环10次，创建10个子进程
 pid = create_child(i)
 # pid==0是子进程，应该立即退出循环，否则子进程也会继续生成子进程
 # 子子孙孙，那就生成太多进程了
 if pid == 0:
 break

运行 python child.py ，输出

in father process
in father process
in child process 0
in child process 1
in father process
in child process 2
in father process
in father process
in child process 3
in father process
in child process 4
in child process 5
in father process
in father process
in child process 6
in child process 7
in father process
in child process 8
in father process
in child process 9

进程休眠

使用time.sleep可以使进程休眠任意时间，单位为秒，可以是小数

import time
for i in range(5):
    print 'hello'
    time.sleep(1) # 睡1s

杀死子进程

使用os.kill(pid, sig_num)可以向进程号为pid的子进程发送信号，sig_num常用的有SIGKILL(暴力杀死，相当于kill -9)，SIGTERM(通知对方退出，相当于kill不带参数)，SIGINT(相当于键盘的ctrl+c)。

# coding: utf-8
# kill.py

import os
import time
import signal


def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
 return 0
 else:
 raise


pid = create_child()
if pid == 0:
 while True: # 子进程死循环打印字符串
 print 'in child process'
 time.sleep(1)
else:
 print 'in father process'
 time.sleep(5) # 父进程休眠5s再杀死子进程
 os.kill(pid, signal.SIGKILL)
 time.sleep(5) # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还有输出

运行 python kill.py ，我们看到控制台输出如下

in father process
in child process
# 等1s
in child process
# 等1s
in child process
# 等1s
in child process
# 等1s
in child process
# 等了5s

说明os.kill执行之后，子进程已经停止输出了

僵尸子进程

在上面的例子中，os.kill执行完之后，我们通过ps -ef|grep python快速观察进程的状态，可以发现子进程有一个奇怪的显示 <defunct>

root        12     1  0 11:22 pts/0 00:00:00 python kill.py
root 13 12 0 11:22 pts/0 00:00:00 [python] <defunct>

待父进程终止后，子进程也一块消失了。那 <defunct> 是什么含义呢？

它的含义是「僵尸进程」。子进程结束后，会立即成为僵尸进程，僵尸进程占用的操作系统资源并不会立即释放，它就像一具尸体啥事也不干，但是还是持续占据着操作系统的资源(内存等)。

收割子进程

如果彻底干掉僵尸进程？父进程需要调用waitpid(pid, options)函数，「收割」子进程，这样子进程才可以灰飞烟灭。waitpid函数会返回子进程的退出状态，它就像子进程留下的临终遗言，必须等父进程听到后才能彻底瞑目。

# coding: utf-8
import os
import time
import signal
def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
 return 0
 else:
 raise
pid = create_child()
if pid == 0:
 while True: # 子进程死循环打印字符串
 print 'in child process'
 time.sleep(1)
else:
 print 'in father process'
 time.sleep(5) # 父进程休眠5s再杀死子进程
 os.kill(pid, signal.SIGTERM)
 ret = os.waitpid(pid, 0) # 收割子进程
 print ret # 看看到底返回了什么
 time.sleep(5) # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在

运行python kill.py输出如下

in father process
in child process
in child process
in child process
in child process
in child process
in child process
(125, 9)

我们看到waitpid返回了一个tuple，第一个是子进程的pid，第二个9是什么含义呢，它在不同的操作系统上含义不尽相同，不过在Unix上，它通常的value是一个16位的整数值，前8位表示进程的退出状态，后8位表示导致进程退出的信号的整数值。所以本例中退出状态位0，信号编号位9，还记得 kill -9 这个命令么，就是这个9表示暴力杀死进程。

如果我们将os.kill换一个信号才看结果，比如换成os.kill(pid, signal.SIGTERM)，可以看到返回结果变成了 (138, 15) ，15就是SIGTERM信号的整数值。

waitpid(pid, 0) 还可以起到等待子进程结束的功能，如果子进程不结束，那么该调用会一直卡住。

捕获信号

SIGTERM信号默认处理动作就是退出进程，其实我们还可以设置SIGTERM信号的处理函数，使得它不退出。

# coding: utf-8
import os
import time
import signal
def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
 return 0
 else:
 raise
pid = create_child()
if pid == 0:
 signal.signal(signal.SIGTERM, signal.SIG_IGN)
 while True: # 子进程死循环打印字符串
 print 'in child process'
 time.sleep(1)
else:
 print 'in father process'
 time.sleep(5) # 父进程休眠5s再杀死子进程
 os.kill(pid, signal.SIGTERM) # 发一个SIGTERM信号
 time.sleep(5) # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在
 os.kill(pid, signal.SIGKILL) # 发一个SIGKILL信号
 time.sleep(5) # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在

我们在子进程里设置了信号处理函数，SIG_IGN表示忽略信号。我们发现第一次调用os.kill之后，子进程会继续输出。说明子进程没有被杀死。第二次os.kill之后，子进程终于停止了输出。

接下来我们换一个自定义信号处理函数，子进程收到SIGTERM之后，打印一句话再退出。

# coding: utf-8
import os
import sys
import time
import signal
def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
 return 0
 else:
 raise
def i_will_die(sig_num, frame): # 自定义信号处理函数
 print "child will die"
 sys.exit(0)
pid = create_child()
if pid == 0:
 signal.signal(signal.SIGTERM, i_will_die)
 while True: # 子进程死循环打印字符串
 print 'in child process'
 time.sleep(1)
else:
 print 'in father process'
 time.sleep(5) # 父进程休眠5s再杀死子进程
 os.kill(pid, signal.SIGTERM)
 time.sleep(5) # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在

输出如下

in father process
in child process
in child process
in child process
in child process
in child process
child will die

信号处理函数有两个参数，第一个sig_num表示被捕获信号的整数值，第二个frame不太好理解，一般也很少用。它表示被信号打断时，Python的运行的栈帧对象信息。读者可以不必深度理解。

多进程并行计算实例

下面我们使用多进程进行一个计算圆周率PI。对于圆周率PI有一个数学极限公式，我们将使用该公司来计算圆周率PI。

先使用单进程版本

import math
def pi(n):
    s = 0.0
    for i in range(n):
        s += 1.0/(2*i+1)/(2*i+1)
    return math.sqrt(8 * s)
print pi(10000000)

输出

3.14159262176

这个程序跑了有一小会才出结果，不过这个值已经非常接近圆周率了。

接下来我们用多进程版本，我们用redis进行进程间通信。

# coding: utf-8
import os
import sys
import math
import redis
def slice(mink, maxk):
    s = 0.0
    for k in range(mink, maxk):
 s += 1.0/(2*k+1)/(2*k+1)
 return s
def pi(n):
 pids = []
 unit = n / 10
 client = redis.StrictRedis()
 client.delete("result") # 保证结果集是干净的
 del client # 关闭连接
 for i in range(10): # 分10个子进程
 mink = unit * i
 maxk = mink + unit
 pid = os.fork()
 if pid > 0:
 pids.append(pid)
 else:
 s = slice(mink, maxk) # 子进程开始计算
 client = redis.StrictRedis()
 client.rpush("result", str(s)) # 传递子进程结果
 sys.exit(0) # 子进程结束
 for pid in pids:
 os.waitpid(pid, 0) # 等待子进程结束
 sum = 0
 client = redis.StrictRedis()
 for s in client.lrange("result", 0, -1):
 sum += float(s) # 收集子进程计算结果
 return math.sqrt(sum * 8)
print pi(10000000)

我们将级数之和的计算拆分成10个子进程计算，每个子进程负责1/10的计算量，并将计算的中间结果扔到redis的队列中，然后父进程等待所有子进程结束，再将队列中的数据全部汇总起来计算最终结果。

输出如下

3.14159262176

这个结果和单进程结果一致，但是花费的时间要缩短了不少。

这里我们之所以使用redis作为进程间通信方式，是因为进程间通信是一个比较复杂的技术，我们需要单独一篇文章来仔细讲，各位读者请耐心听我下回分解，我们将会使用进程间通信技术来替换掉这里的redis。

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