python并发编程之多进程（操作篇）

目录：

• 一 、multiprocessing模块介绍
• 二 、Process类的介绍
• 三 、Process类的使用
• 四 、守护进程
• 五 、进程同步(锁)
• 六 、队列（推荐使用）
• 七 、管道
• 八 、共享数据
• 九 、信号量(了解）
• 十 、事件(了解)
• 十一、 进程池

一、multiprocessing模块介绍

python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。 multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。

multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。

二、Process类的介绍

创建进程的类：

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）

强调：
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号

参数介绍：

group参数未使用，值始终为None
target表示调用对象，即子进程要执行的任务
args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
name为子进程的名称

方法介绍：

p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 
p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法  
p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程

属性介绍：

p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置

p.name:进程的名称

p.pid：进程的pid

p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)

p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

三、Process类的使用

注意：在windows中Process()必须放在：if __name__  == "__main__"下

详细解释：

Since Windows has no fork, the multiprocessing module starts a new Python process and imports the calling module. 
If Process() gets called upon import, then this sets off an infinite succession of new processes (or until your machine runs out of resources). 
This is the reason for hiding calls to Process() inside

if __name__ == "__main__"
since statements inside this if-statement will not get called upon import.
由于Windows没有fork，多处理模块启动一个新的Python进程并导入调用模块。 
如果在导入时调用Process（），那么这将启动无限继承的新进程（或直到机器耗尽资源）。 
这是隐藏对Process（）内部调用的原，使用if __name__ == “__main __”，这个if语句中的语句将不会在导入时被调用。

创建并开启子进程的两种方式：

方式一：

import time
# import random
from multiprocessing import Process
def piao(name):
    print('%s piaoing' %name)
    # time.sleep(random.randrange(1,5))
    time.sleep(1)
    print('%s piao end' %name)


if __name__ == '__main__':

    p1=Process(target=piao,args=('egon',)) #必须加,号
    p2=Process(target=piao,args=('alex',))
    p3=Process(target=piao,args=('wupeqi',))
    p4=Process(target=piao,args=('yuanhao',))

    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    p4.start()
    print('主线程')

'''
主线程
egon piaoing
alex piaoing
wupeqi piaoing
yuanhao piaoing
egon piao end
alex piao end
wupeqi piao end
yuanhao piao end

#注意：
1、p1.start()是告诉操作系统去申请内存空间，然后运行代码，之后p1.start()这行代码就完事了，继续往下运行print()
2、申请内存空间然后重新运行代码耗时长，速度肯定print代码运行速度快，因此先打印"主线程"

'''

方法二：

#开进程的方法二:
import time
# import random
from multiprocessing import Process


class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        print('%s piaoing' %self.name)

        # time.sleep(random.randrange(1,5))
        time.sleep(1)
        print('%s piao end' %self.name)
if __name__ == '__main__':

    p1=Piao('egon')
    p2=Piao('alex')
    p3=Piao('wupeiqi')
    p4=Piao('yuanhao')

    p1.start() #start会自动调用run
    p2.start()
    p3.start()
    p4.start()
    print('主线程')

'''
主线程
egon piaoing
alex piaoing
wupeiqi piaoing
yuanhao piaoing
egon piao end
alex piao end
wupeiqi piao end
yuanhao piao end
'''

总结：

"""
创建进程就是在内存中申请一块内存空间将需要运行的代码丢进去
一个进程对应在内存中就是一块独立的内存空间
多个进程对应在内存中就是多块独立的内存空间
进程与进程之间数据默认情况下是无法直接交互,如果想交互可以借助于第三方工具、模块
"""

join方法的使用

join是让主进程等待子进程代码运行结束之后，再继续运行。不影响其他子进程的执行

from multiprocessing import Process
import time


def task(name, n):
    print('%s is running'%name)
    time.sleep(n)
    print('%s is over'%name)


if __name__ == '__main__':
    # p1 = Process(target=task, args=('jason', 1))
    # p2 = Process(target=task, args=('egon', 2))
    # p3 = Process(target=task, args=('tank', 3))
    # start_time = time.time()
    # p1.start()
    # p2.start()
    # p3.start()  # 仅仅是告诉操作系统要创建进程
    # # time.sleep(50000000000000000000)
    # # p.join()  # 主进程等待子进程p运行结束之后再继续往后执行
    # p1.join()
    # p2.join()
    # p3.join()
    start_time = time.time()
    p_list = []
    for i in range(1, 4):
        p = Process(target=task, args=('子进程%s'%i, i))
        p.start()
        p_list.append(p)
    for p in p_list:
        p.join()
    print('主', time.time() - start_time)

执行结果：

'''
子进程1 is running
子进程2 is running
子进程3 is running
子进程1 is over
子进程2 is over
子进程3 is over
主 3.0982506275177
'''

进程之间的内存空间是隔离的

from multiprocessing import Process
n=100 #在windows系统中应该把全局变量定义在if __name__ == '__main__'之上就可以了
def work():
    global n
    n=0
    print('子进程内: ',n)


if __name__ == '__main__':
    p=Process(target=work)
    p.start()
    print('主进程内: ',n)


"""
主进程内:  100
子进程内:  0
"""