入门python多进程（一）

mark一下学习笔记：

1.多任务：

学习python多线程与多进程之前，需要先知道多任务这个概念。多任务即是同一时间让系统执行多个任务，其中包括并发和并行两种方式。

A.并发
在这里插入图片描述
如上图所示，假设应用场景下只有单核的CPU，需要同时处理3个任务。这就是并发，单核CPU在开启任务1之后会立马开启任务2，任务3也同理。这种在一段时间内交替执行任务的方式就成为并发。此外，单核CPU下只会存在并发，不存在并行的情况。

B.并行
在这里插入图片描述
并行就是在同一时刻一起执行多个任务。上图就是多核CPU，每个CPU核执行1个任务的例子。其中任务数 <= CPU核数，即可以进行并行的多任务执行方式。

2.多进程：

A.进程概念

进程是操作系统中进行资源分配和调度的最小单位，也就是基本单位。一个正在运行的程序就是一个进程，一个程序运行至少需要一个进程来进行资源分配和调度。
在这里插入图片描述
如上图所示，假设现在有一个main.py文件，里面写了fun_a和fun_b两个函数。我们要在文件里执行这两个函数，就可以按照单进程和多进程的方式去执行，其中多进程的情况下，主线程会开启一个子进程去并发的执行这两个函数。因此，效率更高！

B.进程创建

包含3个步骤：
1.导入进程包 import multiprocessing
2.进程类创建进程对象 multiprocessing.Process(target=任务名，name=进程名， group=进程组)
3.启动进程执行任务 .start()

示例代码：

import multiprocessing
import time
#定义两个间隔0.5s执行3次的函数
def fun_a():
	for i in range(3):
		print("f_a()")
 		time.sleep(0.5)
 		
def fun_b():
	for i in range(3):
		print("f_b()")
 		time.sleep(0.5)

1.顺序执行：

if __name__ == "__main__":
	fun_a()
	fun_b()

运行结果：可以看出两个函数是按照先后顺序执行的
在这里插入图片描述
2.多进程运行：

if __name__ == "__main__":
    #使用进程类创建进程对象
    fun_a_process = multiprocessing.Process(target=fun_a)
    fun_b_process = multiprocessing.Process(target=fun_b)
    
    #启动多进程执行任务
    fun_a_process.start()
    fun_b_process.start()

运行结果：可以看出两个函数是同时执行的
在这里插入图片描述
C.多进程带参数任务

上面我们使用多进程执行的fun_a()和fun_b()两个函数都是无参的。对于有参的函数，我们可以在线程类创建线程对象的时候，借用python特有的args, kwargs传入multiprocessing.Process()，其中args是传入元组，kwargs是出入字典形式。

首先我们定义两个带参数的fun_a和fun_b

import multiprocessing
import time
#定义两带参数的函数
def fun_a(num, name):
    for i in range(num):
        print(name)
        time.sleep(0.5)        
		
def fun_b(num):
    for i in range(num):
        print("f_b()")
        time.sleep(0.5)

1.args传参：按顺序传参，参数只有一个的时候，要记得按照元组的形式(3, )

if __name__ == "__main__":
    #使用进程类闯进进程对象
    fun_a_process = multiprocessing.Process(target=fun_a, args=(3, "fun_a()"))
    fun_b_process = multiprocessing.Process(target=fun_b, args=(3, ))
    
    #启动多进程执行任务
    fun_a_process.start()
    fun_b_process.start()

运行结果：
在这里插入图片描述
2.kwargs传参：keys名对应上即可

if __name__ == "__main__":
    #使用进程类创建进程对象
    fun_a_process = multiprocessing.Process(target=fun_a, kwargs={
    
    "num":4, "name":"fun_a()"})
    fun_b_process = multiprocessing.Process(target=fun_b, kwargs={
    
    "num":3})
    
    #启动多进程执行任务
    fun_a_process.start()
    fun_b_process.start()

运行结果：
在这里插入图片描述
D.类继承的方式
由于fun_a和fun_b两个函数功能相近，如果不想重复定义多个相似功能的函数，可以采用类继承的方式实现与上面相同的效果

import time
from multiprocessing import Process
#继承Process类
class fun_(Process):
    def __init__(self, name, num):
        super().__init__()
        self.name = name
        self.num = num
    #重写run函数
    def run(self):
        for i in range(self.num):
            print(self.name)
            time.sleep(0.5)
            
if __name__ == "__main__":
    print("start")
    for para in [["fun_a",3], ["fun_b", 4]]:
        fun_(para[0], para[1]).start()

运行结果：
在这里插入图片描述
E.其他

获取进程编号：

1.获取当前进程编号：os.getpid()

2.获取当前父进程编号：os.getppid()

设置守护主进程：

1.主进程默认情况下会等到所有子进程结束才结束

2.设置 work_process.daemon = True,则主进程结束，子进程都会结束