python高级6.多任务--进程

6.1进程以及状态

1.进程

程序：例如xxx.py这是程序，是一个静态的

进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源 称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。
【自己总结】
程序是没有运行的，是静态的，是死的（源代码转换成二进制后的文件）。当程序运行后，就变成了进程，拥有了cpu、网卡、显卡等资源。

不仅可以通过线程完成多任务，进程也是可以的

2.进程的状态

工作中，任务数往往大于cpu的核数，即一定有一些任务正在执行，而另外一些任务在等待cpu进行执行，因此导致了有了不同的状态

就绪态：运行的条件都已经慢去，正在等在cpu执行
执行态：cpu正在执行其功能
等待态：等待某些条件满足，例如一个程序sleep了，此时就处于等待态

2.进程的创建-multiprocessing

multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块，提供了一个Process类来代表一个进程对象，这个对象可以理解为是一个独立的进程，可以执行另外的事情.

1.2个while循环一起执行
#-- coding : utf–8 --
from multiprocessing import Process
import time

def run_proc():
“”“子进程要执行的代码”""
while True:
print("----2----")
time.sleep(1)

if name==‘main’:
p = Process(target=run_proc)
p.start()
while True:
print("----1----")
time.sleep(1)

2.进程pid

#-- coding : utf-8 --
from multiprocessing import Process
import os
import time

def run_proc():
“”“子进程要执行的代码”""
print(‘子进程运行中，pid=%d…’ % os.getpid()) # os.getpid获取当前进程的进程号
print(‘子进程将要结束…’)

if name == ‘main’:
print(‘父进程pid: %d’ % os.getpid()) # os.getpid获取当前进程的进程号
p = Process(target=run_proc)
p.start()

3.process语法结构如下：

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

target：如果传递了函数的引用，可以任务这个子进程就执行这里的代码
args：给target指定的函数传递的参数，以元组的方式传递
kwargs：给target指定的函数传递命名参数
name：给进程设定一个名字，可以不设定
group：指定进程组，大多数情况下用不到

Process创建的实例对象的常用方法：

start()：启动子进程实例（创建子进程）
is_alive()：判断进程子进程是否还在活着
join([timeout])：是否等待子进程执行结束，或等待多少秒
terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程

Process创建的实例对象的常用属性：

name：当前进程的别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数
pid：当前进程的pid（进程号）

4.给子进程指定的函数传递参数

#-- coding:utf-8 --
from multiprocessing import Process
import os
from time import sleep

def run_proc(name, age, **kwargs):
for i in range(10):
print(‘子进程运行中，name= %s,age=%d ,pid=%d…’ % (name, age, os.getpid()))
print(kwargs)
sleep(0.2)

if name==‘main’:
p = Process(target=run_proc, args=(‘test’,18), kwargs={“m”:20})
p.start()
sleep(1) # 1秒中之后，立即结束子进程
p.terminate()
p.join()

运行结果：

子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097…
{‘m’: 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097…
{‘m’: 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097…
{‘m’: 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097…
{‘m’: 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097…
{‘m’: 20}

5.进程间不同享全局变量

#-- coding:utf-8 --
from multiprocessing import Process
import os
import time

nums = [11, 22]

def work1():
“”“子进程要执行的代码”""
print(“in process1 pid=%d ,nums=%s” % (os.getpid(), nums))
for i in range(3):
nums.append(i)
time.sleep(1)
print(“in process1 pid=%d ,nums=%s” % (os.getpid(), nums))

def work2():
“”“子进程要执行的代码”""
print(“in process2 pid=%d ,nums=%s” % (os.getpid(), nums))

if name == ‘main’:
p1 = Process(target=work1)
p1.start()
p1.join()

p2 = Process(target=work2)
p2.start()

运行结果：
in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22]
in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0]
in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0, 1]
in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0, 1, 2]
in process2 pid=11350 ,nums=[11, 22]

3.进程、线程对比

功能

进程，能够完成多任务，比如 在一台电脑上能够同时运行多个QQ

线程，能够完成多任务，比如 一个QQ中的多个聊天窗口

定义的不同

进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位.

线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源.

区别

一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程。

线程的划分尺度小于进程(资源比进程少)，使得多线程程序的并发性高。

进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。

线程不能够独立执行，必须依存在进程中

可以将进程理解为工厂中的一条流水线，而其中的线程就是这个流水线上的工人。

优缺点

线程和进程在使用上各有优缺点：线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。进程是资源分配的单位，而线程是将来操作系统调度的单位

【自己总结】

线程可以完成多个任务，是在同一个进程中，享有该进程相同的cpu、声卡、显卡、摄像头等资源，然后在该进程的执行过程中可以有多个子线程。即先创造一个主进程，该进程默认有一个主线程，然后线程拿着该进程的资源进行运行。进程之间是相互独立的，资源不共享，但是线程是依赖于进程的，同一个进程内的多线程是资源共享的，没有进程就没有线程，要做到进程之前的资源共享，那么就可以使用socket、以及下一节的Queue队列等方法。

4.进程间通信-Queue

Process进程之间有时需要通信，达到资源共享，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。（硬盘读取较慢，运行较慢。但cpu运行速度快，读取数据快）。队列相当于一个空的cpu内存空间，然后按照排队顺序让需要共享资源的进程逐个进去，在里面可以达到资源共享的目的。达到目的后，某些不需要的进程就可以出来。（遵从先进先出原则）

1.Queue的使用

可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：
#coding=utf-8
from multiprocessing import Queue
q=Queue(3) #初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put(“消息1”)
q.put(“消息2”)
print(q.full()) #False
q.put(“消息3”)
print(q.full()) #True

#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
try:
q.put(“消息4”,True,2)
except:
print(“消息列队已满，现有消息数量:%s”%q.qsize())

try:
q.put_nowait(“消息4”)
except:
print(“消息列队已满，现有消息数量:%s”%q.qsize())

#推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
if not q.full():
q.put_nowait(“消息4”)

#读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
if not q.empty():
for i in range(q.qsize()):
print(q.get_nowait())

运行结果：

False
True
消息列队已满，现有消息数量:3
消息列队已满，现有消息数量:3
消息1
消息2
消息3

说明
初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；

Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；
Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False ；
Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；
Queue.get([block[, timeout]])：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；

1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛出"Queue.Empty"异常；

2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；

Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；
Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；

1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出"Queue.Full"异常；

2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出"Queue.Full"异常；
Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；

2.Queue实例

我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

#写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in [‘A’, ‘B’, ‘C’]:
print(‘Put %s to queue…’ % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

#读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print(‘Get %s from queue.’ % value)
time.sleep(random.random())
else:
break

if name==‘main’:
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
print(’’)
print(‘所有数据都写入并且读完’)

运行结果：

5.进程池Pool

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务，请看下面的实例：

#-- coding:utf-8 --
from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
# random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,“执行完毕，耗时%0.2f” % (t_stop-t_start))

po = Pool(3) # 定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
# Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
# 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))

print("----start----")
po.close() # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join() # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")

运行结果：

----start----
0开始执行,进程号为21466
1开始执行,进程号为21468
2开始执行,进程号为21467
0 执行完毕，耗时1.01
3开始执行,进程号为21466
2 执行完毕，耗时1.24
4开始执行,进程号为21467
3 执行完毕，耗时0.56
5开始执行,进程号为21466
1 执行完毕，耗时1.68
6开始执行,进程号为21468
4 执行完毕，耗时0.67
7开始执行,进程号为21467
5 执行完毕，耗时0.83
8开始执行,进程号为21466
6 执行完毕，耗时0.75
9开始执行,进程号为21468
7 执行完毕，耗时1.03
8 执行完毕，耗时1.05
9 执行完毕，耗时1.69
-----end-----

multiprocessing.Pool常用函数解析：

apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用非阻塞方式调用func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表；

close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务；

terminate()：不管任务是否完成，立即终止；

join()：主进程阻塞，等待子进程的退出， 必须在close或terminate之后使用；

进程池中的Queue

如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：
#-- coding:utf-8 --

#修改import中的Queue为Manager
from multiprocessing import Manager,Pool
import os,time,random

def reader(q):
print(“reader启动(%s),父进程为(%s)” % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in range(q.qsize()):
print(“reader从Queue获取到消息：%s” % q.get(True))

def writer(q):
print(“writer启动(%s),父进程为(%s)” % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in “itcast”:
q.put(i)

if name==“main”:
print("(%s) start" % os.getpid())
q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue
po = Pool()
po.apply_async(writer, (q,))

time.sleep(1)  # 先让上面的任务向Queue存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据

po.apply_async(reader, (q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End" % os.getpid())

运行结果：

(11095) start
writer启动(11097),父进程为(11095)
reader启动(11098),父进程为(11095)
reader从Queue获取到消息：i
reader从Queue获取到消息：t
reader从Queue获取到消息：c
reader从Queue获取到消息：a
reader从Queue获取到消息：s
reader从Queue获取到消息：t
(11095) End

6.文件夹copy器

import multiprocessing
import os
import time
import random

def copy_file(queue, file_name,source_folder_name, dest_folder_name):
“”“copy文件到指定的路径”""
f_read = open(source_folder_name + “/” + file_name, “rb”)
f_write = open(dest_folder_name + “/” + file_name, “wb”)
while True:
time.sleep(random.random())
content = f_read.read(1024)
if content:
f_write.write(content)
else:
break
f_read.close()
f_write.close()

# 发送已经拷贝完毕的文件名字
queue.put(file_name)

def main():
# 获取要复制的文件夹
source_folder_name = input(“请输入要复制文件夹名字:”)

# 整理目标文件夹
dest_folder_name = source_folder_name + "[副本]"

# 创建目标文件夹
try:
    os.mkdir(dest_folder_name)
except:
    pass  # 如果文件夹已经存在，那么创建会失败

# 获取这个文件夹中所有的普通文件名
file_names = os.listdir(source_folder_name)

# 创建Queue
queue = multiprocessing.Manager().Queue()

# 创建进程池
pool = multiprocessing.Pool(3)

for file_name in file_names:
    # 向进程池中添加任务
    pool.apply_async(copy_file, args=(queue, file_name, source_folder_name, dest_folder_name))

# 主进程显示进度
pool.close()

all_file_num = len(file_names)
while True:
    file_name = queue.get()
    if file_name in file_names:
        file_names.remove(file_name)

    copy_rate = (all_file_num-len(file_names))*100/all_file_num
    print("\r%.2f...(%s)" % (copy_rate, file_name) + " "*50, end="")
    if copy_rate >= 100:
        break
print()

if name == “main”:
main()