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进程
由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing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。
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程)，用以同步进程，其用法与threading包中的同名类一致。所以，multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。
创建进程的两种方法
调用内置的方法
from multiprocessing import Process
import time
def fun(name):
print(name+' is running')
time.sleep(2)
print(name+' end') if __name__ == '__main__': pro = Process(target=fun,args=('no1',)) pro.start()
自定义类
from multiprocessing import Process
import os
class Myprocess(Process):
def __init__(self,name):
Process.__init__(self)
self.name = name def run(self): print(os.getpid()) print(self.name+' is running') if __name__=='__main__': p1 = Myprocess('1') p2=Myprocess('2') p3=Myprocess('3') p1.start() p2.start() p3.start()
注意：在运行的时候要在main里面运行，因为子进程是通过导入模块的方式拿到父进程的代码，如果没有main会一直开启子进程，而子进程的申请是需要开辟内存以及申请pid等的。
进程间通讯
队列queue()
使用方法跟threading里的queue类似，但是不同进程间内存是不共享的，所以要用下面的方法
from multiprocessing import Process, Queue
def f(q,n):
q.put('hello')
def f1(q):
print(q.get())
if __name__ == '__main__': q = Queue() for i in range(2): p = Process(target=f, args=(q,i)) p.start() tp1 = Process(target=f1,args=(q,)) tp2 = Process(target=f1, args=(q,)) tp3 = Process(target=f1, args=(q,)) tp1.start() tp2.start()
要传入一个公共的queue来保证是同一个队列。
管道Pipes
Pipe()返回两个值（conn1，conn2），作为通讯的两个端。通过设置duplex参数来设置两个端口的功能，如果duplex参数为True(默认值)，那么这个管道是全双工模式，也就是说conn1和conn2均可收发。duplex为False，conn1只负责接受消息，conn2只负责发送消息。
from multiprocessing import Process, Pipe
def s(conn):
conn.send('hello, how do you do')
conn.close()
def r(conn):
print(conn.recv())
if __name__ == '__main__': conn1, conn2 = Pipe() p1 = Process(target=s, args=(conn1,)) p2 = Process(target=r, args=(conn2,)) p1.start() p2.start()
Managers实现进程之间的数据共享
manager支持 list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value,Array等类型的共享
from multiprocessing import Process, Manager
def f(d, l,n):
d[n] = '1'
d['2'] = 2
d[0.25] = None
l.append(n)
print(l) if __name__ == '__main__': with Manager() as manager: d = manager.dict() l = manager.list(range(5)) p_list = [] for i in range(10): p = Process(target=f, args=(d, l,i)) p.start() p_list.append(p) for res in p_list: res.join() print(d) print(l)
待续