Process多进程
进程的概念
程序是没有运行的代码，静态的；
进程是运行起来的程序，进程是一个程序运行起来之后和资源的总称；
程序只有一个，但同一份程序可以有多个进程；例如，电脑上多开QQ；
程序和进程的区别在于有没有资源，进程有资源而程序没有资源，进程是一个资源分配的基本单元；
程序在没运行的时候没有资源，没有显卡，没有网卡，等等；双击运行后有摄像头，有网速等等，就叫做进程；
进程的状态
进程状态图
- 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
使用Process完成多任务
进程的使用步骤和线程的使用步骤基本一致；
进程的使用步骤：
- 导入multiprocessing；
- 编写多任务所所需要的函数；
- 创建multiprocessing.Process类的实例对象并传入函数引用；
- 调用实例对象的start方法，创建子线程。
进程使用步骤图示：
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进程使用步骤代码
import time import multiprocessing def sing(): while True: print("-----sing-----") time.sleep(1) def dance(): while True: print("-----dance-----") time.sleep(1) def main(): p1 = multiprocessing.Process(target=sing) p2 = multiprocessing.Process(target=dance) p1.start() p2.start() if __name__ == "__main__": main()
运行结果：
-----sing-----
-----dance-----
-----sing-----
-----dance-----
-----sing-----
-----dance-----
......
进程：
- 主进程有什么，子进程就会有什么资源；
- 线程能创建多任务，进程也能创建多任务，但进程耗费的资源比较大；
- 所以运行的进程数，不一定越多越好；
- 当创建子进程时，会复制一份主进程的资源，代码，内存等，但又会有自己不同的地方，比如pid等；
- 我们可以理解为多进程之间共享代码，即只有一份代码，但有多个指向同一代码的箭头；
- 能共享的就共享，不能共享的就拷贝一份；不需要修改的就共享，要修改的时候就给你拷贝一份，这就是写时拷贝；
获取进程id
获取进程id代码
from multiprocessing import Process import osdef 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()
进程和线程对比
进程和线程的区别
- 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,即是操作系统调度的单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位；
- 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；
- 进程先有，才有的线程；
- 线程用资源去做事；
- 多线程能实现多任务是指在一个进程资源里面有多个箭头；多线程是在同一个资源里面有多个箭头执行同一份代码；
- 多进程的多任务是又开启了一份资源，在这个资源里面又有一个箭头；
- 进程执行方式1：在一份资源里面有多个箭头在执行；
- 进程执行方式2：有多份资源，在每一份资源里面有一个箭头执行代码；
- 线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护，进程正好相反；
- 开发中还是多线程用的多；
通过队列完成进程间通信
队列使用语法
# 创建队列： from multiprocessing import Queue q = Queue(3) # 往队列中添加数据： q.put(xxx) # 从队列中获取数据： q.get()
通过队列完成进程间通信代码
from multiprocessing import Queue import multiprocessing def download_data(q): """模拟这是从网上下载数据""" data = [11, 22, 33] for i in data: q.put(i) print("数据下载完成") def deal_data(q): """模拟处理从网上下载下来的数据""" data_list = [] while True: data = q.get() data_list.append(data) if q.empty(): break print("处理数据结束，数据为：", data_list) def main(): q = Queue(3) p1 = multiprocessing.Process(target=download_data, args=(q,)) p2 = multiprocessing.Process(target=deal_data, args=(q,)) p1.start() time.sleep(1) p2.start() if __name__ == '__main__': main()
运行结果：
数据下载完成
处理数据结束，数据为： [11, 22, 33]
进程池完成多任务
进程池
进程池的概念
因为进程的创建和销毁是需要大量的资源的，为了减少消耗，当我们在处理多任务时，比如100个任务，我们可以先创建10个进程，然后用这10个进程来执行者100个任务，就可以重复使用进程，达到节约资源的目的了，而这个就可以使用进程池。
进程池的创建
任务数固定且较少，用普通的进程即可；任务数不确定，且比较多，就用进程池；
进程池不会等待进程执行完毕，我们需要使用po.join()让主进程等待进程池中的进程执行完；且po.close()必须在join前面；
创建进程池语法
# 创建进程池 from multiprocessing import Pool po = Pool(3) # 给进程池传递任务和参数 po.asyn(sing, (num,)) # 让进程池等待子进程执行完 po.close() po.join()
进程池pool示例
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)) def main(): 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-----") if __name__ == '__main__': main()
执行结果：
----start---- 0开始执行,进程号为7812 1开始执行,进程号为9984 2开始执行,进程号为1692 1 执行完毕，耗时0.65 3开始执行,进程号为9984 0 执行完毕，耗时1.08 4开始执行,进程号为7812 2 执行完毕，耗时1.82 5开始执行,进程号为1692 4 执行完毕，耗时1.12 6开始执行,进程号为7812 3 执行完毕，耗时1.35 7开始执行,进程号为9984 7 执行完毕，耗时0.11 8开始执行,进程号为9984 6 执行完毕，耗时0.50 9开始执行,进程号为7812 5 执行完毕，耗时0.65 8 执行完毕，耗时0.70 9 执行完毕，耗时0.74 -----end-----
多进程拷贝文件夹
多任务文件夹copy
步骤思路：
- 1.获取用户要拷贝的文件夹的名字；
- 2.创建一个新的文件夹；
- 3.获取文件夹的所有待拷贝的文件名；listdir()
- 4.创建进程池；
- 5.复制原文件夹中的文件，到新文件夹的文件中去；
多任务拷贝文件代码
import os from multiprocessing import Pool def copy_file(file, old_folder, new_folder): old_f = open(old_folder+"/"+file, "rb") data = old_f.read() old_f.close() new_f = open(new_folder+"/"+file, "wb") new_f.write(data) new_f.close() print("创建文件成功:", file) def main(): # 1.获取要拷贝的文件夹 old_folder = input("请输入你要拷贝的文件夹：") # 2.创建新文件夹 new_folder = old_folder + "_复件" try: os.mkdir(new_folder) print("创建文件夹成功") except Exception as e: pass # 3.获取文件夹中所有待拷贝的文件,listdir() files_list = os.listdir(old_folder) # print(files_list) # 4.创建进程池 po = Pool(5) for file in files_list: # 向进程池中添加复制文件的任务 po.apply_async(copy_file, args=(file, old_folder, new_folder)) # 复制原文件夹中的文件，到新文件夹中 po.close() po.join() if __name__ == '__main__': main()
在完成文件夹拷贝后，增加了一个需求，显示拷贝文件的进度条，怎么办？
多任务拷贝文件并显示进度条
如果要在进程池中使用Queue，要使用from multiprocessing import Manager ，使用Manager().Queue()；
显示进度条思路：
- 创建一个队列；
- 往拷贝文件的函数中传入队列，拷贝好一个文件就往q中传入该文件名；
- 在主函数中计算listdir()中的所有文件数量；
- 在主函数中定义一个num，初始值为0；
- 在主函数中定义一个while true，从q中获取文件每获取一个文件们就将num+1
- 计算，如果num的值大于等于总文件数量，就break；
- 使用已拷贝文件数量num除以总文件数量，即为拷贝的进度，使用开头\r 和end=""让显示进度不换行，如下：
print("\r已拷贝文件%.2f %%" % (copy_ok_file_num*100/all_file_len), end="")
多任务拷贝文件并显示进度条代码
import os from multiprocessing import Pool, Manager def copy_file(q, file, old_folder, new_folder): old_f = open(old_folder+"/"+file, "rb") data = old_f.read() old_f.close() new_f = open(new_folder+"/"+file, "wb") new_f.write(data) new_f.close() q.put(file) def main(): # 1.获取要拷贝的文件夹 old_folder = input("请输入你要拷贝的文件夹：") # 2.创建新文件夹 new_folder = old_folder + "_复件" try: os.mkdir(new_folder) print("创建文件夹成功") except Exception as e: pass # 3.获取文件夹中所有待拷贝的文件,listdir() files_list = os.listdir(old_folder) # 4.创建进程池 po = Pool(5) # 5.创建队列 q = Manager().Queue() # 6.复制原文件夹中的文件，到新文件夹中 for file in files_list: # 向进程池中添加复制文件的任务 po.apply_async(copy_file, args=(q, file, old_folder, new_folder)) all_file_len = len(files_list) po.close() # po.join() copy_ok_file_num = 0 while True: file = q.get() copy_ok_file_num += 1 print("已拷贝文件%.2f %%" % (copy_ok_file_num*100/all_file_len)) # print("\r已拷贝文件%.2f %%" % (copy_ok_file_num*100/all_file_len), end="") if copy_ok_file_num >= all_file_len: break print() if __name__ == '__main__': main()