Python 多进程原理及实现

2023-07-08 00:11:02 207

1进程的基本概念

什么是进程？

进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成；数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源；进程控制块用来记录进程的外部特征，描述进程的执行变化过程，系统可以利用它来控制和管理进程，它是系统感知进程存在的唯一标志。

进程的生命周期：创建（New）、就绪（Runnable）、运行（Running）、阻塞（Block）、销毁（Destroy）

进程的状态（分类）：（Actived）活动进程、可见进程（Visiable）、后台进程（Background）、服务进程（Service）、空进程

2父进程和子进程

Linux操作系统提供了一个fork()函数用来创建子进程，这个函数很特殊，调用一次，返回两次，因为操作系统是将当前的进程（父进程）复制了一份（子进程），然后分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0，而父进程返回子进程的PID。我们可以通过判断返回值是不是0来判断当前是在父进程还是子进程中执行。

在Python中同样提供了fork()函数，此函数位于os模块下。

#-*-coding:utf-8-*-
importos
importtime

print("在创建子进程前:pid=%s,ppid=%s"%(os.getpid(),os.getppid()))

pid=os.fork()
ifpid==0:
print("子进程信息：pid=%s,ppid=%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
time.sleep(5)
else:
print("父进程信息:pid=%s,ppid=%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
#pid表示回收的子进程的pid
#pid,result=os.wait()#回收子进程资源阻塞
time.sleep(5)
#print("父进程：回收的子进程pid=%d"%pid)
#print("父进程：子进程退出时result=%d"%result)

#下面的内容会被打印两次，一次是在父进程中，一次是在子进程中。
#父进程中拿到的返回值是创建的子进程的pid，大于0
print("fork创建完后:pid=%s,ppid=%s"%(os.getpid(),os.getppid()))

2.1父子进程如何区分?

子进程是父进程通过fork()产生出来的，pid=os.fork()

通过返回值pid是否为0，判断是否为子进程，如果是0，则表示是子进程

由于fork()是Linux上的概念，所以如果要跨平台，最好还是使用subprocess模块来创建子进程。

2.2子进程如何回收？

python中采用os.wait()方法用来回收子进程占用的资源

pid,result=os.wait()#回收子进程资源阻塞，等待子进程执行完成回收

如果有子进程没有被回收的，但是父进程已经死掉了，这个子进程就是僵尸进程。

3Python进程模块

python的进程multiprocessing模块有多种创建进程的方式，每种创建方式和进程资源的回收都不太相同，下面分别针对Process,Pool及系统自带的fork三种进程分析。

3.1fork()

importos
pid=os.fork()#创建一个子进程
os.wait()#等待子进程结束释放资源
pid为0的代表子进程。

缺点：
1.兼容性差，只能在类linux系统下使用，windows系统不可使用；
2.扩展性差，当需要多条进程的时候，进程管理变得很复杂；
3.会产生“孤儿”进程和“僵尸”进程，需要手动回收资源。
优点：
是系统自带的接近低层的创建方式，运行效率高。

3.2 Process进程

multiprocessing模块提供Process类实现新建进程

#-*-coding:utf-8-*-
importos
frommultiprocessingimportProcess
importtime

deffun(name):
print("2子进程信息：pid=%s,ppid=%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
print("hello"+name)


deftest():
print('ssss')


if__name__=="__main__":
print("1主进程信息：pid=%s,ppid=%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
ps=Process(target=fun,args=('jingsanpang',))
print("111#####pspid:"+str(ps.pid)+",ident:"+str(ps.ident))
print("3进程信息：pid=%s,ppid=%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
print(ps.is_alive())#启动之前is_alive为False(系统未创建)
ps.start()
print(ps.is_alive())#启动之后，is_alive为True(系统已创建)

print("222####pspid:"+str(ps.pid)+",ident:"+str(ps.ident))
print("4进程信息：pid=%s,ppid=%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
ps.join()#等待子进程完成任务类似于os.wait()
print(ps.is_alive())
print("5进程信息：pid=%s,ppid=%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
ps.terminate()#终断进程
print("6进程信息：pid=%s,ppid=%s"%(os.getpid(),os.getppid()))

特点：

1.注意：Process对象可以创建进程，但Process对象不是进程，其删除与否与系统资源是否被回收没有直接的关系。
2.主进程执行完后会默认等待子进程结束后回收资源，不需要手动回收资源；join()函数用来控制子进程结束的顺序,其内部也有一个清除僵尸进程的函数，可以回收资源；
3.Process进程创建时，子进程会将主进程的Process对象完全复制一份，这样在主进程和子进程各有一个Process对象，但是p.start()启动的是子进程，主进程中的Process对象作为一个静态对象存在，不执行。

4.当子进程执行完毕后，会产生一个僵尸进程，其会被join函数回收，或者再有一条进程开启，start函数也会回收僵尸进程，所以不一定需要写join函数。
5.windows系统在子进程结束后会立即自动清除子进程的Process对象，而linux系统子进程的Process对象如果没有join函数和start函数的话会在主进程结束后统一清除。

另外还可以通过继承Process对象来重写run方法创建进程

3.3进程池POOL(多个进程)

importmultiprocessing
importtime

defwork(msg):
mult_proces_name=multiprocessing.current_process().name
print('process:'+mult_proces_name+'-'+msg)


if__name__=="__main__":
pool=multiprocessing.Pool(processes=5)#创建5个进程
foriinrange(20):
msg="process%d"%(i)
pool.apply_async(work,(msg,))
pool.close()#关闭进程池，表示不能在往进程池中添加进程
pool.join()#等待进程池中的所有进程执行完毕，必须在close()之后调用
print("Sub-processalldone.")

上述代码中的pool.apply_async()是apply()函数的变体，apply_async()是apply()的并行版本，apply()是apply_async()的阻塞版本，使用apply()主进程会被阻塞直到函数执行结束，所以说是阻塞版本。apply()既是Pool的方法，也是Python内置的函数，两者等价。可以看到输出结果并不是按照代码for循环中的顺序输出的。

多个子进程并返回值

apply_async()本身就可以返回被进程调用的函数的返回值。上一个创建多个子进程的代码中，如果在函数func中返回一个值，那么pool.apply_async(func,(msg,))的结果就是返回pool中所有进程的值的对象（注意是对象，不是值本身）。

importmultiprocessing
importtime

deffunc(msg):
returnmultiprocessing.current_process().name+'-'+msg

if__name__=="__main__":
pool=multiprocessing.Pool(processes=4)#创建4个进程
results=[]
foriinrange(20):
msg="process%d"%(i)
results.append(pool.apply_async(func,(msg,)))
pool.close()#关闭进程池，表示不能再往进程池中添加进程，需要在join之前调用
pool.join()#等待进程池中的所有进程执行完毕
print("Sub-process(es)done.")

forresinresults:
print(res.get())

与之前的输出不同，这次的输出是有序的。

如果电脑是八核，建立8个进程，在Ubuntu下输入top命令再按下大键盘的1，可以看到每个CPU的使用率是比较平均的

4进程间通信方式

管道pipe：管道是一种半双工的通信方式，数据只能单向流动，而且只能在具有亲缘关系的进程间使用。进程的亲缘关系通常是指父子进程关系。
命名管道FIFO：有名管道也是半双工的通信方式，但是它允许无亲缘关系进程间的通信。
消息队列MessageQueue：消息队列是由消息的链表，存放在内核中并由消息队列标识符标识。消息队列克服了信号传递信息少、管道只能承载无格式字节流以及缓冲区大小受限等缺点。
共享存储SharedMemory：共享内存就是映射一段能被其他进程所访问的内存，这段共享内存由一个进程创建，但多个进程都可以访问。共享内存是最快的IPC方式，它是针对其他进程间通信方式运行效率低而专门设计的。它往往与其他通信机制，如信号两，配合使用，来实现进程间的同步和通信。
以上几种进程间通信方式中，消息队列是使用的比较频繁的方式。

（1）管道pipe

importmultiprocessing

deffoo(conn):
conn.send('hellofather')#向管道pipe发消息
print(conn.recv())

if__name__=='__main__':
conn1,conn2=multiprocessing.Pipe(True)#开辟两个口，都是能进能出，括号中如果False即单向通信
p=multiprocessing.Process(target=foo,args=(conn1,))#子进程使用sock口，调用foo函数
p.start()
print(conn2.recv())#主进程使用conn口接收，从管道（Pipe）中读取消息
conn2.send('hison')#主进程使用conn口发送

（2）消息队列Queue

Queue是多进程的安全队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。

Queue的一些常用方法：

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():获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，可传参超时时长。
Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False),取不到值时触发异常：Empty；
Queue.put():将一个值添加进数列，可传参超时时长。
Queue.put_nowait():相当于Queue.get(False),当队列满了时报错：Full。

案例：

frommultiprocessingimportProcess,Queue
importtime


defwrite(q):
foriin['A','B','C','D','E']:
print('Put%stoqueue'%i)
q.put(i)
time.sleep(0.5)


defread(q):
whileTrue:
v=q.get(True)
print('get%sfromqueue'%v)


if__name__=='__main__':
q=Queue()
pw=Process(target=write,args=(q,))
pr=Process(target=read,args=(q,))
print('writeprocess=',pw)
print('readprocess=',pr)
pw.start()
pr.start()
pw.join()
pr.join()
pr.terminate()
pw.terminate()

Queue和pipe只是实现了数据交互，并没实现数据共享，即一个进程去更改另一个进程的数据。

注：进程间通信应该尽量避免使用共享数据的方式

5多进程实现生产者消费者

以下通过多进程实现生产者，消费者模式

importmultiprocessing
frommultiprocessingimportProcess
fromtimeimportsleep
importtime


classMultiProcessProducer(multiprocessing.Process):
def__init__(self,num,queue):
"""Constructor"""
multiprocessing.Process.__init__(self)
self.num=num
self.queue=queue

defrun(self):
t1=time.time()
print('producerstart'+str(self.num))
foriinrange(1000):
self.queue.put((i,self.num))
#print'producerput',i,self.num
t2=time.time()

print('producerexit'+str(self.num))
use_time=str(t2-t1)
print('producer'+str(self.num)+',
use_time:'+use_time)



classMultiProcessConsumer(multiprocessing.Process):
def__init__(self,num,queue):
"""Constructor"""
multiprocessing.Process.__init__(self)
self.num=num
self.queue=queue

defrun(self):
t1=time.time()
print('consumerstart'+str(self.num))
whileTrue:
d=self.queue.get()
ifd!=None:
#print'consumerget',d,self.num
continue
else:
break
t2=time.time()
print('consumerexit'+str(self.num))
print('consumer'+str(self.num)+',usetime:'+str(t2-t1))


defmain():
#createqueue
queue=multiprocessing.Queue()

#createprocesses
producer=[]
foriinrange(5):
producer.append(MultiProcessProducer(i,queue))

consumer=[]
foriinrange(5):
consumer.append(MultiProcessConsumer(i,queue))

#startprocesses
foriinrange(len(producer)):
producer[i].start()

foriinrange(len(consumer)):
consumer[i].start()

#waitforprocessstoexit
foriinrange(len(producer)):
producer[i].join()

foriinrange(len(consumer)):
queue.put(None)

foriinrange(len(consumer)):
consumer[i].join()

print('alldonefinish')


if__name__=="__main__":
main()

6总结

python中的多进程创建有以下两种方式：

（1）fork子进程

（2）采用 multiprocessing 这个库创建子进程

需要注意的是队列中queue.Queue是线程安全的，但并不是进程安全，所以多进程一般使用线程、进程安全的multiprocessing.Queue()

另外,进程池使用multiprocessing.Pool实现，pool=multiprocessing.Pool(processes=3)，产生一个进程池，pool.apply_async实现非租塞模式，pool.apply实现阻塞模式。

apply_async和apply函数，前者是非阻塞的，后者是阻塞。可以看出运行时间相差的倍数正是进程池数量。

同时可以通过result.append(pool.apply_async(func,(msg,)))获取非租塞式调用结果信息的。

以上就是Python多进程原理及实现的详细内容，更多关于python多进程的资料请关注毛票票其它相关文章！