040.Python进程和Join
一 进程相关介绍
1.1 进程的概念（process）
- 进程就是正在运行的程序，它是操作系统中，资源分配的最小单位
- 资源分配:分配的是cpu和内存等物理资源
- 进程号是程的唯标识
- 同—个程序执行两次之后是两个进程
- 进程和进程之间的关系:数据彼此隔离，通过 socket通信
1.2 并行和并发
并发：一个cpu同一时间不停执行多个程序
并行：多个cpu同一时间不停执行多个程序
1.3 进程的调度方法
- 先来先服努fcfs（ first come first server）:先来的先执行
- 短作业优先算法:分配的cpu多，先把短的算完
- 时间片轮转算法:每一个任务就枘行一个时间片的时间.然后驯执行其他的
- 多级反馈队列算法
越是时间长的，cpu分配的资源越短，优先级靠后
越是时间短的，cpu分配的资源越多
1.4 进程三状态图
（1）就绪（Read）状态：只剩下CPU需要执行外，其他所有資源都已分配完毕称为就绪状态。
（2）执行（Running）状态：CPU开始执行该进程时称为执行状态。
（3）阻塞（Blocked）状态：由于等待某个事件发生而无法行时，便是阻塞状态，cpu执行其他进程.例如，等待I/O完成 input、申请缓中区不能满足等等。
1.5 同步 异步 /阻塞 非阻塞
场景在多任务当中
同步:必须等我这件事干完了，你在干，只有一条主线，就是同步
异步:没等我这件事情干完，你就在干了，有两条主线，就是异步
阻塞:比如代码有了 input，就是阻塞，必须要输入一个字符串，否则代码不往下执行
非阻塞:没有任何等待，正常代码往下执行
- 同步阻塞:效率低，cpu利用不充分
- 异步阻塞:比如 socketserver，可以同时连接多个，但是彼此都有recv
- 同步非阻塞没有类似 input的代码，从上到下执行默认的正常情况代码
- 异步非阻塞:效率是最高的，cpu过度充分，过度发热
二 python进程的相关操作
2.1 打印一个进程号
import os
from multiprocessing import Process
#获取子进程的ID（当前进程）
res = os.getpid()
print ("子进程是:",res)
#获取父进程id
res = os.getppid()
print ("父进程是:",res)
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
子进程是: 3452
父进程是: 3294
2.2 进程的基本语法
import os
from multiprocessing import Process
#获取子进程的ID（当前进程）
res = os.getpid()
print ("子进程是:",res)
#获取父进程id
res = os.getppid()
print ("父进程是:",res)
def func():
print("1子进程id>>>:%s,父进程id>>>:%s" % (os.getpid(),os.getppid()) )
if __name__ == "__main__":
print("2子进程id>>>:%s,父进程id>>>:%s" % (os.getpid(),os.getppid()) )
# 创建子进程 target 是指定要完成的任务,后面接的是函数变量
p = Process(target=func)
# 调用子进程
p.start()
func()
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
子进程是: 3468
父进程是: 3294
2子进程id>>>:3468,父进程id>>>:3294
1子进程id>>>:3468,父进程id>>>:3294
1子进程id>>>:3469,父进程id>>>:3468
2.3 带有参数的函数
import os
from multiprocessing import Process
def func():
for i in range(1,6):
print ("1子进程id：%s,父进程id：%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
if __name__ == "__main__":
print ("2子进程id：%s,父进程id：%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
p = Process(target=func)
#调用子进程
p.start()
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
2子进程id：3488,父进程id：3294
1子进程id：3489,父进程id：3488
1子进程id：3489,父进程id：3488
1子进程id：3489,父进程id：3488
1子进程id：3489,父进程id：3488
1子进程id：3489,父进程id：3488
2先于1执行
import os
from multiprocessing import Process
def func():
for i in range(1,6):
print ("1子进程id：%s,父进程id：%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
if __name__ == "__main__":
print ("2子进程id：%s,父进程id：%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
p = Process(target=func)
#调用子进程
p.start()
n = 5
for i in range(1,n+1):
print ("*"*i)
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
2子进程id：3494,父进程id：3294
*
**
***
****
*****
1子进程id：3495,父进程id：3494
1子进程id：3495,父进程id：3494
1子进程id：3495,父进程id：3494
1子进程id：3495,父进程id：3494
1子进程id：3495,父进程id：3494
带参数
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(n):
for i in range(1,n+1):
print ("1子进程id：%s,父进程id：%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
if __name__ == "__main__":
print ("2子进程id：%s,父进程id：%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
n = 5
p = Process(target=func,args=(n,))
#调用子进程
p.start()
for i in range(1,n+1):
print ("*"*i)
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
2子进程id：3508,父进程id：3294
*
**
***
****
*****
1子进程id：3509,父进程id：3508
1子进程id：3509,父进程id：3508
1子进程id：3509,父进程id：3508
1子进程id：3509,父进程id：3508
1子进程id：3509,父进程id：3508
加延迟，即阻塞
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(n):
for i in range(1,n+1):
time.sleep(0.1)
print ("1子进程id：%s,父进程id：%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
if __name__ == "__main__":
print ("2子进程id：%s,父进程id：%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
n = 5
p = Process(target=func,args=(n,))
#调用子进程
p.start()
for i in range(1,n+1):
time.sleep(0.1)
print ("*"*i)
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
2子进程id：3515,父进程id：3294
*
1子进程id：3516,父进程id：3515
**
1子进程id：3516,父进程id：3515
***
1子进程id：3516,父进程id：3515
****
1子进程id：3516,父进程id：3515
*****
1子进程id：3516,父进程id：3515
修改阻塞时间
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(n):
for i in range(1,n+1):
time.sleep(0.3)
print ("1子进程id：%s,父进程id：%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
if __name__ == "__main__":
print ("2子进程id：%s,父进程id：%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
# 创建子进程,返回进程对象,如果有参数用args关键字参数进行指定
# 对应的值是元组,参数赛到元组当中,按照传递次序排列
n = 5
p = Process(target=func,args=(n,))
#调用子进程
p.start()
for i in range(1,n+1):
time.sleep(0.1)
print ("*"*i)
执行
2子进程id：3504,父进程id：3294
*
**
***
1子进程id：3505,父进程id：3504
****
*****
1子进程id：3505,父进程id：3504
1子进程id：3505,父进程id：3504
1子进程id：3505,父进程id：3504
1子进程id：3505,父进程id：3504
2.4 进程之间数据彼此隔离
import os
import time
from multiprocessing import Process
count = 99
def func():
global count
count += 1
print ("子进程id:%s"%(os.getpid()))
print (count)
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func)
p.start()
print ("主进程，count=",count)
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
主进程，count= 99
子进程id:3527
100
主进程和子进程之间是隔离的，相当于是直接复制一份，不是直接延续主进程
import os
import time
from multiprocessing import Process
count = 99
def func():
global count
count += 1
print ("子进程id:%s"%(os.getpid()))
print (count)
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func)
p.start()
time.sleep(1)
print ("主进程，count=",count)
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
子进程id:3533
100
主进程，count= 99
2.5 多进程之间的并发
在程序并发时,因为cpu的调度策略问题,不一定谁先执行,谁后执行,任务的执行,是资源抢占的过程
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func():
print ("1子进程id:%s,父进程id:%s"%(os.getpid(),os.getppid())) if __name__ == "__main__":
for i in range(10):
Process(target=func).start()
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
1子进程id:3538,父进程id:3537
1子进程id:3539,父进程id:3537
1子进程id:3540,父进程id:3537
1子进程id:3541,父进程id:3537
1子进程id:3542,父进程id:3537
1子进程id:3543,父进程id:3537
1子进程id:3544,父进程id:3537
1子进程id:3545,父进程id:3537
1子进程id:3546,父进程id:3537
1子进程id:3547,父进程id:3537
把i作为参数
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(i):
print("i=%s,1子进程id>>>:%s,父进程id>>>:%s" % (i,os.getpid(),os.getppid()) ) if __name__ == "__main__":
for i in range(10):
Process(target=func,args=(i,)).start()
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
i=0,1子进程id>>>:3577,父进程id>>>:3576
i=1,1子进程id>>>:3578,父进程id>>>:3576
i=2,1子进程id>>>:3579,父进程id>>>:3576
i=3,1子进程id>>>:3580,父进程id>>>:3576
i=4,1子进程id>>>:3581,父进程id>>>:3576
i=5,1子进程id>>>:3582,父进程id>>>:3576
i=6,1子进程id>>>:3583,父进程id>>>:3576
i=7,1子进程id>>>:3584,父进程id>>>:3576
i=8,1子进程id>>>:3585,父进程id>>>:3576
i=9,1子进程id>>>:3 586,父进程id>>>:3576
2.6 子进程和父进程之间的关系
- 通常情况下,父进程(主进程)速度执行稍块,但是不绝对,在父进程执行所有代码完毕之后,会默认等待所有子进程执行完毕,然后在彻底程序,为了方便进程的管理
- 如果不等待,子进程会变成僵尸程序,在后台不停的占用内存和cpu,因为进程太多,一时找不到,并不容易.
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(args):
print("i=%s,1子进程id>>>:%s,父进程id>>>:%s" % (i,os.getpid(),os.getppid()) )
print("end,args= ",args) if __name__ == "__main__":
for i in range(10):
Process(target=func,args=(i,)).start()
print("主进程执行结束")
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
i=0,1子进程id>>>:3591,父进程id>>>:3590
end,args= 0
i=1,1子进程id>>>:3592,父进程id>>>:3590
end,args= 1
i=2,1子进程id>>>:3593,父进程id>>>:3590
end,args= 2
i=3,1子进程id>>>:3594,父进程id>>>:3590
end,args= 3
i=4,1子进程id>>>:3595,父进程id>>>:3590
end,args= 4
i=5,1子进程id>>>:3596,父进程id>>>:3590
end,args= 5
i=6,1子进程id>>>:3597,父进程id>>>:3590
end,args= 6
i=7,1子进程id>>>:3598,父进程id>>>:3590
end,args= 7
主进程执行结束
i=8,1子进程id>>>:3599,父进程id>>>:3590
end,args= 8
i=9,1子进程id>
添加延迟阻塞
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(args):
print("i=%s,1子进程id>>>:%s,父进程id>>>:%s" % (i,os.getpid(),os.getppid()) )
time.sleep(0.3)
print("end,args= ",args) if __name__ == "__main__":
for i in range(10):
Process(target=func,args=(i,)).start()
print("主进程执行结束")
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
i=0,1子进程id>>>:3616,父进程id>>>:3615
i=1,1子进程id>>>:3617,父进程id>>>:3615
i=2,1子进程id>>>:3618,父进程id>>>:3615
i=3,1子进程id>>>:3619,父进程id>>>:3615
i=4,1子进程id>>>:3620,父进程id>>>:3615
i=5,1子进程id>>>:3621,父进程id>>>:3615
i=6,1子进程id>>>:3622,父进程id>>>:3615
i=7,1子进程id>>>:3623,父进程id>>>:3615
主进程执行结束
i=8,1子进程id>>>:3624,父进程id>>>:3615
i=9,1子进程id>>>:3625,父进程id>>>:3615
end,args= 6
end,args= 0
end,args= 3
end,args= 4
end,args= 7
end,args= 1
end,args= 2
end,args= 5
end,args= 8
end,args= 9
三 join的基本使用
3.1 基本应用
等待有子进程执行完毕之后,主进程在向下执行;
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func():
print("this is first thing") if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func)
p.start()
print("This is second thing")
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
This is second thing
this is first thing
first要先执行，使用阻塞延迟
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func():
print("this is first thing") if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func)
p.start()
time.sleep(0.2)
print("This is second thing")
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
this is first thing
This is second thing
使用join
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func():
print("this is first thing") if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func)
p.start()
p.join() #自动加锁
print("This is second thing")
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
this is first thing
This is second thing
3.2 __name__相关认知
打印__name__和__name__类型
print (__name__)
print (type(__name__))
执行
[root@node10 python]# python3 ceshi.py
__main__
<class 'str'>
3.3 调用自定义的模块
[root@node10 python]# vim mymoudle.py
print ("123 defined by myself")
a = 111222333
调用
import mymoudle
print (mymoudle.a)
执行
[root@node10 python]# python3 ceshi.py
123 defined by myself
111222333
或者
from mymoudle import a
print (a)
执行
123 defined by myself
111222333
__name__：如果作为一个主文件执行,得到的时__main__，如果作为一个分模块导入,那么返回的时模块名称;是主进程,返回__main__ 不是主进程,返回模块名;
[root@node10 python]# vi mymoudle.py
print (__name__)
执行
[root@node10 python]# python3 mymoudle.py
__main__
当被调用时
import mymoudle
再次执行
[root@node10 python]# python3 ceshi.py
mymoudle
由于教程使用的是windows，它所执行的是引用的模式，所以必须使用（if __name__ == "__main__）判断主进程，我这里使用的时centos系统，底层的实现方式是forks实现的，可以不添加，直接可以使用，来源：老男孩教育https://www.oldboyedu.com/
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func():
print("this is first thing") #if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func)
p.start()
p.join()
print("This is second thing")
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
this is first thing
This is second thing
这样也不会报错，后面将直接使用linux的使用方式，如果有朋友使用windows系统做实验，请加上这个判断
3.4 多个子进程通过join加阻塞,可以和主进程进行同步控制
等子进程全部执行完毕之后,主进程在走
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(index):
print("第%s封邮件已经发送..."%(index)) for i in range(10):
p = Process(target = func,args = (i,))
p.start()
print ("发出第十封邮件...")
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
第0封邮件已经发送...
第1封邮件已经发送...
第2封邮件已经发送...
第3封邮件已经发送...
第4封邮件已经发送...
第5封邮件已经发送...
第6封邮件已经发送...
第7封邮件已经发送...
发出第十封邮件...
第8封邮件已经发送...
第9封邮件已经发送...
使用列表，让每一个进程使用join
import os
import time
from multiprocessing import Process
def func(index):
print("第%s封邮件已经发送..."%(index)) lst = []
for i in range(10):
p = Process(target = func,args = (i,))
p.start()
lst.append(p)
for i in lst:
i.join()
print ("发出第十封邮件...")
执行
第0封邮件已经发送...
第1封邮件已经发送...
第2封邮件已经发送...
第3封邮件已经发送...
第4封邮件已经发送...
第5封邮件已经发送...
第6封邮件已经发送...
第7封邮件已经发送...
第8封邮件已经发送...
第9封邮件已经发送...
发出第十封邮件...
使用第二种方法创建进程
3.5 用自定义类的方式创建进程
必须继承父类Process，里面必须用run命名方法;
基本使用
import os
import time
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
def run(self):
pass
p = MyProcess()
p.start()
print ("主进程:{}".format(os.getpid()))
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
主进程:3823
定义子进程
import os
import time
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
def run(self):
print("1子进程id>>>:%s,父进程id>>>:%s" % (os.getpid(),os.getppid()) )
p = MyProcess()
p.start()
print ("主进程:{}".format(os.getpid()))
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
主进程:3823
1子进程id>>>:3824,父进程id>>>:3823
3.6 带参数的子进程函数
import os
import time
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
#这里需要传参，需要自己初始化,但是有需要调用父类方法
def __init__(self,arg):
#调用一下父类的构造方法来进行初始化
super().__init__()
#传入参数
self.arg = arg def run(self):
print("1子进程id>>>:%s,父进程id>>>:%s" % (os.getpid(),os.getppid()) )
print (self.arg)
lst = []
for i in range(10):
p = MyProcess("参数：%s"%(i))
p.start()
lst.append(p)
for i in lst:
i.join()
print ("最后执行子进程:{}".format(os.getpid()))
执行
[root@node10 python]# python3 test.py
1子进程id>>>:3845,父进程id>>>:3844
参数：0
1子进程id>>>:3846,父进程id>>>:3844
参数：1
1子进程id>>>:3847,父进程id>>>:3844
参数：2
1子进程id>>>:3848,父进程id>>>:3844
参数：3
1子进程id>>>:3849,父进程id>>>:3844
参数：4
1子进程id>>>:3850,父进程id>>>:3844
参数：5
1子进程id>>>:3851,父进程id>>>:3844
参数：6
1子进程id>>>:3852,父进程id>>>:3844
参数：7
1子进程id>>>:3853,父进程id>>>:3844
参数：8
1子进程id>>>:3854,父进程id>>>:3844
参数：9
最后执行子进程:3844
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