python10
一、多进程multiprocessing
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Process对象与Thread对象的用法相同,也有start(), run(), join()的方法。

- 1 import multiprocessing,threading
- 2 import time
- 3
- 4 def thread_run():
- 5 print(threading.get_ident())
- 6 def run(name):
- 7 time.sleep(2)
- 8 print('Hello ',name)
- 9 t = threading.Thread(target=thread_run)
- 10 t.start()
- 11
- 12
- 13 if __name__== '__main__':
- 14 for i in range(10):
- 15 p = multiprocessing.Process(target=run, args=('bob_%s'%i,))
- 16 p.start()

运行结果:

- 1 Hello bob_0
- 2 1144
- 3 Hello bob_8
- 4 1268
- 5 Hello bob_4
- 6 4360
- 7 Hello bob_2
- 8 768
- 9 Hello bob_6
- 10 5308
- 11 Hello bob_5
- 12 Hello bob_1
- 13 6076
- 14 5088
- 15 Hello bob_9
- 16 6104
- 17 Hello bob_3
- 18 5196
- 19 Hello bob_7
- 20 748

二、进程池
如果要创建多个进程,可以使用进程池,启用进程池需要使用Pool库,使用指令pool=Pool()可自动调用所有CPU,
map()函数相当于一个循环,将参数2中的列表元素逐次灌入参数1的函数中。

- 1 from multiprocessing import Pool
- 2
- 3 def squre(num):
- 4 return num ** 2
- 5
- 6
- 7 if __name__ == '__main__':
- 8 numbers = [0,1,2,3,4,5]
- 9 pool = Pool(processes=5)#进程池中最多能放入5个进程
- 10 print(pool.map(squre,numbers))

运行结果:
- [0, 1, 4, 9, 16, 25]
Pool还有以下常用的方法:
- apply_async(func, args)从进程池中取出一个进程执行func,args为func的参数。它将返回一个AsyncResult的对象,我们可以调用get()方法以获得结果。
- close() 关闭进程池,不再创建新的进程
- join() wait()进程池中的全部进程。但是必须对Pool先调用close()方法才能join.

- 1 from multiprocessing import Process, Pool,freeze_support
- 2 import time
- 3 import os
- 4
- 5 def Foo(i):
- 6 time.sleep(2)
- 7 print("in process",os.getpid())
- 8 return i + 100
- 9
- 10 def Bar(arg):
- 11 print('-->exec done:', arg,os.getpid())
- 12
- 13 if __name__ == '__main__':
- 14 #freeze_support()
- 15 pool = Pool(processes=3)
- 16 print("主进程",os.getpid())
- 17 for i in range(10):
- 18 pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar) #callback=回调
- 19
- 20 print('end')
- 21 pool.close()
- 22 pool.join()

运行结果:

- 1 主进程 5660
- 2 end
- 3 in process 7048
- 4 -->exec done: 100 5660
- 5 in process 3396
- 6 -->exec done: 101 5660
- 7 in process 6728
- 8 -->exec done: 102 5660
- 9 in process 7048
- 10 -->exec done: 103 5660
- 11 in process 3396
- 12 -->exec done: 104 5660
- 13 in process 6728
- 14 -->exec done: 105 5660
- 15 in process 7048
- 16 -->exec done: 106 5660
- 17 in process 3396
- 18 -->exec done: 107 5660
- 19 in process 6728
- 20 -->exec done: 108 5660
- 21 in process 7048
- 22 -->exec done: 109 5660

除了主进程,其它结果是三个一组执行的,因为进程池中每次最多有三个进程。
三、进程通信
进程间通信常用两种方法:Queue和pipe,Queue可以用在多个进程间实现通信,pipe用在两个进程间通信。

- 1 import os
- 2 import multiprocessing
- 3 import time
- 4 #==================
- 5 # input worker
- 6 def inputQ(queue):
- 7 info = str(os.getpid()) + '(put):' + str(time.time())
- 8 queue.put(info)
- 9
- 10 # output worker
- 11 def outputQ(queue,lock):
- 12 info = queue.get()
- 13 lock.acquire()
- 14 print (str(os.getpid()) + '(get):' + info)
- 15 lock.release()
- 16
- 17 if __name__ == '__main__':
- 18 record1 = [] # store input processes
- 19 record2 = [] # store output processes
- 20 lock = multiprocessing.Lock() # To prevent messy print
- 21 queue = multiprocessing.Queue(3)
- 22
- 23
- 24 for i in range(10):
- 25 process = multiprocessing.Process(target=inputQ, args=(queue,))
- 26 process.start()
- 27 record1.append(process)
- 28
- 29
- 30 for i in range(10):
- 31 process = multiprocessing.Process(target=outputQ, args=(queue, lock))
- 32 process.start()
- 33 record2.append(process)
- 34
- 35 for p in record1:
- 36 p.join()
- 37
- 38 queue.close()
- 39
- 40 for p in record2:
- 41 p.join()

运行结果:

- 1 4004(get):4556(put):1476337412.4875286
- 2 512(get):5088(put):1476337412.6345284
- 3 8828(get):7828(put):1476337412.7965286
- 4 8372(get):1032(put):1476337412.8185284
- 5 7740(get):1496(put):1476337412.9205284
- 6 4176(get):632(put):1476337412.9855285
- 7 5828(get):8508(put):1476337412.9595284
- 8 4236(get):9204(put):1476337412.9925284
- 9 7632(get):8956(put):1476337413.2055285
- 10 6376(get):4160(put):1476337413.0705285

Pipe可以是单向(half-duplex),也可以是双向(duplex)。我们通过mutiprocessing.Pipe(duplex=False)创建单向管道 (默认为双向)。一个进程从PIPE一端输入对象,然后被PIPE另一端的进程接收,单向管道只允许管道一端的进程输入,而双向管道则允许从两端输入。

- 1 from multiprocessing import Process, Pipe
- 2
- 3
- 4 def f(conn):
- 5 conn.send([42, None, 'hello from child'])
- 6 conn.send([42, None, 'hello from child2'])
- 7 print("from parent:",conn.recv())
- 8 conn.close()
- 9
- 10 if __name__ == '__main__':
- 11 parent_conn, child_conn = Pipe()
- 12 p = Process(target=f, args=(child_conn,))
- 13 p.start()
- 14 print(parent_conn.recv()) # prints "[42, None, 'hello']"
- 15 print(parent_conn.recv()) # prints "[42, None, 'hello']"
- 16 parent_conn.send("chupi可好") # prints "[42, None, 'hello']"
- 17 p.join()

运行结果:
- 1 [42, None, 'hello from child']
- 2 [42, None, 'hello from child2']
- 3 from parent: chupi可好
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