进程

python中创建进程模块为:multiprocessing

开销非常大 是计算机中资源分配的最小单位(内存隔离) 能利用多个CPU 由操作系统控制 同时操作内存之外的数据会产生数据的不安全

进程之间数据不是共享的

注意:windowns下进程运行会报错,linux mac 不会出现此问题。解决方法:

将进程启动代码放到main里即可执行,示例代码:

import multiprocessing

def task(arg):
print(arg) def run():
for i in range(10):
# 实例化一个进程
process = multiprocessing.Process(target=task,args=(i,))
# 进程启动
process.start() if __name__ == '__main__':
run() # main下才能正确执行,不然会报错

进程常用方法:

  • join():和线程一样,默认会等子进程执行完毕后,代码才会继续往下执行
  • daemon:
    • True 为 主进程执行完代码,程序会直接结束,不会等待子进程执行完毕
    • False为:主进程执行完毕后,会等待子进程执行完毕
  • name:为进程起一个名称
  • multiprocessing.current_process() :获取当前进程
  • ident/pid:获取当前进程的ID号

示例代码:

import time
import multiprocessing def task(arg):
p = multiprocessing.current_process() # 获取当前进程
print(p.name) # 打印当前进程名称
print(p.ident) # 获取当前进程的ID号
print(p.pid) # 获取当前进程的ID号
time.sleep(2)
print(arg) def run():
print('11111111')
#### 进程一
process1 = multiprocessing.Process(target=task,args=(1,))
# False 主进程执行完毕后,会等待子进程执行完毕
# True 为不等待子进程执行完毕,主进程执行完毕后,程序就会结束
process1.daemon = False
# 为当前进程起一个名称
process1.name = 'proc1'
process1.start()
# 默认会等进程执行完毕后,代码才会继续往下执行
process1.join() print('22222222') #### 进程二
process2 = multiprocessing.Process(target=task, args=(2,))
process2.daemon = False
process2.name = 'proc2'
process2.start()
process2.join() print('33333333') if __name__ == '__main__':
run()

类继承方式创建进程(示例代码如下:)

##################### 类继承方式创建进程  #####################
import multiprocessing class MyProcess(multiprocessing.Process):
def run(self):
print('当前进程', multiprocessing.current_process()) def run():
t1 = MyProcess()
t1.start() t2 = MyProcess()
t2.start() if __name__ == '__main__':
run()

进程之间的数据共享

multiprocessing.Queue(列表数据共享)

windows下执行数据共享有点问题,所以使用下面方法可以解决

  • 示例代码:
##################### 进程之间的数据共享 multiprocessing.Queue #####################
import multiprocessing q = multiprocessing.Queue() # 数据共享可以使用的队列 def task(arg,q):
q.put(arg) def run():
for num in range(10):
proc = multiprocessing.Process(target=task,args=(num,q))
proc.start()
while True:
v = q.get()
print(v) if __name__ == '__main__':
run()

multiprocessing.Manger(字典数据共享)

linux mac下可以正常执行

示例代码:

import multiprocessing

m = multiprocessing.Manager()
dic = m.dict() def task(arg):
dic[arg] = 100 def run():
for num in range(10):
proc = multiprocessing.Process(target=task,args=(num,))
proc.start() input('>>>')
print(dic.values()) if __name__ == '__main__':
run()

windowns:

  • 第一种方法
import multiprocessing

def task(arg,dic):
dic[arg] = 100 if __name__ == '__main__':
m = multiprocessing.Manager()
dic = m.dict() for num in range(10):
proc = multiprocessing.Process(target=task,args=(num,dic))
proc.start()
proc.join() # 一个一个进程等待,执行完了,再执行下一个 print(dic)
  • 第二种方法(linux也适用)
import time
import multiprocessing def task(arg,dic):
time.sleep(2)
dic[arg] = 100 if __name__ == '__main__':
m = multiprocessing.Manager()
dic = m.dict() process_list = []
for num in range(10):
proc = multiprocessing.Process(target=task,args=(num,dic))
proc.start() process_list.append(proc) while True:
count = 0
for p in process_list:
if not p.is_alive():
count += 1
if count == len(process_list):
break print(dic)

进程锁

概念:不管线程还是进程,锁都是一样的

什么时候用锁: 只有进程或线程操作同一个数据的时候才会进行加锁,如果各自做各自的是不需要加锁的

具体意义看多线程里的锁机制,和进程一样

多线程锁:https://www.cnblogs.com/Hybb/p/11512011.html

锁的方法

  • Lock(一次放行一个)
  • RLock 递归锁(一次放行多个)
  • BoundedSemaphore (一次放N个) 信号量
  • Condition (1次放x个数)动态输入
  • Event (事件)1次放所有

示例代码

import time
import multiprocessing lock = multiprocessing.Lock()
lock = multiprocessing.RLock()
lock = multiprocessing.BoundedSemaphore()
lock = multiprocessing.Condition()
lock = multiprocessing.Event() def task(arg):
print('开始了')
lock.acquire()
time.sleep(2)
print(arg)
lock.release() def run():
for num in range(1,3):
proc = multiprocessing.Process(target=task,args=(num,))
proc.start() if __name__ == '__main__':
run()

进程池

使用的模块 concurrent.futures

和线程池是一样的

示例代码:

import time
# 导入进程池模块
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor def task(arg):
time.sleep(2)
print(arg) if __name__ == '__main__':
# 创建一个进程池
pool = ProcessPoolExecutor(5)
for num in range(10):
pool.submit(task,num)

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