洗礼灵魂，修炼python（89）-- 知识拾遗篇 —— 进程

进程

1.含义：计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位。说白了就是一个程序的执行实例。

执行一个程序就是一个进程，比如你打开浏览器看到我的博客，浏览器本身是一个软件程序，你此时打开的浏览器就是一个进程。

2.进程的特性

• 一个进程里可以有多个子进程

• 新的进程的创建是完全拷贝整个主进程

• 进程里可以包含线程

• 进程之间（包括主进程和子进程）不存在数据共享，相互通信（浏览器和python之间的数据不能互通的），要通信则要借助队列，管道之类的

3.进程和线程之间的区别

• 线程共享地址空间，而进程之间有相互独立的空间

• 线程之间数据互通，相互操作，而进程不可以

• 新的线程比新的进程创建简单，比开进程的开销小很多

• 主线程可以影响子线程，而主进程不能影响子进程

 

4.在python中，进程与线程的用法就只是名字不同，使用的方法也是没多大区别

5.简单实例

1）创建一个简单的多进程：

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time

def func(name):
    time.sleep(1)
    print('hello',name,time.ctime())

ml = []
for i in range(3):
    p = multiprocessing.Process(target=func,args=('yang',))
    p.start()
    ml.append(p)

for i in ml:
    i.join() #注意这里，进程必须加join方法，不然会导致僵尸进程

　　

运行结果：

不管怎么说，反正报错了，同样的代码，在python自带的IDLE里试试：

没有任何东西就结束了。好的，这里要说下了，按照我个人的理解，当你用pycharm或者IDLE时，pycharm或者IDLE在你的电脑里本身也是一个进程，并且默认是主进程。所以在pycharm会报错，而在IDLE里运行就是空白，个人理解，对不对暂且不谈，后期学到子进程时再说。

解决办法就是，其他的不变，加一个if __name == '__main__'判断就行：

这样就解决了，好的，你现在可以体会到那句话了，进程与线程的用法就只是名字不同，使用的方法也是没多大区别。不多说，自行体会。而运行结果看到的时间是同步的，那么这进程才是真正意义上的并行运行。

2）自定义类式进程

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time

class myprocess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self,name):
        super(myprocess,self).__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        time.sleep(1)
        print('hello',self.name,time.ctime())

if __name__ == '__main__':
    ml = []
    for i in range(3):
        p = myprocess('yang')
        p.start()
        ml.append(p)

    for j in ml:
        j.join()

　　

运行结果：

然后setDaemon之类的方法和线程也是完全一致的。

3）每一个进程都有根进程，换句话，每一个进程都有父进程

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time,os

def info():
    print('mudule name:',__name__)
    print('parent process:',os.getppid()) #父进程号
    print('son process:',os.getpid())     #子进程号

if __name__ == '__main__':
    info()
    print('-----')
    p = multiprocessing.Process(target=info,args=[])
    p.start()
    p.join()

　　

运行结果：

而查看我本机的进程：

可以知道，6204就是pycharm，正是此时的根进程，而主进程就是我这个py文件（由__main__可知），接着再往下的子进程等等等的。

6.多进程间的通信和数据共享

首先我们都已经知道进程之间是独立的，不可以互通，并且数据相互独立，而在实际开发中，一定会遇到需要进程间通信的场景要求，那么我们怎么搞呢

有两种方法：

• pipe
• queue

1）使用queue通信

在多线程那里已经学过queue了，创建queue的方式，q = queue.Queue()，这种创建是创建的线程queue，并不是进程queue。创建进程queue的方式是：

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(q,name,age): #这里必须要把q对象作为参数传入才能实现进程之间通信
    q.put({'name':name,'age':age})

if __name__ == '__main__':
    q = multiprocessing.Queue() #创建进程queue对象
    ml = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=func,args=(q,'yang',21))
        p.start()
        ml.append(p)
    print(q.get()) #获取queue信息
    print(q.get())
    print(q.get())
    for i in ml:
        i.join()

　　

运行结果：

好的，已经通过queue实现通信，那么细心的朋友可能会想，此时的queue到底是同一个呢还是copy的呢？开始测试，码如下：

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(q,name,age):
    q.put({'name':name,'age':age})
    print('id:',id(q))
if __name__ == '__main__':
    q = multiprocessing.Queue()
    ml = []
    print('id:',id(q))
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=func,args=(q,'yang',21))
        p.start()
        ml.append(p)
    print(q.get())
    print(q.get())
    print(q.get())
    for i in ml:
        i.join()

　　

在Windows平台运行结果：

Linux的ubuntu下是这样的：

这就不好怎么说了，我个人的理解，线程和进程这类与电脑硬件（CPU，RAM）等有联系的都有不确定因素，姑且认为在Windows平台里queue是copy的，在Linux里是同一个吧，并且据经验人士表示，在macbook上也是同一个。

还有个问题， 假如使用的queue是线程式的呢？

代码其他都没变，只改了这里：

结果：

虽然报错了，但是却有一个关键点，提示的是不能pickle线程锁对象，也就是说刚才我们使用的queue是进程对象，所以可以pickle，注意了，这里就是关键点，使用了pickle，那么也就是说，在Windows平台里是copy的，如果不是copy，就不需要存在pickle对吧？直接拿来用就是啊，干嘛要pickle之后取的时候再反pickle呢对吧？

再看Linux下呢，由于Linux默认是python2，所以模块包名稍微有点不同

结果阻塞住了，但是前面的还是出来了，看到的id果然还是一样的。

这里就有三点需要注意：（个人理解，如有误望指正）

1.进程里的确不能使用线程式queue

2.Windows平台的进程式queue是copy的

3.Linux平台的线程式和进程式都是同一个，但是如果在进程里使用线程式queue会阻塞住

但我个人觉得copy更有安全性

2）使用pipe通信

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(conn):
    conn.send('约吗？')  #子进程发送数据
    print(conn.recv())  #接受数据，不能加参数1024之类的
    conn.close()        #子进程关闭连接
if __name__ == '__main__':
    parent_conn,son_conn = multiprocessing.Pipe() #创建pipe对象，父进程，子进程
    ml = []
    p = multiprocessing.Process(target=func,args=(son_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())  #父进程接受数据，不能加参数1024之类的
    parent_conn.send('不约')    #发送数据
    p.join()                   #join方法是进程特有

　　

运行结果:

这样就联系上了，相信你发现了，基本和前面的socket差不多，不过唯一的不同是recv()方法不能加参数，不信的话，你加来试试

反观线程通信，相信你会觉得进程比线程更方便

当然pipe也可以有多个：

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time

def func(conn):
    conn.send('约吗？')  #子进程发送数据
    print(conn.recv())
    conn.close()        #子进程关闭连接
if __name__ == '__main__':
    parent_conn,son_conn = multiprocessing.Pipe() #创建pipe对象，父进程，子进程
    ml = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=func,args=(son_conn,))
        p.start()
        ml.append(p)
        print(parent_conn.recv())  #父进程接受数据，不能加参数1024之类的
        parent_conn.send('不约')
    for i in ml:
        i.join()

　　

运行结果：

7.进程之间数据共享——manager

比较简单，就利用了进程里的manager对象下的各个数据类型，其他的很简单的，我就不注释了

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(l,d,num):
    l.append(num)
    d[num] = num

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Manager() as manager:
        l = manager.list()
        d = manager.dict()
        ml = []
        for i in range(6):
            p = multiprocessing.Process(target=func,args=(l,d,i))
            p.start()
            ml.append(p)
        for i in ml:
            i.join()
        print('d:',d)
        print('l:',l)

　　

运行结果：

这样是不是就实现了数据共享了？

好的，进程也解析完了