python核心高级学习总结3-------python实现进程的三种方式及其区别
python实现进程的三种方式及其区别
1.fork()方法
ret = os.fork()
if ret == 0:
#子进程
else:
#父进程
这是python中实现进程最底层的方法,其他两种从根本上也是利用fork()方法来实现的,下面是fork()方法的原理示意图
import os
rpid = os.fork()
if rpid<0:
print("fork调⽤失败。 ")
elif rpid == 0:
print("我是⼦进程( %s) , 我的⽗进程是(%s) "%(os.getpid(),os.getppid()))
x+=1
else:
print("我是⽗进程( %s) , 我的⼦进程是( %s) "%(os.getpid(),rpid))
print("⽗⼦进程都可以执⾏这⾥的代码")
运行结果:
我是⽗进程( 19360) , 我的⼦进程是( 19361)
⽗⼦进程都可以执⾏这⾥的代码
我是⼦进程( 19361) , 我的⽗进程是( 19360)
⽗⼦进程都可以执⾏这⾥的代码
#coding=utf-8
import os
import time
num = 0
# 注意, fork函数, 只在Unix/Linux/Mac上运⾏, windows不可以
pid = os.fork()
if pid == 0:
num+=1
print('哈哈1---num=%d'%num)
else:
time.sleep(1)
num+=1
print('哈哈2---num=%d'%num)
运行结果
哈哈1---num=1
哈哈2---num=1
#多进程不共享全局变量
多次fork()问题
2,Process方法
from multiprocessing import Process
p1=Process(target=xxxx)
p1.start()
#coding=utf-8
from multiprocessing import Process
import os
# ⼦进程要执⾏的代码
def run_proc(name):
print('⼦进程运⾏中, name= %s ,pid=%d...' % (name, os.getpid()))
if __name__=='__main__':
print('⽗进程 %d.' % os.getpid())
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print('⼦进程将要执⾏')
p.start()
p.join()
print('⼦进程已结束')
⽗进程 4857.
⼦进程将要执⾏
⼦进程运⾏中, name= test ,pid=4858...
⼦进程已结束
is_alive(): 判断进程实例是否还在执⾏;
join([timeout]): 是否等待进程实例执⾏结束, 或等待多少秒;
start(): 启动进程实例( 创建⼦进程) ;
run(): 如果没有给定target参数, 对这个对象调⽤start()⽅法时, 就将执⾏对象中的run()⽅法;
terminate(): 不管任务是否完成, ⽴即终⽌;
3,利用进程池Pool
from multiprocessing import Pool
pool=Pool(3)
pool.apply_async(xxxx)
from multiprocessing import Pool
import os,time,random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执⾏,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
#random.random()随机⽣成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执⾏完毕, 耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
po=Pool(3) #定义⼀个进程池, 最⼤进程数3
for i in range(0,10):
#Pool.apply_async(要调⽤的⽬标,(传递给⽬标的参数元祖,))
#每次循环将会⽤空闲出来的⼦进程去调⽤⽬标
po.apply_async(worker,(i,))
print("----start----")
po.close() #关闭进程池, 关闭后po不再接收新的请求
po.join() #等待po中所有⼦进程执⾏完成, 必须放在close语句之后
print("-----end-----")
运行结果
----start----
----start----
0开始执⾏,进程号为5025
----start----
1开始执⾏,进程号为5026
----start----
----start----
----start----
----start----
----start----
----start----
----start----
2开始执⾏,进程号为5027
0 执⾏完毕, 耗时0.58
3开始执⾏,进程号为5025
1 执⾏完毕, 耗时0.70
4开始执⾏,进程号为5026
2 执⾏完毕, 耗时1.36
5开始执⾏,进程号为5027
3 执⾏完毕, 耗时1.03
6开始执⾏,进程号为5025
4 执⾏完毕, 耗时1.12
7开始执⾏,进程号为5026
5 执⾏完毕, 耗时1.25
8开始执⾏,进程号为5027
7 执⾏完毕, 耗时1.28
9开始执⾏,进程号为5026
6 执⾏完毕, 耗时1.91
8 执⾏完毕, 耗时1.23
9 执⾏完毕, 耗时1.38
-----end-----
from multiprocessing import Pool
import os,time,random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执⾏,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
#random.random()随机⽣成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执⾏完毕, 耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
po=Pool(3) #定义⼀个进程池, 最⼤进程数3
for i in range(0,10):
po.apply(worker,(i,))
print("----start----")
po.close() #关闭进程池, 关闭后po不再接收新的请求
po.join() #等待po中所有⼦进程执⾏完成, 必须放在close语句之后
print("-----end-----")
运行结果
0开始执⾏,进程号为5280
0 执⾏完毕, 耗时0.91
1开始执⾏,进程号为5281
1 执⾏完毕, 耗时1.59
2开始执⾏,进程号为5282
2 执⾏完毕, 耗时1.25
3开始执⾏,进程号为5280
3 执⾏完毕, 耗时0.53
4开始执⾏,进程号为5281
4 执⾏完毕, 耗时1.49
5开始执⾏,进程号为5282
5 执⾏完毕, 耗时0.18
6开始执⾏,进程号为5280
6 执⾏完毕, 耗时1.51
7开始执⾏,进程号为5281
7 执⾏完毕, 耗时0.88
8开始执⾏,进程号为5282
8 执⾏完毕, 耗时1.08
9开始执⾏,进程号为5280
9 执⾏完毕, 耗时0.12
----start----
-----end-----
apply_async(func[, args[, kwds]]) : 使⽤⾮阻塞⽅式调⽤func( 并⾏执⾏, 堵塞⽅式必须等待上⼀个进程退出才能执⾏下⼀个进程) , args为传递给func的参数列表, kwds为传递给func的关键字参数列表;
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