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要让python程序实现多进程,我们先了解操作系统的相关知识
Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,他非常特殊,普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork调用一次,
返回两次,因为操作系统自动把当前进程称为父进程复制了一份,然后,分别在父进程和子进程返回。
子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以父进程要记下来
子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的id
Python的OS模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork,可以在python程序中轻松创建子进程
import os print(‘Process (%s) start...‘ % os.getpid()) # Only works on Unix/Linux/Mac: pid = os.fork() if pid == 0: print(‘I am child process (%s) and my parent is %s.‘ % (os.getpid(), os.getppid())) else: print(‘I (%s) just created a child process (%s).‘ % (os.getpid(), pid))
有了fork
调用,一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。
由于Windows没有fork
调用,上面的代码在Windows上无法运行。由于Mac系统是基于BSD(Unix的一种)内核,所以,在Mac下运行是没有问题的,推荐大家用Mac学Python!
有了fork
调用,一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。
如果你打算编写多进程的服务程序,Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork
调用,难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序?
由于Python是跨平台的,自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing
模块就是跨平台版本的多进程模块。
multiprocessing
模块提供了一个Process
类来代表一个进程对象,下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束:
from multiprocessing import Process import os # 子进程要执行的代码 def run_proc(name): print(‘Run child process %s (%s)...‘ % (name, os.getpid())) if __name__==‘__main__‘: print(‘Parent process %s.‘ % os.getpid()) p = Process(target=run_proc, args=(‘test‘,)) print(‘Child process will start.‘) p.start() p.join() print(‘Child process end.‘)
创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动,这样创建进程比fork()还要简单。
join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。
Pool
如果要启动大量的子进程,可以用进程池的方式批量创建子进程:
from multiprocessing import Pool import os, time, random def long_time_task(name): print(‘Run task %s (%s)...‘ % (name, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) end = time.time() print(‘Task %s runs %0.2f seconds.‘ % (name, (end - start))) if __name__==‘__main__‘: print(‘Parent process %s.‘ % os.getpid()) p = Pool(4) for i in range(5): p.apply_async(long_time_task, args=(i,)) print(‘Waiting for all subprocesses done...‘) p.close() p.join() print(‘All subprocesses done.‘)
执行结果类似下面
Parent process 669. Waiting for all subprocesses done... Run task 0 (671)... Run task 1 (672)... Run task 2 (673)... Run task 3 (674)... Task 2 runs 0.14 seconds. Run task 4 (673)... Task 1 runs 0.27 seconds. Task 3 runs 0.86 seconds. Task 0 runs 1.41 seconds. Task 4 runs 1.91 seconds. All subprocesses done.
很多时候,子进程并不是自身,而是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。
subprocess
模块可以让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。
下面的例子演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org
,这和命令行直接运行的效果是一样的:
Process
之间肯定是需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing
模块包装了底层的机制,提供了Queue
、Pipes
等多种方式来交换数据。
我们以Queue
为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue
里写数据,一个从Queue
里读数据:
from multiprocessing import Process, Queue import os, time, random # 写数据进程执行的代码: def write(q): print(‘Process to write: %s‘ % os.getpid()) for value in [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]: print(‘Put %s to queue...‘ % value) q.put(value) time.sleep(random.random()) # 读数据进程执行的代码: def read(q): print(‘Process to read: %s‘ % os.getpid()) while True: value = q.get(True) print(‘Get %s from queue.‘ % value) if __name__==‘__main__‘: # 父进程创建Queue,并传给各个子进程: q = Queue() pw = Process(target=write, args=(q,)) pr = Process(target=read, args=(q,)) # 启动子进程pw,写入: pw.start() # 启动子进程pr,读取: pr.start() # 等待pw结束: pw.join() # pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止: pr.terminate()
在Unix/Linux下,multiprocessing
模块封装了fork()
调用,使我们不需要关注fork()
的细节。由于Windows没有fork
调用,因此,multiprocessing
需要“模拟”出fork
的效果,父进程所有Python对象都必须通过pickle序列化再传到子进程去,所有,如果multiprocessing
在Windows下调用失败了,要先考虑是不是pickle失败了。
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原文地址:http://www.cnblogs.com/Commence/p/5589410.html