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multiprocessing总结

时间:2017-07-11 23:18:24      阅读:310      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:one   div   init   ipc   processes   启动   没有   返回   style   

由于GIL的存在,python的多线程并不是真正的多线程。如果想充分的时候多核CPU的资源,在Cpython中大部分情况下需要使用到多进程(multiprocess)。

Python通过“multiprocessing”来实现多进程并发的功能。

 

multiprocessing支持的功能:

  1. 子进程
  2. 进程间通信/共享
  3. 进程同步

在使用multiprocessing时候的注意点:

  • 在UNIX平台上,当某个进程终结之后,该对其父进程调用wait,否则进程将成为僵尸进程(Zombie),所以每个Process对象都需要调用join()方法。
  • multiprocessing提供了IPC(inter process communication),推荐使用Queue或pipe
  • 多进程应该避免资源共享,因为会增加复杂性和降低程序效率
  • 在windows下,子进程的启动必须在 if __name__ == "__main__":语句后面

创建多进程的方法:

1,直接传入

2,从Process类继承

 

直接传入代码:

 1 from multiprocessing import Process
 2 
 3 def foo(num):
 4     print("sub_process :", num)
 5 
 6 if __name__ =="__main__":
 7     for i in range(10):
 8         p = Process(target=foo,args=(i,))
 9         p.start()
10         p.join()

通过类实现代码:

 1 from multiprocessing import Process
 2 
 3 class Myprocess(Process):
 4     def __init__(self,arg):
 5         super(Myprocess,self).__init__()
 6         self.arg = arg
 7 
 8     def run(self):
 9         print("sub_process :" , self.arg)
10 
11 if __name__ == "__main__":
12     for i in range(10):
13         p = Myprocess(i)
14         p.start()
15         

 

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Process类

构造方法:

Process([group , [target ,[name ,[ args ,[kwargs ] ] ] ] ] )

  group:线程组

  target:要执行的函数

  name:进程名字

  args/kwargs:函数的参数

实例方法:

  is_alive():返回进程是否正在运行

  join([timeout[):阻塞当前上下文环境的进程,直到调用此方法的进程终止或到达指定的timeout(可选参数)。

  start():进程准备就绪,等待CPU调用

  run():start()调用run方法

  terminate():不管任务是否完成,立即停止工作进程

 

属性:

  name:进程名

  pid:进程号

 

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 

pool类:(进程池)

  进程池内部维护一个进程序列,当使用时,则去进程池中获取一个进程,如果进程池序列中没有可供使用的进程,那么程序就会等待,之道进程池中有可用进程为止。

进程池数量最好等于CPU核心数量。

 

构造方法:

Pool([processes , [ initializer , [ initargs , [ maxtasksperchild , [ context ] ] ] ] ])

  • processes:使用的工作进程数量,如果processes是None,那么使用os.cpu_count()返回的数量
  • initializer:如果initializer是None,那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)
  • maxtasksperichild:工作进程退出之前可以完成的任务数,完成后用一个新的工作进程来替换原进程,来让限制的资源被释放。默认值为None,意味着只要pool存在,工作进程就会一直存活。
  • context:用在指定工作进程启动时的上下文,一般使用multiprocessing.Pool()或者一个context对象的pool()方法来创建一个池,两种方法都适当的设置了context

 

实例方法:

  apply (fun , [ args , [ kwargs ] ] ):同步进程池

  apply_async(fun , [args, [ kwargs  [ callback , [error_callback ] ] ] ] )异步进程池

  close()关闭进程池,阻止更多的任务提交到pool,待任务完成后,工作进程会退出。

  terminate():结束工作进程,不在处理未完成的任务

  join():wait工作线程的退出,在调用join()前,必须调用close() or terminate()。这是因为被终止的进程需要被父进程调用wait(join与wait等价),否则进程会成为僵尸进程。

 

例子:(异步进程池)

  

 1 def foo(num):
 2     time.sleep(2)
 3     print(Run process : %d % num)
 4 
 5 def bar(arg):
 6     print("Error")
 7 
 8 if __name__ == "__main__":
 9     pool = Pool(8)
10     for i in range(16):
11         pool.apply_async(func=foo , args=(i,) , error_callback=bar)
12     pool.close()
13     pool.join()
14     print("---Run Over---")

 

例子:(同步进程池)

 1 #!/usr/bin/env python3
 2 #-*- coding:utf-8 -*-
 3 
 4 from multiprocessing import Pool
 5 import time
 6 
 7 def foo(num):
 8     time.sleep(2)
 9     print(Run process : %d % num)
10 
11 def bar(arg):
12     print("Error")
13 
14 if __name__ == "__main__":
15     pool = Pool(8)
16     for i in range(16):
17         pool.apply(func=foo,args=(i,))
18     pool.close()
19     pool.join()
20     print("---Run Over---")

 

区别:

异步进程池在调用进程的时候没有顺序,同步有顺序,但是同步牺牲了效率。

 

multiprocessing总结

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原文地址:http://www.cnblogs.com/alben-cisco/p/7151684.html

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