网络编程基础---并发编程--多进程

python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。
Python提供了multiprocessing

multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。

创建进程的类：

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）

强调：
1. 需要使用关键字的方式来指定参数

2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号

参数介绍：

target表示调用对象，即子进程要执行的任务

args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,‘egon‘,)

name为子进程的名称

方法介绍：

p.start()：       启动进程，并调用该子进程中的p.run() 

p.run():          进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法  

p.terminate():    强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，
                      使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁

p.is_alive():      如果p仍然运行，返回True

p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。
                      timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程  

属性介绍：

p.daemon： 默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，
           p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置

p.name:  进程的名称

p.pid：  进程的pid

p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)

p.authkey: 进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。
           这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == ‘__main__‘:下
if __name__ == "__main__"
由于Windows没有fork，多处理模块启动一个新的Python进程并导入调用模块。 
如果在导入时调用Process（），那么这将启动无限继承的新进程（或直到机器耗尽资源）。 
这是隐藏对Process（）内部调用的原，使用if __name__ == “__main __”，这个if语句中的语句将不会在导入时被调用。

创建并开启子进程的两种方式:

#开进程的方法一:

import time
import random
from multiprocessing import Process
def piao(name):
    print(‘%s piaoing‘ %name)
    time.sleep(random.randrange(1,5))
    print(‘%s piao end‘ %name)

p1=Process(target=piao,args=(‘egon‘,)) #必须加,号
p2=Process(target=piao,args=(‘alex‘,))
p3=Process(target=piao,args=(‘wupeqi‘,))
p4=Process(target=piao,args=(‘yuanhao‘,))

p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print(‘主线程‘)


#开进程的方法二:
import time
import random
from multiprocessing import Process

class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        print(‘%s piaoing‘ %self.name)

        time.sleep(random.randrange(1,5))
        print(‘%s piao end‘ %self.name)

p1=Piao(‘egon‘)
p2=Piao(‘alex‘)
p3=Piao(‘wupeiqi‘)
p4=Piao(‘yuanhao‘)

p1.start() #start会自动调用run
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print(‘主线程‘)

进程直接的内存空间是隔离的:

from multiprocessing import Process
n=100 #在windows系统中应该把全局变量定义在if __name__ == ‘__main__‘之上就可以了
def work():
    global n
    n=0
    print(‘子进程内: ‘,n)

if __name__ == ‘__main__‘:
    p=Process(target=work)
    p.start()
    print(‘主进程内: ‘,n)

p1.terminate()    #关闭进程,不会立即关闭,所以is_alive立刻查看的结果可能还是存活

print(p.pid)      #查看pid 只能查看当前的进程pid

启动进程与join进程可以简写为
p_l=[p1,p2,p3,p4]

for p in p_l:
    p.start()
for p in p_l:
    p.join()