python学习四十天(进程池)

Queue([maxsize]) 
创建共享的进程队列。
参数 ：maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。
底层队列使用管道和锁定实现

Queue([maxsize]) 
创建共享的进程队列。maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。底层队列使用管道和锁定实现。另外，还需要运行支持线程以便队列中的数据传输到底层管道中。 
Queue的实例q具有以下方法：

q.get( [ block [ ,timeout ] ] ) 
返回q中的一个项目。如果q为空，此方法将阻塞，直到队列中有项目可用为止。block用于控制阻塞行为，默认为True. 如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue模块中）。timeout是可选超时时间，用在阻塞模式中。如果在制定的时间间隔内没有项目变为可用，将引发Queue.Empty异常。

q.get_nowait( ) 
同q.get(False)方法。

q.put(item [, block [,timeout ] ] ) 
将item放入队列。如果队列已满，此方法将阻塞至有空间可用为止。block控制阻塞行为，默认为True。如果设置为False，将引发Queue.Empty异常（定义在Queue库模块中）。timeout指定在阻塞模式中等待可用空间的时间长短。超时后将引发Queue.Full异常。

q.qsize() 
返回队列中目前项目的正确数量。此函数的结果并不可靠，因为在返回结果和在稍后程序中使用结果之间，队列中可能添加或删除了项目。在某些系统上，此方法可能引发NotImplementedError异常。


q.empty() 
如果调用此方法时 q为空，返回True。如果其他进程或线程正在往队列中添加项目，结果是不可靠的。也就是说，在返回和使用结果之间，队列中可能已经加入新的项目。

q.full() 
如果q已满，返回为True. 由于线程的存在，结果也可能是不可靠的（参考q.empty（）方法）。。

方法介绍

q.close() 
关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法时，后台线程将继续写入那些已入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将自动调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中生成任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正被阻塞在get（）操作上，关闭生产者中的队列不会导致get（）方法返回错误。

q.cancel_join_thread() 
不会再进程退出时自动连接后台线程。这可以防止join_thread()方法阻塞。

q.join_thread() 
连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread()方法可以禁止这种行为。

其他方法(了解)

from multiprocessing import Process,Queue
q = Queue(10) # 创建一个只能放10个值的队列
try:
    q.get_nowait()  # web qq 长轮询
except:
    print(‘queue.Empty‘)

q.get()
for i in range(10):
    q.put(i)
print(q.qsize())
print(q.full())
q.put(1111)
print(‘*‘*10)
print(q.empty())
print(q.full())

‘‘‘
multiprocessing模块支持进程间通信的两种主要形式:管道和队列
都是基于消息传递实现的,但是队列接口
‘‘‘

from multiprocessing import Queue
q=Queue(3)

#put ,get ,put_nowait,get_nowait,full,empty
q.put(3)
q.put(3)
q.put(3)
# q.put(3)   # 如果队列已经满了，程序就会停在这里，等待数据被别人取走，再将数据放入队列。
           # 如果队列中的数据一直不被取走，程序就会永远停在这里。
try:
    q.put_nowait(3) # 可以使用put_nowait，如果队列满了不会阻塞，但是会因为队列满了而报错。
except: # 因此我们可以用一个try语句来处理这个错误。这样程序不会一直阻塞下去，但是会丢掉这个消息。
    print(‘队列已经满了‘)

# 因此，我们再放入数据之前，可以先看一下队列的状态，如果已经满了，就不继续put了。
print(q.full()) #满了

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# print(q.get()) # 同put方法一样，如果队列已经空了，那么继续取就会出现阻塞。
try:
    q.get_nowait(3) # 可以使用get_nowait，如果队列满了不会阻塞，但是会因为没取到值而报错。
except: # 因此我们可以用一个try语句来处理这个错误。这样程序不会一直阻塞下去。
    print(‘队列已经空了‘)

print(q.empty()) #空了

单看队列用法

import time
from multiprocessing import Process, Queue

def f(q):
    q.put([time.asctime(), ‘from Eva‘, ‘hello‘])  #调用主函数中p进程传递过来的进程参数 put函数为向队列中添加一条数据。

if __name__ == ‘__main__‘:
    q = Queue() #创建一个Queue对象
    p = Process(target=f, args=(q,)) #创建一个进程
    p.start()
    print(q.get())
    p.join()

子进程发送数据给父进程

import os
import time
import multiprocessing

# 向queue中输入数据的函数
def inputQ(queue):
    info = str(os.getpid()) + ‘(put):‘ + str(time.asctime())
    queue.put(info)

# 向queue中输出数据的函数
def outputQ(queue):
    info = queue.get()
    print (‘%s%s\033[32m%s\033[0m‘%(str(os.getpid()), ‘(get):‘,info))

# Main
if __name__ == ‘__main__‘:
    multiprocessing.freeze_support()
    record1 = []   # store input processes
    record2 = []   # store output processes
    queue = multiprocessing.Queue(3)

    # 输入进程
    for i in range(10):
        process = multiprocessing.Process(target=inputQ,args=(queue,))
        process.start()
        record1.append(process)

    # 输出进程
    for i in range(10):
        process = multiprocessing.Process(target=outputQ,args=(queue,))
        process.start()
        record2.append(process)

    for p in record1:
        p.join()

    for p in record2:
        p.join()

批量生产数据放入队列再批量获取结果 x

import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue
生产者消费者模型
解决数据供需不平衡的情况
队列是进程安全的 内置了锁来保证队列中的每一个数据都不会被多个进程重复取
def consumer(q,name):
    while True:
        food = q.get()
        if food == ‘done‘:break
        time.sleep(random.random())
        print(‘%s吃了%s‘%(name,food))

def producer(q,name,food):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.random())
        print(‘%s生产了%s%s‘%(name,food,i))
        q.put(‘%s%s‘%(food,i))

if __name__ == ‘__main__‘:
    q = Queue()
    p1 = Process(target=producer,args=[q,‘Egon‘,‘泔水‘])
    p2 = Process(target=producer,args=[q,‘Yuan‘,‘骨头鱼刺‘])
    p1.start()
    p2.start()
    Process(target=consumer,args=[q,‘alex‘]).start()
    Process(target=consumer,args=[q,‘wusir‘]).start()
    p1.join()
    p2.join()
    q.put(‘done‘)
    q.put(‘done‘)

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
    while True:
        res=q.get()
        if res is None:break #收到结束信号则结束
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print(‘\033[45m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res))

def producer(q):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res=‘包子%s‘ %i
        q.put(res)
        print(‘\033[44m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res))
    q.put(None) #发送结束信号
if __name__ == ‘__main__‘:
    q=Queue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=(q,))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,))

    #开始
    p1.start()
    c1.start()
    print(‘主‘)

改良版——生产者消费者模型

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
    while True:
        res=q.get()
        if res is None:break #收到结束信号则结束
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print(‘\033[45m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res))

def producer(q):
    for i in range(2):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res=‘包子%s‘ %i
        q.put(res)
        print(‘\033[44m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res))

if __name__ == ‘__main__‘:
    q=Queue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=(q,))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,))

    #开始
    p1.start()
    c1.start()

    p1.join()
    q.put(None) #发送结束信号
    print(‘主‘)

主进程在生产者生产完毕后发送结束信号None

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
    while True:
        res=q.get()
        if res is None:break #收到结束信号则结束
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print(‘\033[45m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res))

def producer(name,q):
    for i in range(2):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res=‘%s%s‘ %(name,i)
        q.put(res)
        print(‘\033[44m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res))

if __name__ == ‘__main__‘:
    q=Queue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=(‘包子‘,q))
    p2=Process(target=producer,args=(‘骨头‘,q))
    p3=Process(target=producer,args=(‘泔水‘,q))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,))
    c2=Process(target=consumer,args=(q,))

    #开始
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    c1.start()

    p1.join() #必须保证生产者全部生产完毕,才应该发送结束信号
    p2.join()
    p3.join()
    q.put(None) #有几个消费者就应该发送几次结束信号None
    q.put(None) #发送结束信号
    print(‘主‘)

多个消费者的例子：有几个消费者就需要发送几次结束信号

# producer
    # put
    # 生产完全部的数据就没有其他工作了
    # 在生产数据方 ： 允许执行q.join
    # join会发起一个阻塞，直到所有当前队列中的数据都被消费
# consumer
    # get 获取到数据
    # 处理数据
    # q.task_done()  告诉q，刚刚从q获取的数据已经处理完了

# consumer每完成一个任务就会给q发送一个taskdone
# producer在所有的数据都生产完之后会执行q.join()
# producer会等待consumer消费完数据才结束
# 主进程中对producer进程进行join
# 主进程中的代码会等待producer执行完才结束
# producer结束就意味着主进程代码的结束
# consumer作为守护进程结束

# consumer中queue中的所有数据被消费
# producer join结束
# 主进程的代码结束
# consumer结束
# 主进程结束

JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外，还具有以下方法：

q.task_done() 
使用者使用此方法发出信号，表示q.get()返回的项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除的项目数量，将引发ValueError异常。

q.join() 
生产者将使用此方法进行阻塞，直到队列中所有项目均被处理。阻塞将持续到为队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止。 
下面的例子说明如何建立永远运行的进程，使用和处理队列上的项目。生产者将项目放入队列，并等待它们被处理。

方法介绍

from multiprocessing import Process,JoinableQueue
import time,random,os
def consumer(q):
    while True:
        res=q.get()
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print(‘\033[45m%s 吃 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res))
        q.task_done() #向q.join()发送一次信号,证明一个数据已经被取走了

def producer(name,q):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res=‘%s%s‘ %(name,i)
        q.put(res)
        print(‘\033[44m%s 生产了 %s\033[0m‘ %(os.getpid(),res))
    q.join() #生产完毕，使用此方法进行阻塞，直到队列中所有项目均被处理。


if __name__ == ‘__main__‘:
    q=JoinableQueue()
    #生产者们:即厨师们
    p1=Process(target=producer,args=(‘包子‘,q))
    p2=Process(target=producer,args=(‘骨头‘,q))
    p3=Process(target=producer,args=(‘泔水‘,q))

    #消费者们:即吃货们
    c1=Process(target=consumer,args=(q,))
    c2=Process(target=consumer,args=(q,))
    c1.daemon=True
    c2.daemon=True

    #开始
    p_l=[p1,p2,p3,c1,c2]
    for p in p_l:
        p.start()

    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()
    print(‘主‘) 
    
    #主进程等--->p1,p2,p3等---->c1,c2
    #p1,p2,p3结束了,证明c1,c2肯定全都收完了p1,p2,p3发到队列的数据
    #因而c1,c2也没有存在的价值了,不需要继续阻塞在进程中影响主进程了。应该随着主进程的结束而结束,所以设置成守护进程就可以了。

JoinableQueue队列实现消费之生产者模型

import time
import random
from multiprocessing import Process,JoinableQueue
def consumer(q,name):
    while True:
        food = q.get()
        time.sleep(random.random())
        print(‘%s吃了%s‘%(name,food))
        q.task_done()

def producer(q,name,food):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.random())
        print(‘%s生产了%s%s‘%(name,food,i))
        q.put(‘%s%s‘%(food,i))
    q.join()   # 等到所有的数据都被taskdone才结束

if __name__ == ‘__main__‘:
    q = JoinableQueue()
    p1 = Process(target=producer,args=[q,‘Egon‘,‘泔水‘])
    p2 = Process(target=producer,args=[q,‘Yuan‘,‘骨头鱼刺‘])
    p1.start()
    p2.start()
    c1 = Process(target=consumer,args=[q,‘alex‘])
    c2 = Process(target=consumer,args=[q,‘wusir‘])
    c1.daemon = True
    c2.daemon = True
    c1.start()
    c2.start()
    p1.join()
    p2.join()

#创建管道的类：
Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2）,其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象，强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道
#参数介绍：
dumplex:默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。
#主要方法：
    conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。
    conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象
 #其他方法：
conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法
conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符
conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。
 
conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。
conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收    
 
conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。

介绍

from multiprocessing import Process, Pipe


def f(conn):
    conn.send("Hello The_Third_Wave")
    conn.close()


if __name__ == ‘__main__‘:
    parent_conn, child_conn = Pipe()
    p = Process(target=f, args=(child_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())
    p.join()

pipe初使用

from multiprocessing import Process, Pipe

def f(parent_conn,child_conn):
    #parent_conn.close() #不写close将不会引发EOFError
    while True:
        try:
            print(child_conn.recv())
        except EOFError:
            child_conn.close()

if __name__ == ‘__main__‘:
    parent_conn, child_conn = Pipe()
    p = Process(target=f, args=(parent_conn,child_conn,))
    p.start()
    child_conn.close()
    parent_conn.send(‘hello‘)
    parent_conn.close()
    p.join()

引发EOFError

from multiprocessing import Process,Pipe

def consumer(p,name):
    produce, consume=p
    produce.close()
    while True:
        try:
            baozi=consume.recv()
            print(‘%s 收到包子:%s‘ %(name,baozi))
        except EOFError:
            break

def producer(seq,p):
    produce, consume=p
    consume.close()
    for i in seq:
        produce.send(i)

if __name__ == ‘__main__‘:
    produce,consume=Pipe()

    c1=Process(target=consumer,args=((produce,consume),‘c1‘))
    c1.start()


    seq=(i for i in range(10))
    producer(seq,(produce,consume))

    produce.close()
    consume.close()

    c1.join()
    print(‘主进程‘)

pipe实现生产者消费者模型

from multiprocessing import Process,Pipe,Lock

def consumer(p,name,lock):
    produce, consume=p
    produce.close()
    while True:
        lock.acquire()
        baozi=consume.recv()
        lock.release()
        if baozi:
            print(‘%s 收到包子:%s‘ %(name,baozi))
        else:
            consume.close()
            break


def producer(p,n):
    produce, consume=p
    consume.close()
    for i in range(n):
        produce.send(i)
    produce.send(None)
    produce.send(None)
    produce.close()

if __name__ == ‘__main__‘:
    produce,consume=Pipe()
    lock = Lock()
    c1=Process(target=consumer,args=((produce,consume),‘c1‘,lock))
    c2=Process(target=consumer,args=((produce,consume),‘c2‘,lock))
    p1=Process(target=producer,args=((produce,consume),10))
    c1.start()
    c2.start()
    p1.start()

    produce.close()
    consume.close()

    c1.join()
    c2.join()
    p1.join()
    print(‘主进程‘)

多个消费之之间的竞争问题带来的数据不安全问题

进程间数据是独立的，可以借助于队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的
虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此

A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.

A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array.

Manager模块介绍

from multiprocessing import Manager,Process,Lock
def work(d,lock):
    with lock: #不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱
        d[‘count‘]-=1

if __name__ == ‘__main__‘:
    lock=Lock()
    with Manager() as m:
        dic=m.dict({‘count‘:100})
        p_l=[]
        for i in range(100):
            p=Process(target=work,args=(dic,lock))
            p_l.append(p)
            p.start()
        for p in p_l:
            p.join()
        print(dic)

Manager例子

Pool([numprocess  [,initializer [, initargs]]]):创建进程池

1 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值
2 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None
3 initargs：是要传给initializer的参数组

p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。
‘‘‘需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()‘‘‘

p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。
‘‘‘此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。‘‘‘
   
p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成

P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用

主要方法

方法apply_async()和map_async（）的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法
obj.get():返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。
obj.ready():如果调用完成，返回True
obj.successful():如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常
obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。
obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数

其他方法(了解)

import os,time
from multiprocessing import Pool

def work(n):
    print(‘%s run‘ %os.getpid())
    time.sleep(3)
    return n**2

if __name__ == ‘__main__‘:
    p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply(work,args=(i,)) # 同步调用，直到本次任务执行完毕拿到res，等待任务work执行的过程中可能有阻塞也可能没有阻塞
                                    # 但不管该任务是否存在阻塞，同步调用都会在原地等着
    print(res_l)

进程池的同步调用

import os
import time
import random
from multiprocessing import Pool

def work(n):
    print(‘%s run‘ %os.getpid())
    time.sleep(random.random())
    return n**2

if __name__ == ‘__main__‘:
    p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply_async(work,args=(i,)) # 异步运行，根据进程池中有的进程数，每次最多3个子进程在异步执行
                                          # 返回结果之后，将结果放入列表，归还进程，之后再执行新的任务
                                          # 需要注意的是，进程池中的三个进程不会同时开启或者同时结束
                                          # 而是执行完一个就释放一个进程，这个进程就去接收新的任务。  
        res_l.append(res)

    # 异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用jion，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果
    # 否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了
    p.close()
    p.join()
    for res in res_l:
        print(res.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get

进程池的异步调用