标签:串行 其他 %s python rmi 状态 target 否则 一段
程序:是一个指令的集合
进程,正在执行的程序
编写完的代码,没有运行时,称为程序,正在运行的代码,称为进程
– 程序是死的(静态的),进程是活的(动态的)
串行: 每个任务进入CPU中执行,执行一部分秒切下一个任务,处理完一个才能处理下一个,依次执行
并行:是指多个线程同时执行(多核CPU),微观上是同时的;
并发:一段时间内宏观上有多个序在同时运行,微观上这些程序都是交替执行的,(单核CPU)
多进程中, 每个进程中所有数据(包括全局变量) 都各有拥有?份, 互不影响
multiprocessing模块提供了?个Process类来创建?个进程对象
from multiprocessing import Process
def run(name):
print("子进程运行中,name = %s"%(name))
if __name__ == "__main__": #在if __name__ == 'main': 下的代码只有在文件作为程序直接执行才会被执行,而import到其他程序中是不会被执行的
print("父进程启动")
p = Process(target=run, args=('test',))
#target表示调用对象,args表示调用对象的位置参数元组
#(注意:元组中只有一个元素时结尾要加,)
print("子进程将要执行")
p.start()
print(p.name) #p.pid
p.join()
print("子进程结束")
每次调用模块都会执行依次模块中全部内容,当你P对象建立的时候,会重新开辟一个新空间,导入主进程,会执行主进程当前模块所有内容,如果没有__nane__
的就是递归调用模块,出错,有if__mian__
的时候,子进程就不会运行
if __name__ == "__main__":
一个py
文件有两种使用方法,一直接作为程序执行,二是import到其他的py
程序中被调用执行
因此if __name__ == "__main__":
的作用就是控制这两种情况执行代码的过程 __name__
是内置变量,用于当前模块的名字,所以if __name__ == "__main__":
下的代码只有在文件作为程序直接执行才会执行,而import到其他文件不会执行。
在 Windows 上,子进程会自动 import 启动它的这个文件,而在 import 的时候是会执行这些语句的。
如果不加if __name__ == "__main__":
的话就会无限递归创建子进程
Process类常?属性:
?Process(target , name , args)
?参数介绍
–target表示调用对象,即子进程要执行的任务 一般是函数名
–args表示调用对象的位置参数元组,args=(1,)
–name为子进程的名称
全局变量在多个进程中不共享:进程之间的数据是独立的,默认情况下互不影响
from multiprocessing import Process
num = 1
def run1():
global num
num += 5
print("子进程1运行中,num = %d"%(num))
def run2():
global num
num += 10
print("子进程2运行中,num = %d"%(num))
if __name__ == "__main__":
print("父进程启动")
p1 = Process(target=run1)
p2 = Process(target=run2)
print("子进程将要执行")
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print("子进程结束")
结果
父进程启动
子进程将要执行
子进程1运行中,num = 6
子进程2运行中,num = 11
子进程结束
以上结果,如果不加join
主程序会在子程序运行前结束,程序运行,你会发现,全局变量按理说应该变化,但全局变量在多个进程中不共享:进程之间的数据是独立的,默认情况下互不影响的
创建新的进程还能够使?类的?式, 可以?定义?个类, 继承Process类, 每次实
例化这个类的时候, 就等同于实例化?个进程对象
import multiprocessing
import time
class ClockProcess(multiprocessing.Process):
def run(self):
n = 5
while n > 0:
print(n)
time.sleep(1)
n -= 1
if __name__ == '__main__':
p = ClockProcess()
p.start()
p.join()
?动的去创建进程的?作量巨?,此时就可以?到multiprocessing模块提供的Pool,初始化Pool时, 可以指定?个最?进程数, 当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满, 那么就会创建?个新的进程?来执?该请求; 但如果池中的进程数已经达到指定的最?值, 那么该请求就会等待, 直到池中有进程结
束, 才会创建新的进程来执?
from multiprocessing import Pool
import random,time
def work(num):
print(random.random()*num)
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
po = Pool(5) #定义一个进程池,最大进程数为5,如果不填写,默认CPU的核数
for i in range(10): 循环创建子进程
po.apply_async(work,(3,))#apply_async选择要调用的目标,每次循环会用空出来的子进程去调用目标
po.close()#进程池关闭之后不再接收新的请求
po.join()#等待po中所有子进程结束,必须放在close后面
multiprocessing.Pool常?函数解析:
–appy_async(func[, args[, kwds]])
:使??阻塞?式调?func
(并?执?,堵塞?式必须等待上?个进程退出才能执?下?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;
–apply(func[, args[, kwds]])
(了解即可) 使?阻塞?式调?func
–close(): 关闭Pool, 使其不再接受新的任务;
join():主进程阻塞, 等待?进程的退出, 必须在close或terminate之后使?;
?多进程之间,默认是不共享数据的
?通过Queue(队列Q)可以实现进程间的数据传递
?Q本身是一个消息队列
?如何添加消息(入队操作):
from multiprocessing import Queue
q = Queue(3) #初始化一个Queue对象,最多可接受3条消息
q.put(“消息1”) #添加的消息数据类型不限
q.put("消息2")
q.put("消息3")
print(q.full)
可以使?multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递
?初始化Queue()对象时(例如: q=Queue()) , 若括号中没有指定最?可接收的消息数量, 或数量为负值, 那么就代表可接受的消息数量没有上限
Queue.qsize(): 返回当前队列包含的消息数量
Queue.empty(): 如果队列为空, 返回True, 反之False
Queue.full(): 如果队列满了, 返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]]): 获取队列中的?条消息, 然后将其从列队
中移除, block默认值为True
如果block使?默认值, 且没有设置timeout(单位秒) , 消息列队如果为空, 此时程序将被阻塞(停在读取状态) , 直到从消息列队读到消息为?
如果设置了timeout, 则会等待timeout秒, 若还没读取到任何消息, 则抛出"Queue.Empty"异常
如果block值为False,消息列队如果为空, 则会?刻抛出“Queue.Empty”异常
from multiprocessing import Queue, Process
import time
def write(q):
for value in ["a","b","c"]:
print("开始写入:",value)
q.put(value)
time.sleep(1)
def read(q):
while True:
if not q.empty():
print("读取到的是",q.get())
time.sleep(1)
else:
break
if __name__ == "__main__":
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
pw.start()
pw.join()#等待接收完毕
pr.start()
pr.join()
print("接收完毕!")
进程池创建的进程之间的通信
进程池创建的进程之间通信:如果要使?Pool创建进程, 就需要使?multiprocessing.Manager()
中的Queue()
?不是multiprocessing.Queue()
否则会得到?条如下的错误信息:RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
from multiprocessing import Manager,Pool
import time
def writer(q):
for i in "we":
print("开始写入",i)
q.put(i)
def reader(q):
time.sleep(3)
for i in range(q.qsize()):
print("得到消息",q.get())
if __name__ == "__main__":
print("主进程启动")
q = Manager().Queue()
po = Pool(3)
for i in range(5):
po.apply_async(writer,(q,))
po.apply_async(reader,(q,))
po.close()
po.join()
结果:主进程启动
开始写入 w
开始写入 e
开始写入 w
开始写入 e
开始写入 w
开始写入 e
得到消息 w
得到消息 e
得到消息 w
得到消息 e
得到消息 w
得到消息 e #先按照池子规定的容量3,执行三次,然后执行完再往池子注入再执行后边的
开始写入 w
开始写入 e
得到消息 w
得到消息 e
开始写入 w
开始写入 e
得到消息 w
得到消息 e
标签:串行 其他 %s python rmi 状态 target 否则 一段
原文地址:https://www.cnblogs.com/zzsy/p/12234303.html