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python进阶多进程(进程池,进程间通信)

时间:2020-01-26 17:39:14      阅读:69      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:串行   其他   %s   python   rmi   状态   target   否则   一段   

python 多进程

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multiprocessing

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

类创建进程

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()

进程池:用来方便创建多个进程

?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
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?;

进程间通信-Queue

?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

python进阶多进程(进程池,进程间通信)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/zzsy/p/12234303.html

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