Python系统编程-进程1.进程1.多任务的引入2.多任务的概念

1.进程

1.多任务的引入

有很多的场景中的事情是同时进行的,比如开车的时候手和脚共同来驾驶汽车,再比如唱歌跳舞也是同时进行的;

运行结果:

·此时显然刚刚的程序并没有完成唱歌和跳舞同时进行的要求

·如果想要实现“唱歌跳舞”同时进行,那么就需要一个新的方法,叫做:多任务

2.多任务的概念

多任务处理是指用户可以在同一时间内运行多个应用程序,每个应用程序被称作一个任务.Linux、windows就是支持多任务的操作系统,比起单任务系统它的功能增强了许多。

1.进程的创建-fork

1.进程VS程序

编写完毕的代码,在没有运行的时候,称之为程序

正在运行着的代码,就成为进程

进程,除了包含代码以外,还有需要运行的环境等,所以和程序是有区别的

2.fork()

Python的os模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork,可以在Python程序中轻松创建子进程:

运行结果:

说明:

·程序执行到os.fork()时,操作系统会创建一个新的进程(子进程),然后复制父进程的所有信息到子进程中

·然后父进程和子进程都会从fork()函数中得到一个返回值,在子进程中这个值一定是0,而父进程中是子进程的id号

在Unix/Linux操作系统中,提供了一个fork()系统函数,它非常特殊。

普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。

这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。

2.getpid()、getppid()

运行结果:

3.多进程修改全局变量

运行结果:

总结:

多进程中,每个进程中所有数据(包括全局变量)都各有拥有一份,互不影响

4.多次fork问题

运行结果:

说明:

父子进程的执行顺序

父进程、子进程执行顺序没有规律,完全取决于操作系统的调度算法

5.multiprocessing

由于Python是跨平台的,自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束:

运行结果:

说明

·创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动,这样创建进程比fork()还要简单。

·join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

Process语法结构如下:

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

·target:表示这个进程实例所调用对象;

·args:表示调用对象的位置参数元组;

·kwargs:表示调用对象的关键字参数字典;

·name:为当前进程实例的别名;

·group:大多数情况下用不到;

Process类常用方法:

·is_alive():判断进程实例是否还在执行;

·join([timeout]):是否等待进程实例执行结束,或等待多少秒;

·start():启动进程实例(创建子进程);

·run():如果没有给定target参数,对这个对象调用start()方法时,就将执行对象中的run()方法;

·terminate():不管任务是否完成,立即终止;

Process类常用属性:

·name:当前进程实例别名,默认为Process-N,N为从1开始递增的整数;

·pid:当前进程实例的PID值;

例1:

运行结果:

例2:

运行结果:

6.进程的创建-Process子类

运行结果:

两种方式的对比:

1、方法

2、继承类

继承类是以面向对象考虑这个事的,所以业务逻辑复杂,建议使用继承类,更好理解

7.进程池Pool

当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,但如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

初始化Pool时,可以指定一个最大进程数,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到指定的最大值,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行,请看下面的实例:

运行结果:

总结:

multiprocessing.Pool常用函数解析:

·apply_async(func[, args[, kwds]]):使用非阻塞方式调用func(并行执行,堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程),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]]):使用阻塞方式调用func

·close():关闭Pool,使其不再接受新的任务;

·terminate():不管任务是否完成,立即终止;

·join():主进程阻塞,等待子进程的退出, 必须在close或terminate之后使用;

这里我们主要分析下1.apply堵塞式

运行结果:

说明:当一个函数的参数存在于一个元组或者一个字典中时,用来间接的调用这个函数,并肩元组或者字典中的参数按照顺序传递给参数。这里我的理解是当成单线程在执行。

8.进程间通信-Queue

Process之间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

1. Queue的使用

可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息列队程序,首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理:

运行结果:

说明

初始化Queue()对象时(例如:q=Queue()),若括号中没有指定最大可接收的消息数量,或数量为负值,那么就代表可接受的消息数量没有上限(直到内存的尽头);

Queue.qsize() 返回队列的大小

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.full 与 maxsize 大小对应

Queue.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间

Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)

非阻塞 Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间

Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)

Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号

Queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作

·Queue.put(item,[block[, timeout]]):将item消息写入队列,block默认值为True;

1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果已经没有空间可写入,此时程序将被阻塞(停在写入状态),直到从消息列队腾出空间为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没空间,则抛出"Queue.Full"异常;

2)如果block值为False,消息列队如果没有空间可写入,则会立刻抛出"Queue.Full"异常;

·Queue.put_nowait(item):相当Queue.put(item, False);

2. Queue实例

注意参数的传递

我们以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据:

运行结果:

3.进程池中的Queue

如果要使用Pool创建进程,就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue(),而不是multiprocessing.Queue(),否则会得到一条如下的错误信息:

RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

下面的实例演示了进程池中的进程如何通信:

运行结果:

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