Python 学习笔记 - 多进程和进程
前面学习了多线程，接下来学习多进程的创建和使用。多进程更适合计算密集型的操作，他的语法和多线程非常相像，唯一需要注意的是，多线程之间是可以直接共享内存数据的；但是多进程默认每个进程是不能访问其他进程（程序）的内容。我们可以通过一些特殊的方式（队列，数组和字典）来实现，注意这几个数据结构和平常使用的不太一样，是在多进程中特殊定义的。
例如：通过queue来共享数据
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Alex Li
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import queues
import multiprocessing
from multiprocessing import Array
def foo(i,arg):
arg.put(i)
print('say hi',i,arg.qsize())
if __name__ == "__main__":
# li = []
li = queues.Queue(20,ctx=multiprocessing)
for i in range(10):
p = Process(target=foo,args=(i,li,))
p.start()
p.join()
------------------
say hi 0 1
say hi 1 2
say hi 2 3
say hi 3 4
say hi 4 5
say hi 5 6
say hi 6 7
say hi 7 8
say hi 8 9
say hi 9 10例2 通过array来共享数据，注意array初始化的时候就需要固定数据类型和长度
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import queues
import multiprocessing
from multiprocessing import Array
def foo(i,arg):
arg[i] = i + 100
for item in arg:
print(item)
print('================')
if __name__ == "__main__":
li = Array('i', 10)
for i in range(10):
p = Process(target=foo,args=(i,li,))
p.start()
----------------
0
0
0
0
0
0
0
107
0
0
================
0
0
0
0
0
0
0
107
108
0
================
0
101
0
0
0
0
0
107
108
0
================
0
101
0
0
0
0
106
107
108
0
================
0
101
0
0
0
105
106
107
108
0
================
...(等等省略）例3 通过字典方式进程间共享
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Alex Li
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import queues
import multiprocessing
from multiprocessing import Manager
def foo(i,arg):
arg[i] = i + 100
print(arg.values())
if __name__ == "__main__":
# li = []
# li = queues.Queue(20,ctx=multiprocessing)
obj = Manager()
li = obj.dict()
for i in range(10):
p = Process(target=foo,args=(i,li,))
p.start()
p.join()
----------------
[100]
[100, 101]
[100, 101, 102]
[100, 101, 102, 103]
[100, 101, 102, 103, 104]
[100, 101, 102, 103, 104, 105]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108]
[100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]和线程类似，当多个进程操作同一个全局变量的时候，需要加锁，不然可能错误；
比如
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Alex Li
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import queues
from multiprocessing import Array
from multiprocessing import RLock, Lock, Event, Condition, Semaphore
import multiprocessing
import time
def foo(i,lis):
lis[0] = lis[0] - 1
time.sleep(1)
print('say hi',lis[0])
if __name__ == "__main__":
# li = []
li = Array('i', 1)
li[0] = 10
for i in range(10):
p = Process(target=foo,args=(i,li))
p.start()
-------------
say hi 0
say hi 0
say hi 0
say hi 0
say hi 0
say hi 0
say hi 0
say hi 0
say hi 0
say hi 0如何修复？
两种方式，一个是p.start()下面加个p.join(),那真的就算按顺序一个个执行了；还有一个方式就是加锁
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:Alex Li
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import queues
from multiprocessing import Array
from multiprocessing import RLock, Lock, Event, Condition, Semaphore
import multiprocessing
import time
def foo(i,lis,lc):
lc.acquire()
lis[0] = lis[0] - 1
time.sleep(1)
print('say hi',lis[0])
lc.release()
if __name__ == "__main__":
# li = []
li = Array('i', 1)
li[0] = 10
lock = RLock()
for i in range(10):
p = Process(target=foo,args=(i,li,lock))
p.start()
--------------
say hi 9
say hi 8
say hi 7
say hi 6
say hi 5
say hi 4
say hi 3
say hi 2
say hi 1
say hi 0和线程池相比，Python已经提供了完备的进程池模块，因此可以直接使用。进程池里面有2种方法，apply或apply_async；前者是阻塞，而后者是非阻塞的
例如下面例子我使用的apply_async,那么所有的进程是（非阻塞）同时执行的，当执行到time.sleep(5),每个子线程会卡5秒，而同时主线程执行到了pool.terminate(),这个时候就直接终止程序了
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Pool
import time
def f1(arg):
print(arg,'b')
time.sleep(5)
print(arg,'a')
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(5)
for i in range(30):
# pool.apply(func=f1,args=(i,))#按照顺序执行
pool.apply_async(func=f1,args=(i,))#同时执行
# pool.close() # 所有的任务执行完毕
time.sleep(2)
pool.terminate() # 立即终止
pool.join()
pass
--------------
"C:\Program Files\Python3\python.exe" C:/temp/s13day11/day11/s16.py
0 b
1 b
2 b
3 b
4 b如果改成close(),那么他会等待pool中的任务执行完成之后再中止程序
from multiprocessing import Pool
import time
def f1(arg):
print(arg,'b')
time.sleep(5)
print(arg,'a')
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(5)
for i in range(30):
# pool.apply(func=f1,args=(i,))#按照顺序执行
pool.apply_async(func=f1,args=(i,))#同时执行
pool.close() # 所有的任务执行完毕
time.sleep(2)
# pool.terminate() # 立即终止
pool.join()
pass
----------
"C:\Program Files\Python3\python.exe" C:/temp/s13day11/day11/s16.py
0 b
1 b
2 b
3 b
4 b
0 a
5 b
1 a
6 b
2 a
7 b
3 a
8 b
4 a
9 b
5 a
10 b
6 a
11 b
7 a
8 a
12 b
13 b
9 a
14 b
10 a
15 b
11 a
16 b
13 a
12 a
18 b
17 b
14 a
19 b
15 a
20 b
16 a
21 b
17 a
18 a
22 b
23 b
19 a
24 b
20 a
25 b
21 a
26 b
22 a
27 b
23 a
28 b
24 a
29 b
25 a
26 a
27 a
28 a
29 a注意和线程类似，进程里面也可以使用join（），确保主进程阻塞在这里直到所有的子进程都结束。
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原始发表：2019-08-27 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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