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Python 进程

2024-08-11 17:46:16   212人阅读

__author__ = ‘alex‘#coding:utf-8from multiprocessing import Processdef foo(i):    print (i)if __name__ == ‘__main__‘:    for i in range(10):        p = Process(target=foo,args=(i,))        p.start()

进程的数据默认不共享

#coding:utf-8from multiprocessing import Processdef foo(i,li):    li.append(i)    print (‘li is ‘,li)    # print (i)li = []if __name__ == ‘__main__‘:    for i in range(10):        p = Process(target=foo,args=(i,li))        p.start()

输出结果：

li is  [1]li is  [0]li is  [3]li is  [2]li is  [5]li is  [7]li is  [4]li is  [6]li is  [8]li is  [9]

这个跟我们设想要的结果不一致，我们需要的是for循环中的数据一个个的被append到列表中去，这就涉及到了进程间的通信。

#coding:utf-8from multiprocessing import Processfrom multiprocessing import queuesimport multiprocessingimport timedef foo(i,q):    time.sleep(1)    q.put(i)    # time.sleep(1)    print (‘qsize is ‘,q.qsize())    # print (i)q = queues.Queue(ctx=multiprocessing)if __name__ == ‘__main__‘:    for i in range(10):        p = Process(target=foo,args=(i,q))        p.start()

1，使用multiprocessing模块中的queues类，可以实现进程间的通信，输出结果：

qsize is  1qsize is  2qsize is  3qsize is  4qsize is  5qsize is  6qsize is  7qsize is  8qsize is  10qsize is  10

2，也可以利用python的Array来实现，Array较之list的不同在于，数组的元素位置都是在一起的，大小是事先分配好的。

#coding:utf-8from multiprocessing import Processfrom multiprocessing import queuesimport multiprocessingimport timefrom multiprocessing import Arraydef foo(i,arr):    time.sleep(2)    arr[i] = i    # time.sleep(1)    # print (‘qsize is ‘,q.qsize())    # print (i)    for item in arr:        print (item)    print ("===================")arr = Array(‘i‘,10)if __name__ == ‘__main__‘:    for i in range(10):        p = Process(target=foo,args=(i,arr))        p.start()

执行最终结果是：

0123456789

但是因为线程之间无法确定哪个线程先执行完的（CPU的调度是随机的），所以刚开始的数据可能是无序的。

3，也可以使用一个特殊的dict()类来实现，但是下面的代码执行有问题，因为是用fork()的机制来产生进程的，所以在windows下面不支持，但是在Linux和MAC中是可以支持的，未测试！

进程间的通信使用的也是socket的方式来实现的，在下面的代码中，main函数里面sleep(2)了2秒，原因是主进程和子进程在通信过程中，如果子进程还没有执行完，但是子进程已经执行完退出了，那么子进程将不能进行消息的收发了，因而不能实现进程间通信了，如果把sleep的时间改到0.1秒，那么可以看到的结果是，有一部分的数据执行出来了，剩余的程序未执行完就报错了。

#coding:utf-8
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import queues
import multiprocessing
import time
from multiprocessing import Array
from multiprocessing import Manager

manage = Manager()
dic = manage.dict()

def foo(i,dic):

    dic[i] = i +100
    print (dic.values())


if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in range(10):
        p = Process(target=foo,args=(i,dic))
        p.start()
    time.sleep(2)
 进程跟线程一样，操作同一份数据的时候也需要加锁：
from multiprocessing import Process,Arrayimport timearr = Array(‘i‘,1)arr[0] = 10def foo(arr):    arr[0] -= 1    time.sleep(1)    print (arr[0])if __name__ == ‘__main__‘:    for i in range(10):        p = Process(target=foo,args=(arr,))        p.start()
因为添加了sleep(1),所以每次执行循环的时候，每个子进程都执行了一遍减一的操作，最终所有的输出结果都是0
0000000000
因此，我们需要给进程加锁：
from multiprocessing import Process,Arrayimport timefrom multiprocessing import RLocklk = RLock()arr = Array(‘i‘,1)arr[0] = 10def foo(arr,lc):    lc.acquire()    arr[0] -= 1    time.sleep(1)    print (arr[0])    lc.release()if __name__ == ‘__main__‘:    for i in range(10):        p = Process(target=foo,args=(arr,lk))        p.start()
执行结果：
9876543210
 进程锁：
from multiprocessing import Poolfrom multiprocessing import Processimport timedef foo(arg):    time.sleep(1)    print (arg)if __name__ == ‘__main__‘:    p = Pool(5)    for i in range(10):        p.apply(func=foo,args=(i,))
执行结果，每隔一秒打印一个数值：
0123456789
改成另外的写法：
from multiprocessing import Poolfrom multiprocessing import Processimport timedef foo(arg):    time.sleep(1)    print (arg)if __name__ == ‘__main__‘:    p = Pool(5)    for i in range(10):        p.apply_async(func=foo,args=(i,))    p.close()    p.join()
在执行join方法之前必须先执行close()或者terminate()方法。
执行结果：
0123456789
如果用terminate方法改写：
from multiprocessing import Poolfrom multiprocessing import Processimport timedef foo(arg):    time.sleep(1)    print (arg)if __name__ == ‘__main__‘:    p = Pool(5)    for i in range(10):        p.apply_async(func=foo,args=(i,))    time.sleep(2)    p.terminate()    # p.close()    p.join()
执行结果：
01234
terminate表示当前的子进程执行完毕就不执行了，close表示所有的进程都执行完毕之后才执行主进程。
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