1 multiprocessing模块
python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。 Python提供了multiprocessing multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。 multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。 需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。
2 Process类的介绍
创建进程的类： Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动） 强调： 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号 参数介绍：
target表示调用对象，即子进程要执行的任务
args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,‘egon‘,)
name为子进程的名称
方法介绍：
p.start()： 启动进程，并调用该子进程中的p.run() p.run(): 进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法 p.terminate(): 强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程， 使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
p.is_alive(): 如果p仍然运行，返回True p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。 timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程
属性介绍：
p.daemon： 默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后， p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置
p.name: 进程的名称 p.pid： 进程的pid p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可) p.authkey: 进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。 这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）
3 Process类的使用
注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == ‘__main__‘:下 if __name__ == "__main__" 由于Windows没有fork，多处理模块启动一个新的Python进程并导入调用模块。 如果在导入时调用Process（），那么这将启动无限继承的新进程（或直到机器耗尽资源）。 这是隐藏对Process（）内部调用的原，使用if __name__ == “__main __”，这个if语句中的语句将不会在导入时被调用。
创建并开启子进程的两种方式:
#开进程的方法一:
import time
import random
from multiprocessing import Process
def piao(name):
print(‘%s piaoing‘ %name)
time.sleep(random.randrange(1,5))
print(‘%s piao end‘ %name)
p1=Process(target=piao,args=(‘egon‘,)) #必须加,号
p2=Process(target=piao,args=(‘alex‘,))
p3=Process(target=piao,args=(‘wupeqi‘,))
p4=Process(target=piao,args=(‘yuanhao‘,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print(‘主线程‘)
#开进程的方法二:
import time
import random
from multiprocessing import Process
class Piao(Process):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name=name
def run(self):
print(‘%s piaoing‘ %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,5))
print(‘%s piao end‘ %self.name)
p1=Piao(‘egon‘)
p2=Piao(‘alex‘)
p3=Piao(‘wupeiqi‘)
p4=Piao(‘yuanhao‘)
p1.start() #start会自动调用run
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print(‘主线程‘)
进程直接的内存空间是隔离的:
from multiprocessing import Process
n=100 #在windows系统中应该把全局变量定义在if __name__ == ‘__main__‘之上就可以了
def work():
global n
n=0
print(‘子进程内: ‘,n)
if __name__ == ‘__main__‘:
p=Process(target=work)
p.start()
print(‘主进程内: ‘,n)
p1.terminate() #关闭进程,不会立即关闭,所以is_alive立刻查看的结果可能还是存活
print(p.pid) #查看pid 只能查看当前的进程pid
启动进程与join进程可以简写为
p_l=[p1,p2,p3,p4]
for p in p_l:
p.start()
for p in p_l:
p.join()
4 守护进程
主进程创建守护进程
其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止
from multiprocessing import Process
import time
import random
class Piao(Process):
def __init__(self,name):
self.name=name
super().__init__()
def run(self):
print(‘%s is piaoing‘ %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,3))
print(‘%s is piao end‘ %self.name)
p=Piao(‘egon‘)
p.daemon=True #一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行
p.start()
print(‘主‘)
时间： 2024-07-31 02:14:17