进程线程不管哪门语言都是一块可以被重视的方向，下面一起学习学习python中的进程，线程
1.进程线程区别
通俗解释：一个程序QQ的运行就是一个进程运行；QQ中打开多个页面互不影响可以同时操作的每个页面的运作就是线程
专业解释：进程-担当系统分配资源（CPU时间，内存）基本单元；线程-程序执行的最小单元
2.进程
1）fork()
2.1.1：介绍
linux可以多进程操作，所以它能实现登录多个QQ；os模块封装了fork()方法能创建一个进程
操作系统会创建一个新的进程，复制父进程所有信息到子进程中；
fork()函数一定会得到一个返回值，子进程中为0，父进程中就是子进程的id号；
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;
getpid()：放回当前进程标识；getppid()：返回父进程标识
2.1.2：用法
import os
rpid = os.fork()
if rpid<0:
print("fork调用失败。")
elif rpid == 0:
print("我是子进程（%s），我的父进程是（%s）"%(os.getpid(),os.getppid()))
x+=1
else:
print("我是父进程（%s），我的子进程是（%s）"%(os.getpid(),rpid))
print("父子进程都可以执行这里的代码")
运行结果：
我是父进程（19360），我的子进程是（19361）
父子进程都可以执行这里的代码
我是子进程（19361），我的父进程是（19360）
父子进程都可以执行这里的代码
2）注意
多进程中所有数据（包括全局变量）都各有一份，互不影响
3）multiprocessing
2.3.1：介绍
跨平台的非linux支持的多进程模块，提供了一个Process类代表一个进程对象
2.3.2：Process-进程创建
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；
2.3.3 例子
from multiprocessing import Process
import os
from time import sleep
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name, age, **kwargs):
for i in range(10):
print(‘子进程运行中，name= %s,age=%d ,pid=%d...‘ % (name, age,os.getpid()))
print(kwargs)
sleep(0.5)
if __name__==‘__main__‘:
print(‘父进程 %d.‘ % os.getpid())
p = Process(target=run_proc, args=(‘test‘,18), kwargs={"m":20})
print(‘子进程将要执行‘)
p.start()
sleep(1)
p.terminate()
p.join()
print(‘子进程已结束‘)
运行结果：
父进程 21378.
子进程将要执行
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=21379...
{‘m‘: 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=21379...
{‘m‘: 20}
子进程已结束
2.3.4 Process子类-进程创建
创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承Process类
例子：
from multiprocessing import Process
import time
import os
#继承Process类
class Process_Class(Process):
#因为Process类本身也有__init__方法，这个子类相当于重写了这个方法，
#但这样就会带来一个问题，我们并没有完全的初始化一个Process类，所以就不能使用从这个类继承的一些方法和属性，
#最好的方法就是将继承类本身传递给Process.__init__方法，完成这些初始化操作
def __init__(self,interval):
Process.__init__(self)
self.interval = interval
#重写了Process类的run()方法
def run(self):
print("子进程(%s) 开始执行，父进程为（%s）"%(os.getpid(),os.getppid()))
t_start = time.time()
time.sleep(self.interval)
t_stop = time.time()
print("(%s)执行结束，耗时%0.2f秒"%(os.getpid(),t_stop-t_start))
if __name__=="__main__":
t_start = time.time()
print("当前程序进程(%s)"%os.getpid())
p1 = Process_Class(2)
#对一个不包含target属性的Process类执行start()方法，就会运行这个类中的run()方法，所以这里会执行p1.run()
p1.start()
p1.join()
t_stop = time.time()
print("(%s)执行结束，耗时%0.2f"%(os.getpid(),t_stop-t_start))
4）进程池
当子进程不多，直接用multprocessing中的Process动态生成多个进程，但如果是很多，手动创建工作量很大，此时就可以用multprocessing模块提供的pool方法了
运行机制：初始化进程池时可以指定最大进程数，当有新请求会先看进程池运行进程是否达到最大进程数，没有就创建一个进程放入进程池来维护同时运行子进程
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；
例子：
from multiprocessing import Pool
import os,time,random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
#random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
po=Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
#Pool.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
#每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))
print("----start----")
po.close() #关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join() #等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")
运行结果：
----start----
0开始执行,进程号为21466
1开始执行,进程号为21468
2开始执行,进程号为21467
0 执行完毕，耗时1.01
3开始执行,进程号为21466
2 执行完毕，耗时1.24
4开始执行,进程号为21467
3 执行完毕，耗时0.56
5开始执行,进程号为21466
1 执行完毕，耗时1.68
6开始执行,进程号为21468
4 执行完毕，耗时0.67
7开始执行,进程号为21467
5 执行完毕，耗时0.83
8开始执行,进程号为21466
6 执行完毕，耗时0.75
9开始执行,进程号为21468
7 执行完毕，耗时1.03
8 执行完毕，耗时1.05
9 执行完毕，耗时1.69
-----end-----
5）进程间的通信-Queue
Process之间有时也需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间通信
2.5.1 Queue方法介绍
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]])：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；
例子
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]:
print ‘Put %s to queue...‘ % value
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print ‘Get %s from queue.‘ % value
time.sleep(random.random())
else:
break
if __name__==‘__main__‘:
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
print ‘‘
print ‘所有数据都写入并且读完‘
2.5.2 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()
例子
#coding=utf-8
#修改import中的Queue为Manager
from multiprocessing import Manager,Pool
import os,time,random
def reader(q):
print("reader启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
for i in range(q.qsize()):
print("reader从Queue获取到消息：%s"%q.get(True))
def writer(q):
print("writer启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
for i in "dongGe":
q.put(i)
if __name__=="__main__":
print("(%s) start"%os.getpid())
q=Manager().Queue() #使用Manager中的Queue来初始化
po=Pool()
#使用阻塞模式创建进程，这样就不需要在reader中使用死循环了，可以让writer完全执行完成后，再用reader去读取
po.apply(writer,(q,))
po.apply(reader,(q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End"%os.getpid())
2.线程
原文地址：https://www.cnblogs.com/xiaoping1993/p/9709973.html
时间： 2024-11-10 06:04:46