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Python进程multiprocessing.Process()的使用解读

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1.进程概念

进程是资源分配的最小单位,程序隔离的边界。


CPU的时间片轮转,在不同的时间段切换执行不同的进程,但是切换进程是比较耗时的;就引来了轻量级进程,也就是所谓的线程,一个进程中包括多个线程(代码流,其实也就是进程中同时跑的多个方法体)

  • 程序:例如xxx.py这是程序,是一个静态的
  • 进程:一个程序运行起来后,代码+用到的资源 称之为进程,它是操作系统分配资源的基本单元。

2.进程的状态

工作中,任务数往往大于cpu的核数,即一定有一些任务正在执行,而另外一些任务在等待cpu进行执行,因此导致了有了不同的状态



  • 就绪态:运行的条件都已经满足,正在等在cpu执行
  • 执行态:cpu正在执行其功能
  • 等待态:等待某些条件满足,例如一个程序sleep了,此时就处于等待态

3.进程的创建-multiprocessing

multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块,提供了一个Process类来代表一个进程对象,这个对象可以理解为是一个独立的进程,可以执行另外的事情。
方法说明:
创建子进程跟创建线程十分类似,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。
Process语法结构如下: Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

  • target:如果传递了函数的引用,这个子进程就执行这里(函数)的代码
  • args:给target指定的函数传递的参数,以元组的方式传递
  • kwargs:给target指定的函数传递命名参数
  • name:给进程设定一个名字,可以不设定 group:指定进程组,大多数情况下用不到
Process创建的实例对象的常用方法:

  • start():启动子进程实例(创建子进程)
  • is_alive():判断进程子进程是否还在活着
  • join([timeout]):是否等待子进程执行结束,或等待多少秒
  • terminate():不管任务是否完成,立即终止子进程
Process创建的实例对象的常用属性:

  • name:当前进程的别名,默认为Process-N,N为从1开始递增的整数
  • pid:当前进程的pid(进程号)
代码示例:
  1. import multiprocessing
  2. import time

  3. def work1():
  4.     for i in range(10):
  5.         print("work1----", i)
  6.         time.sleep(0.5)

  7. if __name__ == '__main__':
  8.     # 创建进程
  9.     # 1. 导入 multiprocessing 模块
  10.     # 2. multiprocessing.Process() 创建子进程
  11.     # 3. start() 方法启动进程

  12.     p1 = multiprocessing.Process(group=None, target=work1)
  13.     p1.start()

  14.     for i in range(10):
  15.         print("这是主进程", i)
  16.         time.sleep(0.5)
复制代码


4.进程名称获取

multiprocessing.current_process()



5. 获取进程pid

有两种方法可以获取
1)multiprocessing.current_process().pid
2)使用import os模块的getpid()
  1. import multiprocessing
  2. import time
  3. import os

  4. def work():
  5.     # 获取进程的名称
  6.     print(multiprocessing.current_process())
  7.     # 获取进程的pid
  8.     print(multiprocessing.current_process().pid, os.getpid())

  9.     i = 0
  10.     while i < 10:
  11.         print("work中执行", i)
  12.         time.sleep(0.5)
  13.         i = i + 1

  14. if __name__ == '__main__':
  15.     # 获取进程的pid
  16.     print(multiprocessing.current_process())
  17.     # 创建子进程
  18.     process1 = multiprocessing.Process(group=None, target=work)
  19.     process1.start()

  20.     i = 0
  21.     while i < 10:
  22.         print("我在主线程中执行",i)
  23.         time.sleep(0.3)
  24.         i = i + 1
复制代码


获取父id: getppid() 获取父进程id


6.子进程参数传递

给子进程传递参数方法和给子线程传递参数方法基本一致!



7.进程间不共享全局变量
  1. import multiprocessing
  2. # 定义全局变量
  3. num = 100

  4. # 定义work方法,设置num1的值
  5. def work():
  6.     global num       # 在函数内部声明使用全局变量num
  7.     num = num + 1    # 对num值进行+1
  8.     print("work num = %d" % num)

  9. # 定义work2方法,获取num1的值
  10. def work2():
  11.     print("work2 num = %d" % num)

  12. if __name__ == '__main__':
  13.     # 创建子进程
  14.     process1 = multiprocessing.Process(group=None, target=work, name="MyProcess")
  15.     process1.start()

  16.     # 创建第二个子进程
  17.     process2 = multiprocessing.Process(group=None, target=work2, name="MyProcess2")
  18.     process2.start()
复制代码
运行结果:
  1. work num = 101work2 num = 100
复制代码
由运行结果可以看出,work函数对num1的修改,在work2中并没有获取到,而还是原来的100,所以,进程之间是不能够共享变量的


8.守护主进程
  1. import multiprocessing
  2. import time

  3. def sub_process():
  4.     for i in range(10):
  5.         print("子进程运行中", i)
  6.         time.sleep(0.5)

  7. if __name__ == '__main__':
  8.     # 创建子进程
  9.     p1 = multiprocessing.Process(group=None, target=sub_process, name="p1")
  10.     # 设置守护主进程
  11.     # 第一种方式:
  12.     # p1.daemon = True
  13.     # 第二种方式(最好在退出exit()前一句使用):
  14.     # p1.terminate()
  15.     # 启动
  16.     p1.start()

  17.     time.sleep(2)
  18.     print("OVER!")
  19.     p1.terminate()
  20.     exit()
复制代码
总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。


来源:https://www.jb51.net/python/316258nc6.htm
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