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第一种:使用fork创建多进程(windows没有fork调用)
要让Python程序实现多进程(multiprocessing),我们先了解操作系统的相关知识。Unix/Linux操
作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()
调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然
后,分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是,
一个父进程可以fork出很多子进程,所以,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。
Python的os模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork,可以在Python程序中轻松创建子进程:
- import os
-
- print ('Process (%s) start...' % os.getpid())
- pid = os.fork()
- if pid==0:
- print ('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))
- else:
- print ('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))
复制代码 运行结果:
- Process (49290) start...
- I (49290) just created a child process (49305).父进程
- I am child process (49305) and my parent is 49290.子进程
复制代码 第二种:使用multiprocessing创建多进程(跨平台版本)
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,其中参数target表示子进程执行
的函数,args表示子进程函数的参数。下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束:
- from multiprocessing import Process
- import os
-
- # 子进程要执行的代码
- def run_proc(name):
- print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
-
- if __name__=='__main__':
- print('Parent process %s.' % os.getpid())
- p = Process(target=run_proc, args=('test',))
- print ('Process will start.')
- p.start()
- p.join()
- print ('Process end.')
- 运行结果:
- [python] view plain copy
- Parent process 49290.
- Process will start.
- Run child process test (49702)...
- Process end.
复制代码 代码解读:
创建子进程时,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,这样创建进程比fork()还要简单。join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于
进程间的同步。
第三种:使用Pool启动大量的子进程(跨平台版本)
- from multiprocessing import Pool
- import os, time, random
-
- def long_time_task(name):
- print ('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
- start = time.time()
- time.sleep(random.random() * 3)
- end = time.time()
- print ('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))
-
- if __name__=='__main__':
- print ('Parent process %s.' % os.getpid())
- p = Pool()
- for i in range(5):
- p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
- print ('Waiting for all subprocesses done...')
- p.close()
- p.join()
- print ('All subprocesses done.')
- 结果如下:
- [python] view plain copy
- Parent process 49885.
- Run task 2 (49970)...
- Run task 0 (49968)...
- Run task 1 (49969)...
- Run task 3 (49971)...
- Run task 4 (49972)...
- Waiting for all subprocesses done...
- Task 3 runs 1.08 seconds.
- Task 4 runs 1.25 seconds.
- Task 1 runs 1.32 seconds.
- Task 2 runs 1.50 seconds.
- Task 0 runs 2.19 seconds.
- All subprocesses done.
复制代码 代码解读:
对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用
close()之后就不能继续添加新的Process了。请注意输出的结果,task0,1,2,3是立刻执行的,而
task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多
同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5)就
可以同时跑5个进程。由于Pool的默认大小是CPU的核数,如果你不幸拥有8核CPU,你要提交至少
9个子进程才能看到上面的等待效果。
第四种:进程间通信
Process之间肯定是需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的
multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。
我们以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据:
- 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:
- value = q.get(True)
- print ('Get %s from queue.' % value)
-
- 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()
- # 启动子进程pr,读取:
- pr.start()
- # 等待pw结束:
- pw.join()
- # pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
- pr.terminate()
- 运行结果:
- [python] view plain copy
- Put A to queue...
- Get A from queue.
- Put B to queue...
- Get B from queue.
- Put C to queue...
- Get C from queue.
复制代码
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