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python之进程

2019-09-11 17:03:22  阅读:89  来源: 互联网

标签:__ Process name python print 进程 import



一、进程

1.1 理论知识

操作系统的作用:

(1)隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口

(2)管理、调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序

多道技术

(1)产生背景:针对单核,实现并发 

  • ps: 现在的主机一般是多核,那么每个核都会利用多道技术 有4个cpu,运行于cpu1的某个程序遇到io阻塞,会等到io结束再重新调度,会被调度到4个 cpu中的任意一个,具体由操作系统调度算法决定。

(2)空间上的复用:如内存中同时有多道程序

(3)时间上的复用:复用一个cpu的时间片 强调:遇到io切,占用cpu时间过长也切,核心在于切之前将进程的状态保存下来,这样 才能保证下次切换回来时,能基于上次切走的位置继续运行。

1.2进程的概念

顾名思义,进程即正在执行的一个过程或者任务。进程是对正在运行程序的一个抽象。

进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配的基本单位,是操作系统结构的基础。

在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。

1.3进程的由来

进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。

狭义定义:进程是正在运行的程序的实例(an instance of a computer program that is being executed)。

广义定义:进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元,在传统的操作系统中,进程既是基本的分配单元,也是基本的执行单元。

PS:即使可以利用的cpu只有一个(早期的计算机确实如此),也能保证支持(伪)并发的能力。将一个单独的cpu变成多个虚拟的cpu(多道技术:时间多路复用和空间多路复用+硬件上支持隔离),没有进程的抽象,现代计算机将不复存在。

1.4进程与程序的区别

程序仅仅只是一堆代码而已,而进程指的是程序的运行过程。

需要强调:同一个程序执行两次,那也是两个进程,比如打开暴风影音,虽然都是同一个软件,但是一个可以播放喜洋洋,一个可以播放熊出没。

1.5 进程调度

要想多个进程交替运行,操作系统必须对这些进程进行调度,这个调度也不是随即进行的,而是需要遵循一定的法则,由此就有了进程的调度算法。

先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法,该算法既可用于作业调度,也可用于进程调度。FCFS算法比较有利于长作业(进程),而不利于短作业(进程)。由此可知,本算法适合于CPU繁忙型作业,而不利于I/O繁忙型的作业(进程)。
先来先服务
短作业(进程)优先调度算法(SJ/PF)是指对短作业或短进程优先调度的算法,该算法既可用于作业调度,也可用于进程调度。但其对长作业不利;不能保证紧迫性作业(进程)被及时处理;作业的长短只是被估算出来的。
短作业法
时间片轮转(Round Robin,RR)法的基本思路是让每个进程在就绪队列中的等待时间与享受服务的时间成比例。在时间片轮转法中,需要将CPU的处理时间分成固定大小的时间片,例如,几十毫秒至几百毫秒。如果一个进程在被调度选中之后用完了系统规定的时间片,但又未完成要求的任务,则它自行释放自己所占有的CPU而排到就绪队列的末尾,等待下一次调度。同时,进程调度程序又去调度当前就绪队列中的第一个进程。
      显然,轮转法只能用来调度分配一些可以抢占的资源。这些可以抢占的资源可以随时被剥夺,而且可以将它们再分配给别的进程。CPU是可抢占资源的一种。但打印机等资源是不可抢占的。由于作业调度是对除了CPU之外的所有系统硬件资源的分配,其中包含有不可抢占资源,所以作业调度不使用轮转法。
在轮转法中,时间片长度的选取非常重要。首先,时间片长度的选择会直接影响到系统的开销和响应时间。如果时间片长度过短,则调度程序抢占处理机的次数增多。这将使进程上下文切换次数也大大增加,从而加重系统开销。反过来,如果时间片长度选择过长,例如,一个时间片能保证就绪队列中所需执行时间最长的进程能执行完毕,则轮转法变成了先来先服务法。时间片长度的选择是根据系统对响应时间的要求和就绪队列中所允许最大的进程数来确定的。
      在轮转法中,加入到就绪队列的进程有3种情况:
      一种是分给它的时间片用完,但进程还未完成,回到就绪队列的末尾等待下次调度去继续执行。
      另一种情况是分给该进程的时间片并未用完,只是因为请求I/O或由于进程的互斥与同步关系而被阻塞。当阻塞解除之后再回到就绪队列。
      第三种情况就是新创建进程进入就绪队列。
      如果对这些进程区别对待,给予不同的优先级和时间片从直观上看,可以进一步改善系统服务质量和效率。例如,我们可把就绪队列按照进程到达就绪队列的类型和进程被阻塞时的阻塞原因分成不同的就绪队列,每个队列按FCFS原则排列,各队列之间的进程享有不同的优先级,但同一队列内优先级相同。这样,当一个进程在执行完它的时间片之后,或从睡眠中被唤醒以及被创建之后,将进入不同的就绪队列。  
时间片轮转
前面介绍的各种用作进程调度的算法都有一定的局限性。如短进程优先的调度算法,仅照顾了短进程而忽略了长进程,而且如果并未指明进程的长度,则短进程优先和基于进程长度的抢占式调度算法都将无法使用。
而多级反馈队列调度算法则不必事先知道各种进程所需的执行时间,而且还可以满足各种类型进程的需要,因而它是目前被公认的一种较好的进程调度算法。在采用多级反馈队列调度算法的系统中,调度算法的实施过程如下所述。
(1) 应设置多个就绪队列,并为各个队列赋予不同的优先级。第一个队列的优先级最高,第二个队列次之,其余各队列的优先权逐个降低。该算法赋予各个队列中进程执行时间片的大小也各不相同,在优先权愈高的队列中,为每个进程所规定的执行时间片就愈小。例如,第二个队列的时间片要比第一个队列的时间片长一倍,……,第i+1个队列的时间片要比第i个队列的时间片长一倍。
(2) 当一个新进程进入内存后,首先将它放入第一队列的末尾,按FCFS原则排队等待调度。当轮到该进程执行时,如它能在该时间片内完成,便可准备撤离系统;如果它在一个时间片结束时尚未完成,调度程序便将该进程转入第二队列的末尾,再同样地按FCFS原则等待调度执行;如果它在第二队列中运行一个时间片后仍未完成,再依次将它放入第三队列,……,如此下去,当一个长作业(进程)从第一队列依次降到第n队列后,在第n 队列便采取按时间片轮转的方式运行。

(3) 仅当第一队列空闲时,调度程序才调度第二队列中的进程运行;仅当第1~(i-1)队列均空时,才会调度第i队列中的进程运行。如果处理机正在第i队列中为某进程服务时,又有新进程进入优先权较高的队列(第1~(i-1)中的任何一个队列),则此时新进程将抢占正在运行进程的处理机,即由调度程序把正在运行的进程放回到第i队列的末尾,把处理机分配给新到的高优先权进程。
多级反馈队列

1.6 并行与并发

无论是并行还是并发,在用户看来都是'同时'运行的,不管是进程还是线程,都只是一个任务而已,真是干活的是cpu,cpu来做这些任务,而一个cpu同一时刻只能执行一个任务

并行

多个程序同时在多个cpu上运行,只有具备多个cpu才能实现并行,真正意义上的同时运行。比如赛跑,两个人都在不停的往前跑。

并发

并发是指资源有限的情况下,多个程序交替轮流使用cpu运行,并发是伪并行,即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发,(并行也属于并发)

 

区别

  • 并行是从微观上,也就是在一个精确的时间片刻,有不同的程序在执行,这就要求必须有多个处理器。
  • 并发是从宏观上,在一个时间段上可以看出是同时执行的,比如一个服务器同时处理多个session。

1.7同步\异步and阻塞\非阻塞(重点)

同步和异步:提交任务的两种方式

同步

同步就是一个任务的完成依赖另外一个任务,发起任务后需要等待该任务执行结束,获取返回值,才能继续执行后续代码。

这是一种可靠的任务序列。要么成功都成功,失败都失败,两个任务的状态可以保持一致。

异步

异步是发起一个任务,无需等待该任务时候执行,直接执行后续的代码。

至于被发起的任务最终是否真正完成,依赖它的任务无法确定,所以它是不可靠的任务序列。

比如我去银行办理业务,可能会有两种方式:
第一种 :选择排队等候;
第二种 :选择取一个小纸条上面有我的号码,等到排到我这一号时由柜台的人通知我轮到我去办理业务了;

第一种:前者(排队等候)就是同步等待消息通知,也就是我要一直在等待银行办理业务情况;

第二种:后者(等待别人通知)就是异步等待消息通知。在异步消息处理中,等待消息通知者(在这个例子中就是等待办理业务的人)往往注册一个回调机制,在所等待的事件被触发时由触发机制(在这里是柜台的人)通过某种机制(在这里是写在小纸条上的号码,喊号)找到等待该事件的人。
例子
# 同步
1. multiprocessing.Pool下的apply #发起同步调用后,就在原地等着任务结束,根本不考虑任务是在计算还是在io阻塞,总之就是一股脑地等任务结束
2. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor().submit(func,).result()
3. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor().submit(func,).result()


# 异步:
1. multiprocessing.Pool().apply_async() #发起异步调用后,并不会等待任务结束才返回,相反,会立即获取一个临时结果(并不是最终的结果,可能是封装好的一个对象)。2. concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3).submit(func,)
3. concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(3).submit(func,)
同步和异步

阻塞和非阻塞:任务在执行过程中的状态

阻塞和非阻塞这两个概念与程序(线程)等待消息通知(无所谓同步或者异步)时的状态有关。也就是说阻塞与非阻塞主要是程序两类状态

阻塞:遇到io操作,程序停在原地,释放cpu,cpu处于不工作状态

非阻塞:(就绪或运行状态)没有遇到io或者通过某种手段让程序遇到io也不会停在原地,而是执行其他任务,CPU一直工作。

继续上面的那个例子,不论是排队还是使用号码等待通知,如果在这个等待的过程中,等待者除了等待消息通知之外不能做其它的事情,那么该机制就是阻塞的,表现在程序中,也就是该程序一直阻塞在该函数调用处不能继续往下执行。
相反,有的人喜欢在银行办理这些业务的时候一边打打电话发发短信一边等待,这样的状态就是非阻塞的,因为他(等待者)没有阻塞在这个消息通知上,而是一边做自己的事情一边等待。

注意:同步非阻塞形式实际上是效率低下的,想象一下你一边打着电话一边还需要抬头看到底队伍排到你了没有。如果把打电话和观察排队的位置看成是程序的两个操作的话,这个程序需要在这两种不同的行为之间来回的切换,效率可想而知是低下的;而异步非阻塞形式却没有这样的问题,因为打电话是你(等待者)的事情,而通知你则是柜台(消息触发机制)的事情,程序没有在两种不同的操作中来回切换。
例子

同步异步的总结

  • 同步阻塞形式

效率最低。拿上面的例子来说,就是你专心排队,什么别的事都不做。

  • 异步阻塞形式

如果在银行等待办理业务的人采用的是异步的方式去等待消息被触发(通知),也就是领了一张小纸条,假如在这段时间里他不能离开银行做其它的事情,那么很显然,这个人被阻塞在了这个等待的操作上面;异步操作是可以被阻塞住的,只不过它不是在处理消息时阻塞,而是在等待消息通知时被阻塞。

  • 同步非阻塞形式

实际上是效率低下的

想象一下你一边打着电话一边还需要抬头看到底队伍排到你了没有,如果把打电话和观察排队的位置看成是程序的两个操作的话,这个程序需要在两个不同的任务之间来回的切换,效率可想而知是低下的。

  • 异步非阻塞形式

效率更高,

因为打电话是你(等待者)的事情,而通知你则是柜台(消息触发机制)的事情,程序没有在两种不同的操作中来回切换。

注意:很多人会把同步和阻塞混淆,是因为很多时候同步操作会以阻塞的形式表现出来,同样的,很多人也会把异步和非阻塞混淆,因为异步操作一般都不会在真正的IO操作处被阻塞。

1.8 进程的创建于结束

进程的创建

但凡是硬件,都需要有操作系统去管理,只要有操作系统,就有进程的概念,就需要有创建进程的方式,一些操作系统只为一个应用程序设计;比如微波炉中的控制器,一旦启动微波炉,所有的进程都已经存在。

而对于通用系统(跑很多应用程序),需要有系统运行过程中创建或撤销进程的能力,主要分为4中形式创建新的进程

  1. 系统初始化(查看进程linux中用ps命令,windows中用任务管理器,前台进程负责与用户交互,后台运行的进程与用户无关,运行在后台并且只在需要时才唤醒的进程,称为守护进程,如电子邮件、web页面、新闻、打印)

  2. 一个进程在运行过程中开启了子进程(如nginx开启多进程,os.fork,subprocess.Popen等)

  3. 用户的交互式请求,而创建一个新进程(如用户双击暴风影音)

  4. 一个批处理作业的初始化(只在大型机的批处理系统中应用)

关于创建的子进程,UNIX和windows

  1.相同的是:进程创建后,父进程和子进程有各自不同的地址空间(多道技术要求物理层面实现进程之间内存的隔离),任何一个进程的在其地址空间中的修改都不会影响到另外一个进程。

  2.不同的是:在UNIX中,子进程的初始地址空间是父进程的一个副本,提示:子进程和父进程是可以有只读的共享内存区的。但是对于windows系统来说,从一开始父进程与子进程的地址空间就是不同的。

进程的结束

1. 正常退出(自愿,如用户点击交互式页面的叉号,或程序执行完毕调用发起系统调用正常退出,在linux中用exit,在windows中用ExitProcess)

2. 出错退出(自愿,python a.py中a.py不存在)

3. 严重错误(非自愿,执行非法指令,如引用不存在的内存,1/0等,可以捕捉异常,try...except...)

4. 被其他进程杀死(非自愿,如kill -9)

1.9 进程的层次结构

无论UNIX还是windows,进程只有一个父进程,不同的是:

  1. 在UNIX中所有的进程,都是以init进程为根,组成树形结构。父子进程共同组成一个进程组,这样,当从键盘发出一个信号时,该信号被送给当前与键盘相关的进程组中的所有成员。

  2. 在windows中,没有进程层次的概念,所有的进程都是地位相同的,唯一类似于进程层次的暗示,是在创建进程时,父进程得到一个特别的令牌(称为句柄),该句柄可以用来控制子进程,但是父进程有权把该句柄传给其他子进程,这样就没有层次了。

1.10 进程的状态

在了解其他概念之前,我们首先要了解进程的几个状态。在程序运行的过程中,由于被操作系统的调度算法控制,程序会进入几个状态:就绪,运行和阻塞。

  (1)就绪(Ready)状态

  当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源,只要获得处理机便可立即执行,这时的进程状态称为就绪状态。

  (2)执行/运行(Running)状态当进程已获得处理机,其程序正在处理机上执行,此时的进程状态称为执行状态。

  (3)阻塞(Blocked)状态正在执行的进程,由于等待某个事件发生而无法执行时,便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种,例如,等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件(信号)等。

2、python中进程的操作

2.1multiprocess模块

仔细说来,multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。 之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。

由于提供的子模块非常多,为了方便大家归类记忆,我将这部分大致分为四个部分:创建进程部分,进程同步部分,进程池部分,进程之间数据共享。

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。

Process类的介绍

process模块是一个创建进程的模块,借助这个模块,就可以完成进程的创建。

创建进程:

 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) 

 注意:

  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:

  • group参数未使用,值始终为None
  • 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',)
  • kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
  • name为子进程的名称
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()  # 强行终止进程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  


2.2进程对象的属性

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)

Process类的使用

注意:在windows中Process()必须放到# if __name__ == '__main__':下

 

Since Windows has no fork, the multiprocessing module starts a new Python process and imports the calling module. If Process() gets called upon import, then this sets off an infinite succession of new processes (or until your machine runs out of resources). This is the reason for hiding calls to Process() inside 

if __name__ == "__main__":

since statements inside this if-statement will not get called upon impor

 

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。

2.3创建并开启子进程的两种方法

import time
from multiprocessing import Process

def f(name):
    print('hello', name)
    print('我是子进程')

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start()
    time.sleep(1)
    print('执行主进程的内容了')
普通方法

 

import os
from multiprocessing import Process


class MyProcess(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        print(os.getpid())
        print('%s 正在和女主播聊天' %self.name)

p1=MyProcess('wupeiqi')
p2=MyProcess('yuanhao')
p3=MyProcess('nezha')

p1.start() #start会自动调用run
p2.start()
# p2.run()
p3.start()


p1.join()
p2.join()
p3.join()

print('主线程')
继承Process类
继承process类

进程之间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)
View Code

查看进程的进程号pid

import os
from multiprocessing import Process

def f(x):
    print('子进程id :',os.getpid(),'父进程id :',os.getppid())
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    print('主进程id :', os.getpid())
    p_lst = []
    for i in range(5):
        p = Process(target=f, args=(i,))
        p.start()
主进程和子进程的进程号

2.4进程对象join方法
功能:阻塞等待一个子进程结束

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.start()
p.join(0.0001) #等待p停止,等0.0001秒就不再等了
print('开始')
join主进程,等待子进程结束

有了join,程序就不需要串行了吗?

from multiprocessing import Process
import time
import random
def piao(name):
    print('%s is piaoing' %name)
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print('%s is piao end' %name)

p1=Process(target=piao,args=('egon',))
p2=Process(target=piao,args=('alex',))
p3=Process(target=piao,args=('yuanhao',))
p4=Process(target=piao,args=('wupeiqi',))

p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()

#有的同学会有疑问:既然join是等待进程结束,那么我像下面这样写,进程不就又变成串行的了吗?
#当然不是了,必须明确:p.join()是让谁等?
#很明显p.join()是让主线程等待p的结束,卡住的是主线程而绝非进程p,

#详细解析如下:
#进程只要start就会在开始运行了,所以p1-p4.start()时,系统中已经有四个并发的进程了
#而我们p1.join()是在等p1结束,没错p1只要不结束主线程就会一直卡在原地,这也是问题的关键
#join是让主线程等,而p1-p4仍然是并发执行的,p1.join的时候,其余p2,p3,p4仍然在运行,等#p1.join结束,可能p2,p3,p4早已经结束了,这样p2.join,p3.join.p4.join直接通过检测,无需等待
# 所以4个join花费的总时间仍然是耗费时间最长的那个进程运行的时间
p1.join()
p2.join()
p3.join()
p4.join()

print('主线程')


#上述启动进程与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()
View Code

注意join的写法

import time
from multiprocessing import Process

def func():
    time.sleep(2)

if __name__ == '__main__':
    # 异步开启进程
    start1 = time.time()
    p_l = []
    for i in range(10):
        p = Process(target=func)
        p.start()
        p_l.append(p)

    for p in p_l:
        p.join()
    print('异步:',time.time()-start1)  # 异步: 3.9578561782836914


    # 同步开启进程
    start2 = time.time()
    for i in range(10):
        p = Process(target=func)
        p.start()
        p.join()
    print('同步:', time.time() - start2)  # 同步: 24.39994978904724
View Code

在上述例子中,使用第一种方式join,本质是先开启10进程,这10个进程是异步开启的,也就是说几乎同时开启,然后分别对10个进程进行join,这10个join分别是对自己的进程阻塞等待执行完,也就是说这10个进程之间的执行是互不干扰的。所以最终时间是单个执行最长的时间+代码执行时间。

而使用第二种方式join,其实是先开一个进程,然后立马对进程使用join,所以下一个进程的开始是在第一个进程执行结束后才开始,也就是这10个进程是同步开启的,所以最终的时间是所有进程执行时间和+代码执行时间。

2.5Process对象的其他属性与方法

#进程对象的其他方法一:terminate,is_alive
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(1,5))
        print('%s is piao end' %self.name)


p1=Piao('egon1')
p1.start()

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(p1.is_alive()) #结果为True

print('开始')
print(p1.is_alive()) #结果为False
View Code
from multiprocessing import Process
import time
import random
class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        # self.name=name
        # super().__init__() #Process的__init__方法会执行self.name=Piao-1,
        #                    #所以加到这里,会覆盖我们的self.name=name

        #为我们开启的进程设置名字的做法
        super().__init__()
        self.name=name

    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.start()
print('开始')
print(p.pid) #查看pid
name与pid

2.6思考

from multiprocessing import Process
import time,os

def task():
    print('%s is running' %os.getpid())
    time.sleep(3)
    
if __name__ == '__main__':
    p=Process(target=task)
    p.start()
    p.join() # 等待进程p结束后,join函数内部会发送系统调用wait,去告诉操作系统回收掉进程p的id号

    print(p.pid) #???此时能否看到子进程p的id号
    print('主')
思考
#答案:可以
#分析:
p.join()是像操作系统发送请求,告知操作系统p的id号不需要再占用了,回收就可以,
此时在父进程内还可以看到p.pid,但此时的p.pid是一个无意义的id号,因为操作系统已经将该编号回收

打个比方:
我党相当于操作系统,控制着整个中国的硬件,每个人相当于一个进程,每个人都需要跟我党申请一个身份证号
该号码就相当于进程的pid,人死后应该到我党那里注销身份证号,p.join()就相当于要求我党回收身份证号,但p的家人(相当于主进程)
仍然持有p的身份证,但此刻的身份证已经没有意义
答案

2.7僵尸进程与孤儿进程

僵尸进程(有害)
  僵尸进程:一个进程使用fork创建子进程,如果子进程退出,而父进程并没有调用wait或waitpid获取子进程的状态信息,那么子进程的进程描述符仍然保存在系统中。这种进程称之为僵死进程。详解如下

我们知道在unix/linux中,正常情况下子进程是通过父进程创建的,子进程在创建新的进程。子进程的结束和父进程的运行是一个异步过程,即父进程永远无法预测子进程到底什么时候结束,如果子进程一结束就立刻回收其全部资源,那么在父进程内将无法获取子进程的状态信息。

因此,UNⅨ提供了一种机制可以保证父进程可以在任意时刻获取子进程结束时的状态信息:
1、在每个进程退出的时候,内核释放该进程所有的资源,包括打开的文件,占用的内存等。但是仍然为其保留一定的信息(包括进程号the process ID,退出状态the termination status of the process,运行时间the amount of CPU time taken by the process等)
2、直到父进程通过wait / waitpid来取时才释放. 但这样就导致了问题,如果进程不调用wait / waitpid的话,那么保留的那段信息就不会释放,其进程号就会一直被占用,但是系统所能使用的进程号是有限的,如果大量的产生僵死进程,将因为没有可用的进程号而导致系统不能产生新的进程. 此即为僵尸进程的危害,应当避免。

  任何一个子进程(init除外)在exit()之后,并非马上就消失掉,而是留下一个称为僵尸进程(Zombie)的数据结构,等待父进程处理。这是每个子进程在结束时都要经过的阶段。如果子进程在exit()之后,父进程没有来得及处理,这时用ps命令就能看到子进程的状态是“Z”。如果父进程能及时 处理,可能用ps命令就来不及看到子进程的僵尸状态,但这并不等于子进程不经过僵尸状态。  如果父进程在子进程结束之前退出,则子进程将由init接管。init将会以父进程的身份对僵尸状态的子进程进行处理。

孤儿进程(无害)

  孤儿进程:一个父进程退出,而它的一个或多个子进程还在运行,那么那些子进程将成为孤儿进程。孤儿进程将被init进程(进程号为1)所收养,并由init进程对它们完成状态收集工作。

  孤儿进程是没有父进程的进程,孤儿进程这个重任就落到了init进程身上,init进程就好像是一个民政局,专门负责处理孤儿进程的善后工作。每当出现一个孤儿进程的时候,内核就把孤 儿进程的父进程设置为init,而init进程会循环地wait()它的已经退出的子进程。这样,当一个孤儿进程凄凉地结束了其生命周期的时候,init进程就会代表党和政府出面处理它的一切善后工作。因此孤儿进程并不会有什么危害。

我们来测试一下(创建完子进程后,主进程所在的这个脚本就退出了,当父进程先于子进程结束时,子进程会被init收养,成为孤儿进程,而非僵尸进程),文件内容

import os
import sys
import time

pid = os.getpid()
ppid = os.getppid()
print 'im father', 'pid', pid, 'ppid', ppid
pid = os.fork()
#执行pid=os.fork()则会生成一个子进程
#返回值pid有两种值:
#    如果返回的pid值为0,表示在子进程当中
#    如果返回的pid值>0,表示在父进程当中
if pid > 0:
    print 'father died..'
    sys.exit(0)

# 保证主线程退出完毕
time.sleep(1)
print 'im child', os.getpid(), os.getppid()

执行文件,输出结果:
im father pid 32515 ppid 32015
father died..
im child 32516 1

看,子进程已经被pid为1的init进程接收了,所以僵尸进程在这种情况下是不存在的,存在只有孤儿进程而已,孤儿进程声明周期结束自然会被init来销毁。
测试

2.8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

import os
import time
from multiprocessing import Process

class Myprocess(Process):
    def __init__(self,person):
        super().__init__()
        self.person = person
    def run(self):
        print(os.getpid(),self.name)
        print('%s正在和女主播聊天' %self.person)


p=Myprocess('哪吒')
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()
time.sleep(10) # 在sleep时查看进程id对应的进程ps -ef|grep id
print('主')
View Code

 

from multiprocessing import Process

def foo():
    print(123)
    time.sleep(1)
    print("end123")

def bar():
    print(456)
    time.sleep(3)
    print("end456")


p1=Process(target=foo)
p2=Process(target=bar)

p1.daemon=True
p1.start()
p2.start()
time.sleep(0.1)
print("main-------")
#打印该行则主进程代码结束,则守护进程p1应该被终止.
#可能会有p1任务执行的打印信息123,因为主进程打印main----时,p1可能已经开始执行会打印出123,但是随即被终止,不执行后面end123.可能p1还没还是执行,则不会打印123
主进程代码执行结束,守护进程立即结束

socket多进程实现多人聊天

from socket import *
from multiprocessing import Process

server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)

def talk(conn,client_addr):
    while True:
        try:
            msg=conn.recv(1024)
            if not msg:break
            conn.send(msg.upper())
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__': #windows下start进程一定要写到这下面
    while True:
        conn,client_addr=server.accept()
        p=Process(target=talk,args=(conn,client_addr))
        p.start()
多进程实现socket并发多人聊天_server端

 

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))
    msg=client.recv(1024)
    print(msg.decode('utf-8'))
client端

2.9进程互斥锁(同步锁)

互斥锁概念

进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,

而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理

模拟购票系统:

不加锁并发执行

import time
import json
import random
from multiprocessing import Lock
from multiprocessing import Process
def check_ticket(name):
    """查票函数"""
    time.sleep(random.uniform(1,2))  # 模拟查票时间
    with open('ticket',encoding='utf-8') as f:
        dic = json.load(f)
        num = dic['count']
        print('%s 在查票,还有%s张'%(name,num))


def buy_ticket(name):
    """购买票"""
    with open('ticket','r',encoding='utf-8') as f:
        dic = json.load(f)
    if dic['count']>0:
        time.sleep(random.uniform(1, 2))  # 模拟买票时间
        with open('ticket', 'w', encoding='utf-8') as f:
            dic['count'] -= 1  # 买票后对数据操作
            json.dump(dic,f)
            time.sleep(2)
        print('%s 买票成功' % name)
    else:
        print('票卖完了,%s没有买到票'%name)


def operate(name,lock):
    """操作函数"""
    check_ticket(name)
    buy_ticket(name)


if __name__ == '__main__':
    l = ['alex','wusir','egon','baoyuan']
    lock = Lock()
    # 开启线程,查票和买票并发执行
    for name in l:
        Process(target=operate,args=(name,lock)).start()
并发运行,效率高,但竞争写同一文件,数据写入错乱

 给修改数据的操作加锁,保证安全

import time
import json
import random
from multiprocessing import Lock
from multiprocessing import Process
def check_ticket(name):
    """查票函数"""
    time.sleep(random.uniform(1,2))  # 模拟查票时间
    with open('ticket',encoding='utf-8') as f:
        dic = json.load(f)
        num = dic['count']
        print('%s 在查票,还有%s张'%(name,num))


def buy_ticket(name):
    """购买票"""
    with open('ticket','r',encoding='utf-8') as f:
        dic = json.load(f)
    if dic['count']>0:
        time.sleep(random.uniform(1, 2))  # 模拟买票时间
        with open('ticket', 'w', encoding='utf-8') as f:
            dic['count'] -= 1  # 买票后对数据操作
            json.dump(dic,f)
            time.sleep(2)
        print('%s 买票成功' % name)
    else:
        print('票卖完了,%s没有买到票'%name)


def operate(name,lock):
    """操作函数"""
    check_ticket(name)
    # with lock:
    lock.acquire()  # 给买票操作加锁,保证数据安全
    buy_ticket(name)
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    l = ['alex','wusir','egon','baoyuan']
    lock = Lock()
    # 开启线程,查票和买票并发执行
    for name in l:
        Process(target=operate,args=(name,lock)).start()
加锁:购票行为由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但保证了数据安全

与join的区别

前提:二者原理都一样,都是将并发变成串行 

区别一:join是按照人为指定顺序执行,而互斥锁是进程平等的竞争,谁先抢到谁执行。

区别二:让一部分代码(修改共享数据的代码)串行,而join只能将代码整体串行

小结

强调:必须是lock.acquire()一次,然后lock.release()释放一次,才能继续lock.acquire()

#加锁可以保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个任务可以进行修改,即串行的修改,没错,速度是慢了,但牺牲了速度却保证了数据安全。
虽然可以用文件共享数据实现进程间通信,但问题是:
1.效率低(共享数据基于文件,而文件是硬盘上的数据)
2.需要自己加锁处理

#因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾:
1、效率高(多个进程共享一块内存的数据)
2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制:队列和管道。
队列和管道都是将数据存放于内存中
队列又是基于(管道+锁)实现的,可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来,
我们应该尽量避免使用共享数据,尽可能使用消息传递和队列,避免处理复杂的同步和锁问题,而且在进程数目增多时,往往可以获得更好的可获展性。

2.10  IPC(进程之间通信)机制和队列

进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的

IPC:进程之间通信(inter process communication),要实现,必须找到一种介质,满足:

  1. 所有进程可以共享
  2. 必须是内存空间(速度快)
  3. 解决锁的问题

而队列就是满足条件的介质

创建队列的类(底层就是以管道和锁定的方式实现)

 from multiprocessing import Queue q = Queue([maxsize]): # 创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。

# maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制。  

 主要方法:

q.put方法用以插入数据到队列中,put方法还有两个可选参数:blocked和timeout。
  # 如果blocked为True(默认值),并且timeout为正值,该方法会阻塞timeout指定的时间,直到该队列有剩余的空间。
  # 如果超时,会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False,但该Queue已满,会立即抛出Queue.Full异常。
q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样,get方法有两个可选参数:blocked和timeout。
  # 如果blocked为True(默认值),并且timeout为正值,那么在等待时间内没有取到任何元素,会抛出Queue.Empty异常。
  # 如果blocked为False,有两种情况存在,如果Queue有一个值可用,则立即返回该值,否则,如果队列为空,则立即抛出Queue.Empty异常.

q.get_nowait():同q.get(False)
q.put_nowait():同q.put(False)

q.empty()  调用此方法时q为空则返回True,该结果不可靠,比如在返回True的过程中,如果队列中又加入了项目。
q.full()  调用此方法时q已满则返回True,该结果不可靠,比如在返回True的过程中,如果队列中的项目被取走。
q.qsize()  返回队列中目前项目的正确数量,结果也不可靠,理由同q.empty()和q.full()一样

其他方法:

q.cancel_join_thread()  不会在进程退出时自动连接后台线程。可以防止join_thread()方法阻塞
q.close()  关闭队列,防止队列中加入更多数据。调用此方法,后台线程将继续写入那些已经入队列但尚未写入的数据,但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集,将调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中产生任何类型的数据结束信号或异常。例如,如果某个使用者正在被阻塞在get()操作上,关闭生产者中的队列不会导致get()方法返回错误。
q.join_thread()  连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法之后,等待所有队列项被消耗。默认情况下,此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread方法可以禁止这种行为

'''
multiprocessing模块支持进程间通信的两种主要形式:管道和队列
都是基于消息传递实现的,但是队列接口
'''

from multiprocessing import Process,Queue
import time
q=Queue(3)


#put ,get ,put_nowait,get_nowait,full,empty
q.put(3)
q.put(3)
q.put(3)
print(q.full()) #满了

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.empty()) #空了
实例

2.11生产者消费者模型

消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。

两个重要角色:

  • 生产者:将负责制造数据的任务比喻为生产者
  • 消费者:将接收生产者造出的数据来作进一步的处理,该类任务比喻为消费者

为什么使用生产者消费者模型

1.生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯,而通过阻塞队列来进行通讯。

2.实现了生产者和消费者的解耦合

3.平衡了生产力与消费力,及生产者可以不停生产,消费者可以不停处理,因为二者不用直接沟通,而是分别和队列沟通

#生产者消费者模型总结
    #程序中有两类角色
        一类负责生产数据(生产者)
        一类负责处理数据(消费者)
        
    #引入生产者消费者模型为了解决的问题是:
        平衡生产者与消费者之间的工作能力,从而提高程序整体处理数据的速度
        
    #如何实现:
        生产者-->列队-->消费者
    #生产者消费者模型实现类程序的解耦和

基于队列实现生产者消费者模型

import time
import random
from multiprocessing import Queue,Process


def producer(name,q):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.uniform(1,2))
        res = '包子 %s'%i
        q.put(res)
        print('\033[45m生产者%s生产了%s\033[0m'%(name,res))


def comsumer(name,q):
    while True:
        res =q.get()
        if not res:break
        time.sleep(random.uniform(1,3))
        print('\033[46m消费者%s吃了%s\033[0m'%(name,res))

if __name__ == '__main__':
    # 1.共享的盆
    q = Queue()
    # 2.生产者
    p1 = Process(target=producer,args=('egon',q))
    # 3.消费者
    c1 = Process(target=comsumer,args=('alex',q))
    c2 = Process(target=comsumer,args=('wusir',q))

    p1.start()
    c1.start()
    c2.start()
    p1.join()
    q.put(None) # 当生产完成后向队列中放入None用来告诉消费者生产物被消费完。有几个消费者就需要放几个None
    q.put(None)
View Code

上面代码的问题:主进程永远不会结束,原因是:生产者p在生产完后就结束了,但是消费者c在取空了q之后,则一直处于死循环中且卡在q.get()这一步。

解决方式无非是让生产者在生产完毕后,往队列中再发一个结束信号,这样消费者在接收到结束信号后就可以break出死循环。如果遇到有多个消费者的时候,我们需要发送多个结束信号,很low

另一种结束方法:JoinableQueue

#JoinableQueue([maxsize]):这就像是一个Queue对象,但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。

   #参数介绍:
    maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制。    
  #方法介绍:
    JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有:
    q.task_done():使用者使用此方法发出信号,表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量,将引发ValueError异常
    q.join():生产者调用此方法进行阻塞,直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止
import time
import random
from multiprocessing import JoinableQueue,Process

def consumer(jq,name):
    while True:
        food = jq.get()
        time.sleep(random.uniform(1,3))
        print('%s吃完了%s'%(name,food))
        jq.task_done()  # 给队列中发送一个信号,消耗完一个产品


def producer(jq,name):
    for i in range(10):
        time.sleep(random.uniform(1,2))
        food = 'baozi%s'%i
        print('%s生产了%s'%(name,food))
        jq.put(food)  # 生产一个产品就往队列中增加
    jq.join()


if __name__ == '__main__':
    jq = JoinableQueue(5)
    p1 = Process(target=producer,args=(jq,'egon'))
    c1 = Process(target=consumer,args=(jq,'alex'))
    c1.daemon = True
    c1.start()
    p1.start()
    p1.join()
JoinableQueue自动结束程序

2.12管道
进程间通信(IPC)方式二:管道(不推荐使用,了解即可)

#创建管道的类:
Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道,并返回元组(conn1,conn2),其中conn1,conn2表示管道两端的连接对象,强调一点:必须在产生Process对象之前产生管道
#参数介绍:
dumplex:默认管道是全双工的,如果将duplex射成False,conn1只能用于接收,conn2只能用于发送。
#主要方法:
    conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收,recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭,那么recv方法会抛出EOFError。
    conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象
 #其他方法:
conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收,将自动调用此方法
conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符
conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用,返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数,方法将立即返回结果。如果将timeout射成None,操作将无限期地等待数据到达。
 
conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息,超过了这个最大值,将引发IOError异常,并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭,再也不存在任何数据,将引发EOFError异常。
conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]]):通过连接发送字节数据缓冲区,buffer是支持缓冲区接口的任意对象,offset是缓冲区中的字节偏移量,而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出,然后调用c.recv_bytes()函数进行接收    
 
conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息,并把它保存在buffer对象中,该对象支持可写入的缓冲区接口(即bytearray对象或类似的对象)。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间,将引发BufferTooShort异常。
介绍
from multiprocessing import Process,Pipe

import time,os
def consumer(p,name):
    left,right=p
    left.close()
    while True:
        try:
            baozi=right.recv()
            print('%s 收到包子:%s' %(name,baozi))
        except EOFError:
            right.close()
            break
def producer(seq,p):
    left,right=p
    right.close()
    for i in seq:
        left.send(i)
        # time.sleep(1)
    else:
        left.close()
if __name__ == '__main__':
    left,right=Pipe()

    c1=Process(target=consumer,args=((left,right),'c1'))
    c1.start()


    seq=(i for i in range(10))
    producer(seq,(left,right))

    right.close()
    left.close()

    c1.join()
    print('主进程')
基于管道实现进程间通信

注意:生产者和消费者都没有使用管道的某个端点,就应该将其关闭,如在生产者中关闭管道的右端,在消费者中关闭管道的左端。如果忘记执行这些步骤,程序可能再消费者中的recv()操作上挂起。管道是由操作系统进行引用计数的,必须在所有进程中关闭管道后才能生产EOFError异常。因此在生产者中关闭管道不会有任何效果,付费消费者中也关闭了相同的管道端点。

2.13共享数据

展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋

即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合

通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求,

还可以扩展到分布式系统中

进程间通信应该尽量避免使用本节所讲的共享数据的方式

进程间数据是独立的,可以借助于队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的

虽然进程间数据独立,但可以通过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此

A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate 
them using proxies. A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event,
Barrier, Queue, Value and Array. For example,

 

from multiprocessing import Manager,Process,Lock
import os
def work(d,lock):
    # with lock: #不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱
        d['count']-=1

if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    with Manager() as m:
        dic=m.dict({'count':100})
        p_l=[]
        for i in range(100):
            p=Process(target=work,args=(dic,lock))
            p_l.append(p)
            p.start()
        for p in p_l:
            p.join()
        print(dic)
        #{'count': 94}
进程之间操作共享的数据

2.14信号量

互斥锁 同时只允许一个线程更改数据,而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。

比如厕所有3个坑,那最多只允许3个人上厕所,后面的人只能等里面有人出来了才能再进去,如果指定信号量为3,那么来一个人获得一把锁,计数加1,当计数等于3时,后面的人均需要等待。一旦释放,就有人可以获得一把锁

信号量与进程池的概念很像,但是要区分开,信号量涉及到加锁的概念。

from multiprocessing import Process,Semaphore
import time,random

def go_wc(sem,user):
    sem.acquire()
    print('%s 占到一个茅坑' %user)
    time.sleep(random.randint(0,3)) #模拟每个人拉屎速度不一样,0代表有的人蹲下就起来了
    sem.release()

if __name__ == '__main__':
    sem=Semaphore(5)
    p_l=[]
    for i in range(13):
        p=Process(target=go_wc,args=(sem,'user%s' %i,))
        p.start()
        p_l.append(p)

    for i in p_l:
        i.join()
    print('============》')
信号量

2.15事件event

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行,事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

事件处理的机制:全局定义了一个“Flag”,如果“Flag”值为 False,那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞,如果“Flag”值为True,那么event.wait 方法时便不再阻塞。

clear:将“Flag”设置为False

set:将“Flag”设置为True

from multiprocessing import Process,Event
import time,random

def car(e,n):
    while True:
        if not e.is_set(): #Flase
            print('\033[31m红灯亮\033[0m,car%s等着' %n)
            e.wait()
            print('\033[32m车%s 看见绿灯亮了\033[0m' %n)
            time.sleep(random.randint(3,6))
            if not e.is_set():
                continue
            print('走你,car', n)
            break

def police_car(e,n):
    while True:
        if not e.is_set():
            print('\033[31m红灯亮\033[0m,car%s等着' % n)
            e.wait(1)
            print('灯的是%s,警车走了,car %s' %(e.is_set(),n))
            break

def traffic_lights(e,inverval):
    while True:
        time.sleep(inverval)
        if e.is_set():
            e.clear() #e.is_set() ---->False
        else:
            e.set()

if __name__ == '__main__':
    e=Event()
    # for i in range(10):
    #     p=Process(target=car,args=(e,i,))
    #     p.start()

    for i in range(5):
        p = Process(target=police_car, args=(e, i,))
        p.start()
    t=Process(target=traffic_lights,args=(e,10))
    t.start()

    print('============》')
使用实例

2.16进程池

在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是:

  1. 很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数
  2. 一个操作系统不可能无限开启进程,通常有几个核就开几个进程
  3. 进程开启过多,效率反而会下降(开启进程是需要占用系统资源的,而且开启多余核数目的进程也无法做到并行)

例如当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。

我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目。

总结:进程池就是来控制进程的数量,使用一定数量的进程(比如4个),来重复不停止的执行数量巨大的任务,直到所有任务执行完。

ps:对于远程过程调用的高级应用程序而言,应该使用进程池,Pool可以提供指定数量的进程,供用户调用,当有新的请求提交到pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到规定最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,就重用进程池中的进程。

创建进程池的类(不常用了)

Pool([numprocess  [,initializer [, initargs]]]):创建进程池

如果指定numprocess为3,则进程池会从无到有创建三个进程,然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务,不会开启其他进程.

参数介绍

numprocess  # 要创建的进程数,如果省略,将默认使用cpu_count()的值
initializer  # 是每个工作进程启动时要执行的可调用对象,默认为None
initargs  # 是要传给initializer的参数组

主要方法

p.apply(func [, args [, kwargs]])  在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。需要强调的是:此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()
p.apply_async(func [, args [, kwargs]])  在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例,callback是可调用对象,接收输入参数。当func的结果变为可用时,将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作,否则将接收其他异步操作中的结果。
   
p.close()  关闭进程池,防止进一步操作。如果所有操作持续挂起,它们将在工作进程终止前完成
P.jion()  等待所有工作进程退出。此方法只能在close()或teminate()之后调用

其他方法:

方法apply_async()和map_async()的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法
obj.get():返回结果,如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达,将引发一场。如果远程操作中引发了异常,它将在调用此方法时再次被引发。
obj.ready():如果调用完成,返回True
obj.successful():如果调用完成且没有引发异常,返回True,如果在结果就绪之前调用此方法,引发异常
obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。
obj.terminate():立即终止所有工作进程,同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收,将自动调用此函数

from multiprocessing import Pool
import os,time
def work(n):
    print('%s run' %os.getpid())
    time.sleep(3)
    return n**2

if __name__ == '__main__':
    p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply(work,args=(i,)) #同步调用,直到本次任务执行完毕拿到res,等待任务work执行的过程中可能有阻塞也可能没有阻塞,但不管该任务是否存在阻塞,同步调用都会在原地等着,只是等的过程中若是任务发生了阻塞就会被夺走cpu的执行权限
        res_l.append(res)
    print(res_l)
同步调用apply
from multiprocessing import Pool
import os,time
def work(n):
    print('%s run' %os.getpid())
    time.sleep(3)
    return n**2

if __name__ == '__main__':
    p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply_async(work,args=(i,)) #同步运行,阻塞、直到本次任务执行完毕拿到res
        res_l.append(res)

    #异步apply_async用法:如果使用异步提交的任务,主进程需要使用jion,等待进程池内任务都处理完,然后可以用get收集结果,否则,主进程结束,进程池可能还没来得及执行,也就跟着一起结束了
    p.close()
    p.join()
    for res in res_l:
        print(res.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get
异步调用apply_ascny
#一:使用进程池(异步调用,apply_async)
#coding: utf-8
from multiprocessing import Process,Pool
import time

def func(msg):
    print( "msg:", msg)
    time.sleep(1)
    return msg

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(processes = 3)
    res_l=[]
    for i in range(10):
        msg = "hello %d" %(i)
        res=pool.apply_async(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes,当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
        res_l.append(res)
    print("==============================>") #没有后面的join,或get,则程序整体结束,进程池中的任务还没来得及全部执行完也都跟着主进程一起结束了

    pool.close() #关闭进程池,防止进一步操作。如果所有操作持续挂起,它们将在工作进程终止前完成
    pool.join()   #调用join之前,先调用close函数,否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束

    print(res_l) #看到的是<multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x10357c4e0>对象组成的列表,而非最终的结果,但这一步是在join后执行的,证明结果已经计算完毕,剩下的事情就是调用每个对象下的get方法去获取结果
    for i in res_l:
        print(i.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get

#二:使用进程池(同步调用,apply)
#coding: utf-8
from multiprocessing import Process,Pool
import time

def func(msg):
    print( "msg:", msg)
    time.sleep(0.1)
    return msg

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(processes = 3)
    res_l=[]
    for i in range(10):
        msg = "hello %d" %(i)
        res=pool.apply(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes,当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
        res_l.append(res) #同步执行,即执行完一个拿到结果,再去执行另外一个
    print("==============================>")
    pool.close()
    pool.join()   #调用join之前,先调用close函数,否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束

    print(res_l) #看到的就是最终的结果组成的列表
    for i in res_l: #apply是同步的,所以直接得到结果,没有get()方法
        print(i)
详解apply and apply_ascny

回调函数

需要回调函数的场景:进程池中任何一个任务一旦处理完了,就立即告知主进程:我好了额,你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果,该函数即回调函数。

我们可以把耗时间(阻塞)的任务放到进程池中,然后指定回调函数(主进程负责执行),这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程,直接拿到的是任务的结果。

from multiprocessing import Pool
import requests
import json
import os

def get_page(url):
    print('<进程%s> get %s' %(os.getpid(),url))
    respone=requests.get(url)
    if respone.status_code == 200:
        return {'url':url,'text':respone.text}

def pasrse_page(res):
    print('<进程%s> parse %s' %(os.getpid(),res['url']))
    parse_res='url:<%s> size:[%s]\n' %(res['url'],len(res['text']))
    with open('db.txt','a') as f:
        f.write(parse_res)


if __name__ == '__main__':
    urls=[
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.python.org',
        'https://www.openstack.org',
        'https://help.github.com/',
        'http://www.sina.com.cn/'
    ]

    p=Pool(3)
    res_l=[]
    for url in urls:
        res=p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=pasrse_page)
        res_l.append(res)

    p.close()
    p.join()
    print([res.get() for res in res_l]) #拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了

'''
打印结果:
<进程3388> get https://www.baidu.com
<进程3389> get https://www.python.org
<进程3390> get https://www.openstack.org
<进程3388> get https://help.github.com/
<进程3387> parse https://www.baidu.com
<进程3389> get http://www.sina.com.cn/
<进程3387> parse https://www.python.org
<进程3387> parse https://help.github.com/
<进程3387> parse http://www.sina.com.cn/
<进程3387> parse https://www.openstack.org
[{'url': 'https://www.baidu.com', 'text': '<!DOCTYPE html>\r\n...',...}]
'''
View Code
from multiprocessing import Pool
import time,random
import requests
import re

def get_page(url,pattern):
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return (response.text,pattern)

def parse_page(info):
    page_content,pattern=info
    res=re.findall(pattern,page_content)
    for item in res:
        dic={
            'index':item[0],
            'title':item[1],
            'actor':item[2].strip()[3:],
            'time':item[3][5:],
            'score':item[4]+item[5]

        }
        print(dic)
if __name__ == '__main__':
    pattern1=re.compile(r'<dd>.*?board-index.*?>(\d+)<.*?title="(.*?)".*?star.*?>(.*?)<.*?releasetime.*?>(.*?)<.*?integer.*?>(.*?)<.*?fraction.*?>(.*?)<',re.S)

    url_dic={
        'http://maoyan.com/board/7':pattern1,
    }

    p=Pool()
    res_l=[]
    for url,pattern in url_dic.items():
        res=p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),callback=parse_page)
        res_l.append(res)

    for i in res_l:
        i.get()

    # res=requests.get('http://maoyan.com/board/7')
    # print(re.findall(pattern,res.text))
爬虫案例

如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后,再统一处理结果,则无需回调函数。

from multiprocessing import Pool
import time,random,os

def work(n):
    time.sleep(1)
    return n**2
if __name__ == '__main__':
    p=Pool()

    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply_async(work,args=(i,))
        res_l.append(res)

    p.close()
    p.join() #等待进程池中所有进程执行完毕

    nums=[]
    for res in res_l:
        nums.append(res.get()) #拿到所有结果
    print(nums) #主进程拿到所有的处理结果,可以在主进程中进行统一进行处理
View Code

 



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