【2020Python修炼记】python并发编程（三）多进程-应用部分（python 并发编程）

【2020Python修炼记】python并发编程（三）多进程-应用部分（python 并发编程）

一、 multiprocessing模块介绍

# 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 模块——

# 作用：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

# 功能：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。

PS：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。

二、 process类的介绍

1、创建进程的 类 process

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  eg: Process(target=task, args=('jason',))

2、group 参数未使用，值始终为None

3、target 表示调用对象，即子进程要执行的任务

4、args 表示调用对象target函数的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)  ，（元组形式，用逗号隔开元素，末尾一定必须有逗号）

5、kwargs 表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}

6、name 为子进程的名称

2、方法介绍

1、p.start()

启动进程，并调用该子进程中的p.run()

2、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

3、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

4、p.is_alive()

如果p仍然运行，返回True

5、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

3、属性介绍

1、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

2、p.name     进程的名称

3、p.pid      当前进程的pid

4、p.ppid   当前进程的父进程的pid

5、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)

6、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）

三、 process类的使用

# windows操作系统下 创建进程一定要在main内创建,

因为windows下创建进程类似于模块导入的方式,会从上往下依次执行代码

# linux中则是直接将代码完整地拷贝一份

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

1、创建进程的两种方式

（1）、类实例化产生对象

（2）、类的继承  run方法

2、进程之间的内存空间是隔离的

3、Process对象的join方法——join：是主进程在等，等待子进程结束

4、Process对象的其他方法或属性（了解）

四、僵尸进程和孤儿进程

1、僵尸进程——“死了没死透”

僵尸进程（有害）

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：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。

2、孤儿进程——“没爹没娘”

孤儿进程（无害）

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。

五 、守护进程

主进程创建守护进程——“皇帝（主进程）驾崩，好多陪葬（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

六 、进程同步(互斥锁)

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——加锁处理——牺牲效率，保证有序和数据安全

1、多个进程共享同一打印终端

2、多个进程共享同一文件-- 文件当数据库，模拟抢票

3、总结——抛‘互斥锁’砖，引出‘管道队列’玉（请看第七部分--队列）

#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——基于消息的IPC通信机制：队列和管道

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。

七 、队列--生产者消费者模型

进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC ：Inter-Process Communication），

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

1、类 Queue 的介绍与基本使用

（1）创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）：

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。

参数介绍：

maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。

（2）主要方法介绍：

q.put()

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()

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

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