Python基础：多进程的应用讲解

现在很多CPU都支持多核，甚至是手机都已经开始支持多核了。而Python的GIL（Global Interpreter Locko）则使得其没法使用这些多核带来的优势。还好从Python2.6开始，引入了multiprocessing模块，我们终于可以使用多核带来的便利了。

本文，你会学习到下面这些内容：

• 使用多进程的优点
• 使用多进程的缺点
• 使用multiprocessing来创建多进程
• Process的子类化
• 创建进程池

本文并不是一个multiprocessing的全面的介绍，假如你想全面的了解它，可以参见官方的文档：

https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html

下面让我们开始吧！

使用多进程的优点

使用多进程有很多优点：

• 多进程使用独立的内存空间
• 相比于线程，代码更加直观
• 能够使用多个CPU/多核
• 避免GIL
• 子进程可以被kill（和thread不同）
• multiprocessing有和threading.Thread类似的接口
• 对CPU绑定的进程比较好（加密，二进制搜索，矩阵乘法等）

下面我们来看看使用多进程有什么缺点：

使用多进程的缺点

使用多进程也有一些缺点：

• 进程间通信更加复杂
• 内存的占用大于线程

使用multiprocessing来创建进程

multiprocessing是用来模拟threading.Thread类工作的。下面就是一个使用它的例子：

import multiprocessing import random import time def worker(name: str) -> None: print(f'Started worker {name}')
    worker_time = random.choice(range(1, 5))
    time.sleep(worker_time) print(f'{name} worker finished in {worker_time} seconds') if __name__ == '__main__':
    processes = [] for i in range(5):
        process = multiprocessing.Process(target=worker,
                                          args=(f'computer_{i}',))
        processes.append(process)
        process.start() for proc in processes:
        proc.join()

首先第一步需要import multiprocessing模块，另外两个import分别是为random和time服务的。

worker函数就是用来假装做一些事情，传入一个name的参数，没有什么返回，他首先打印name的值，然后随机sleep一段时间用来模拟做一段很长时间的工作，最后打印work finish。

紧接着，你使用multiprocessing.Process创建了5个进程，他的使用和threading.Tread()比较类似，你告诉Process哪个目标函数需要调用，以及会传入什么参数给他们，然后你调用了start函数来启动进程。另外你会把这些进程加入到一个list中。

最后，你遍历这个list，调用join方法，这个方法其实就是告诉Python等到进程结束。

假如你run这个函数，你会看到类似下面这样的输出：

其实你每次运行这个函数，结果都会有稍许的不同，主要还是因为你调用了random函数，你可以试试，看看你自己的输出。

Process的子类化

multiporcessing模块中的Process类是可以子类化的，他和threading.thread的类差不多。我们来看下面代码：

# worker_thread_subclass.py
import random import multiprocessing import time class WorkerProcess(multiprocessing.Process): def __init__(self, name):
        multiprocessing.Process.__init__(self)
        self.name = name def run(self): """ Run the thread """ worker(self.name) def worker(name: str) -> None: print(f'Started worker {name}')
    worker_time = random.choice(range(1, 5))
    time.sleep(worker_time) print(f'{name} worker finished in {worker_time} seconds') if __name__ == '__main__':
    processes = [] for i in range(5):
        process = WorkerProcess(name=f'computer_{i}')
        processes.append(process)
        process.start() for process in processes:
        process.join()

这里，我们写了一个multiprocess.Process()的子类，并且重写了run()方法。

其他方面和上面的例子其实是类似的，现在我们可以来看看具体的输出，和上面的也类似。

创建一个进程池

假如你有很多进程需要运行，有时你希望能够限制进程运行的数目。比如说，你需要运行20个进程，但是你只有4个核，那么你可以使用multiprocessing模块来创建一个进程池，用它来限制每次进程运行的数目到4个。

下面是示例的代码：

import random import time from multiprocessing import Pool def worker(name: str) -> None: print(f'Started worker {name}')
    worker_time = random.choice(range(1, 5))
    time.sleep(worker_time) print(f'{name} worker finished in {worker_time} seconds') if __name__ == '__main__':
    process_names = [f'computer_{i}' for i in range(15)]
    pool = Pool(processes=5)
    pool.map(worker, process_names)
    pool.terminate()

这个例子中，worker函数还是一样的，主要是后面的代码， 我们创建了一个进程池，它的数目是5，也就意味着最大的运行数目是5。使用这个pool，你需要调用map()方法，然后把你需要的调用的方法和参数传递给他。

这样的话，Python每次只会使用5个进程来运行直到结束。最后你需要调用terminate()函数，否则你会发现下面的错误：

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/multiprocessing/resource_tracker.py:216:

UserWarning: resource_tracker: There appear to be 6 leaked semaphore objects to clean up at shutdown

这个代码的具体输出如下所示：

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