Python-multiprocessing进程管理
multiprocessing模块包含一个API，它基于threading API可以在多个进程间划分工作。有些情况下，multiprocessing可以作为临时替换，取代threading来利用多个CPU内核，避免全局解释器锁带来的性能瓶颈。
1. multiprocessing基础
创建进程(MP.Process)
要创建第二个进程，最简单的方法是实例化一个Process对象，并调用start()让其工作。
import multiprocessing
def worker():
print 'Worker'
return
if __name__ == '__main__':
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target = worker)
jobs.append(p)
p.start()执行结果将会打印5次‘Worker'，不过不清楚孰先孰后，这取决于具体的执行顺序，因为每个进程都在竞争访问输出流。更有用的做法是，创建一个进程时可以提供参数。与threading不同，要向一个multiprocessing Process传递参数，这个参数必须能够使用pickle串行化。下面的例子向各个工作进程传递一个要打印的数。
import multiprocessing
import time
def worker(num):
print "Worker", num
time.sleep(0.1)
return
if __name__ == '__main__':
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target = worker, args = (i,))
jobs.append(p)
p.start()
Worker 2
Worker 3
Worker 4
Worker 1
可导入的目标函数
threading与multiprocessing例子之间有一个区别，multiprocessing例子中对__main__使用了额外的保护。对于新进程的启动方式，要求子进程能够导入包含目标函数的脚本。可以讲应用的主要部分包装在一个__main__检查中，确保模块导入时不会在各个子进程中递归地运行。另外一个方法是从一个单独的脚本中导入目标函数，下面例子中进程的工作函数是simple.py中worker函数：
import multiprocessing
import simple
if __name__ == '__main__':
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(
target = simple.worker,
)
jobs.append(p)
p.start()确定当前进程(MP.current_process().name)
每个Process实例都有一个名称，其默认值可以在创建进程时改变。给进程命名对于跟踪进程很有用，特别是在当前应用中有多种类型的进程同时运行时。
import multiprocessing
import time
def worker():
name = multiprocessing.current_process().name
print name, 'Starting'
time.sleep(2)
print name, 'Exiting'
def my_device():
name = multiprocessing.current_process().name
print name, 'Starting'
time.sleep(3)
print name, 'Exiting'
if __name__ == '__main__':
service = multiprocessing.Process(name = 'my_service',target = my_device)
worker_1 = multiprocessing.Process(name = 'worker 1', target = worker)
worker_2 = multiprocessing.Process(target = worker) #default name, or set name by worker_2.name = 'worker_2'
worker_1.start()
worker_2.start()
service.start()
进程名称为Process-3的行对应未命名的进程worker_2。
worker 1 Starting
worker 1 Exiting
Process-3 Starting
Process-3 Exiting
my_service Starting
my_service Exiting
守护进程(P.daemon=True)
要标志一个进程为守护进程，可以将其daemon属性设置为True，默认情况下不为守护进程。
service = multiprocessing.Process(name = 'my_service',target = my_device)
service.daemon = True终止进程(P.terminate())
尽管最好使用“毒丸”(posion pill)方法向进程发出信号让其退出，但是如果一个进程看起来已经挂起或者陷入死锁，则需要能够强制性的结束。对一个进程调用terminate()会结束子进程。
import multiprocessing
import time
def slow_worker():
print 'Starting worker'
time.sleep(10)
print 'finished worker'
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target = slow_worker)
print "Befor:", p, p.is_alive()
p.start()
print 'During:', p, p.is_alive()
p.terminate()
print 'Terminate:', p, p.is_alive()
p.join()
print 'Joined:', p, p.is_alive()
During: True
Terminate: True
Joined: False
注意：终止进程后要使用join()退出进程，使进程管理代码有时间更新对象的状态，以反映进程已经终止。
进程的退出状态(P.exitcode)
进程退出时声称的状态码可以通过exitcode属性访问。状态码的范围是：
- == 0 ： 未生成任何错误
- >0 ： 进程有一个错误，并以该错误码退出
- <0 ：进程由一个-1*exitcode信号结束
2. 日志
调试并发问题时，能够访问multiprocessing提供的对象的内部状态很有用。可以使用一个方便的模块级函数来启动日志记录，名为
log_to_stderr()。它使用logging建立一个日志记录器对象，并增加一个处理程序，使得日志消息将发送到标准错误通道，日志默认格式为
'[%(levelname)s/%(processName)s] %(message)s’。
import multiprocessing
import logging
import sys
def worker():
print "Doing some work"
sys.stdout.flush()
if __name__ == '__main__':
multiprocessing.log_to_stderr(logging.DEBUG)
p = multiprocessing.Process(target = worker)
p.start()
p.join()
默认情况下，日志级别设置为NOTSET，即不产生任何消息。通过传入一个不同的日志级别，可以初始化日志记录器，制定所需的详细程度。
[INFO/Process-1] child process calling self.run()
Doing some work
[INFO/Process-1] process shutting down
[DEBUG/Process-1] running all "atexit" finalizers with priority >= 0
[DEBUG/Process-1] running the remaining "atexit" finalizers
[INFO/Process-1] process exiting with exitcode 0
[INFO/MainProcess] process shutting down
[DEBUG/MainProcess] running all "atexit" finalizers with priority >= 0
[DEBUG/MainProcess] running the remaining "atexit" finalizers
要直接处理日志记录器（修改日志级别或添加处理程序），可以使用
get_logger()。
import multiprocessing
import logging
import sys
def worker():
print 'Doing some work'
sys.stdout.flush()
if __name__ == '__main__':
multiprocessing.log_to_stderr()
logger = multiprocessing.get_logger()
logger.setLevel(logging.INFO)
p = multiprocessing.Process(target = worker)
p.start()
p.join()
[INFO/Process-1] child process calling self.run()
Doing some work
[INFO/Process-1] process shutting down
[INFO/Process-1] process exiting with exitcode 0
[INFO/MainProcess] process shutting down
3. 派生进程
名字听上去挺唬人的，其实就是把multiprocessing.Process作为基类来创建新的class。
import multiprocessing
class Worker(multiprocessing.Process):
def run(self):
print "In %s' % self.name
return
if __name__ == '__main__':
jobs = []
for i in range(5):
p = Worker()
jobs.append(p)
p.start()
for j in jobs:
j.join()
In Worker-1
In Worker-2
In Worker-3
In Worker-5
In Worker-4
派生进程应当覆盖run()来完成工作
4. 消息传递
类似于线程，对于多个进程，一种常用的模式是将一个工作划分为多个工作进程并行地运行。要想有效地使用多个进程，通常它们之间有某种通信，这样才能有效分解工作，并完成结果的汇总。利用multiprocessing完成进程通信的一种简单方法是使用一个Queue来传递消息。能够用pickle串行化的任何对象都可以通过Queue传递。
import multiprocessing
class MyFancyClass(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def do_something(self):
proc_name = multiprocessing.current_process().name
print 'Doing something fancy in %s for %s' % (proc_name, self.name)
def worker(q):
obj = q.get() # get a object from the queue
obj.do_something() # doing the task of the object
if __name__ == '__main__':
queue = multiprocessing.Queue() # the queue
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
p.start()
queue.put(MyFancyClass('Fancy Dan')) # put one object to the queue
# Wait for the worker to finish
queue.close()
queue.join_thread()
p.join()
Doing something fancy in Process-1 for Fancy Dan
5. 线程池
Multiprocessing同样提供了线程池，可设置线程池大小等。
from multiprocessing import Pool
def my_func(x):
print x**2
pool = Pool(processes=5)
target = range(10)
pool.map(my_func, target)