Python多进程

1.常用的线程方法

# 启动子进程
t.start()

# 进程等待,主进程等待子进程运行完毕之后才退出
t.join()

# 判断进程是否在执行状态,在执行返回True,否则返回False
t.is_alive()

# 守护进程,随主进程退出而退出,默认为False
t.daemon = True

# 设置主进程名
t.name = "My_Process"

#终止子进程
p.terminate()
p.join()

2.用函数创建多进程

import time
import multiprocessing


def process(index):
    time.sleep(index)

    print(f'Process: {index}')


if __name__ == '__main__':
    print(f'CPU number: {multiprocessing.cpu_count()}')
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=process, args=[i])
        p.start()

    for p in multiprocessing.active_children():
        print(f'Child process name: {p.name} id: {p.pid}')

3.用类创建多进程

import time
from multiprocessing import Process


class MyProcess(Process):

    def __init__(self, loop):
        super().__init__()
        self.loop = loop

    def run(self):
        for count in range(self.loop):
            time.sleep(1)
            print(f'Pid: {self.pid} LoopCount: {count}')


if __name__ == '__main__':

    for i in range(2, 5):
        p = MyProcess(i)
        p.start()

4.锁

参考:python多线程:4 锁

1.互斥锁

参考:python多线程:4.1互斥锁

2.可重入锁

参考:python多线程:4.2可重入锁

3.防止死锁的加锁机制

参考: python多线程:4.3防止死锁的加锁机制

5.共享数据

进程之间的信息是隔离的,因此不共享数据,如需共享数据需要借助Queue和Pipe

6.进程通信机制

1.Queue

参考:python多线程:6.线程通信机制

2.Pipe

类型 定义
单向管道 Pipe(deplex=False)
双向管道 Pipe()
from multiprocessing import Process, Pipe


class Consumer(Process):
    def __init__(self, pipe):
        Process.__init__(self)
        self.pipe = pipe

    def run(self):
        self.pipe.send('Consumer Words')
        print(f'Consumer Received: {self.pipe.recv()}')


class Producer(Process):
    def __init__(self, pipe):
        Process.__init__(self)
        self.pipe = pipe

    def run(self):
        print(f'Producer Received: {self.pipe.recv()}')
        self.pipe.send('Producer Words')


if __name__ == '__main__':
    # 默认是双向管道
    pipe = Pipe()
    # 将管道的两端分别传给两个进程
    p = Producer(pipe[0])
    c = Consumer(pipe[1])
    p.daemon = c.daemon = True
    p.start()
    c.start()
    p.join()
    c.join()
    print('Main Process Ended')

7.信号量

参考:python多线程:7信号量

8.进程池

问题:

如果10000 个任务,每个任务需要启动一个进程来执行,并且一个进程运行完毕之后要紧接着启动下一个进程,同时我还需要控制进程的并发数量,不能并发太高

解决方案:

用 Process 和 Semaphore 可以实现,但是实现起来比较烦琐,因此我们采用进程池

import time
from multiprocessing import Pool


def function(index):
    print(f'Start process: {index}')
    time.sleep(3)
    print(f'End process {index}', )


if __name__ == '__main__':
    print('Main Process started')
    with Pool(processes=3) as pool:
        # 方式一:apply_async
        # [pool.apply_async(function, args=(i,)) for i in range(4)]
        # 方式二:map
        pool.map(function, range(4))
    pool.join()
    print('Main Process ended')

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