【python第三方库】python多进程编程multiprocessing库和subprocess库的区别与使用

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一、mutiprocessing库与subprocess库的区别

• subprocess 用来执行其他的可执行程序的，即执行外部命令。 他是os.fork() 和 os.execve() 的封装。 他启动的进程不会把父进程的模块加载一遍。使用subprocess的通信机制比较少，通过管道或者信号机制.
• multiprocessing 用来执行python的函数，他启动的进程会重新加载父进程的代码。可以通过Queue、Array、Value等对象来通信。

简而言之：

• subprocess: 直接调用外部的二进制程序，而非代码模块，调用外部程序/命令 的用这个。
• multiprocess: 是同一个代码中通过多进程调用其他的模块（也是自己写的），代码内函数的多进程并行都是用这个。

二、multiprocessing使用介绍

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。

Python要进行多进程操作，需要用到muiltprocessing库，其中的Process类跟threading模块的Thread类很相似。使用方式和所含方法都很相似。

1. 创建进程

1.1 总览

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
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：
1 group参数未使用，值始终为None
2 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
3 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
4 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={
   'name':'egon','age':18}
5 name为子进程的名称

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 

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：进程的pid
4 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)
5 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）

注意：

在Windows操作系统中由于没有fork(linux操作系统中创建进程的机制)，在创建子进程的时候会自动 import 启动它的这个文件，而在 import 的时候又执行了整个文件。
因此如果将process()直接写在文件中就会无限递归创建子进程报错。
所以必须把创建子进程的部分使用if name ==‘main’ 判断保护起来，import 的时候 ，就不会递归运行了。

注意：子进程的执行顺序不是根据启动顺序决定的

1.2 方法1：直接使用Process

from multiprocessing import Process  
 
def show(name):
    print("Process name is " + name)
 
if __name__ == "__main__": 
    proc = Process(target=show, args=('subprocess',))  
    proc.start()  
    proc.join()

查看进程id

from multiprocessing import Process
import time
import os


def task(name):
    print('{} is running!'.format(name))
    print('子进程id ：', os.getpid(), '父进程id ：', os.getppid())
    time.sleep(3)
    print('{} is done!'.format(name))


# Windows开子进程要写在__name__==__main__下
# 因为开子进程会重新加载父进程的内容
if __name__ == '__main__':
    print('主进程id ：', os.getpid())
    # 创建一个Python中的进程对象
    p = Process(target=task, args=('t1', ))
    # p = Process(target=task, kwargs={'name': 't1'})
    p.start()  # 调用操作系统接口启动一个进程执行命令
    print('--- 主进程 ----')

1.3 方法2：继承Process来自定义进程类，重写run方法

from multiprocessing import Process
import time

class MyProcess(Process):
    def __init__(self, name):
        super(MyProcess, self).__init__()
        self.name = name
    def run(self):
        print('process name :' + str(self.name))
        time.sleep(1)
        
if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        p = MyProcess(i)
        p.start()
    for i in range(3):
        p.join()

2. 进程同步

进程的运行时数据是互相独立的，不会相互影响。即父进程中的X变量并不会被子进程中的代码修改掉。（后面进程间通信可以实现）

2.1 join

实现 父进程 必须等待子进程运行结束。

from multiprocessing import Process

x = 100


def change():
    global x
    x = 10
    print('子进程修改了x,子进程结束了！')


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=change)
    p.start()
    p.join()  # 优雅地实现主进程等待子进程结束
    print(x)

for循环起多进程

from multiprocessing import Process
import time


def task(n):
    print('这是子进程:{}'.format(n))
    time.sleep(n)
    print('子进程:{}结束了！'.format(n))


if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    # p1 = Process(target=task, args=(1,))
    # p2 = Process(target=task, args=(2,))
    # p3 = Process(target=task, args=(3,))
    # p1.start()
    # p2.start()
    # p3.start()
    #
    # p1.join()
    # p2.join()
    # p3.join()
    # 或者简写成下面的方式
    p_list = []
    for i in range(1, 4):
        p = Process(target=task, args=(i,))
        p.start()
        p_list.append(p)
    for p in p_list:
        p.join()
    print('我是主进程')
    print('共耗时：{}'.format(time.time()-start_time))

2.2 守护进程

父进程中将一个子进程设置为守护进程，那么这个子进程会随着主进程的结束而结束。

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')

socket聊天并发实例

使用多进程实现socket聊天并发-server

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()

client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'))

2.3 互斥锁

我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题。

当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会因为竞争而引发数据安全或顺序混乱问题。

使用互斥锁解决竞争

from multiprocessing import Process, Lock
import time
import random

# 生成一个互斥锁
mutex_lock = Lock()


def task1(lock):
    # 锁门
    lock.acquire()
    print('这是 task1 任务'.center(30, '-'))
    print('task1 进了洗手间')
    time.sleep(random.randint(1, 3))
    print('task1 办事呢...')
    time.sleep(random.randint(1