Python学习之路-多任务:进程

发布时间:2024年01月17日

Python学习之路-多任务:进程

简介

一个程序运行起来后,代码+用到的资源 称之为进程,它是操作系统分配资源的基本单元。不仅可以通过线程完成多任务,进程也是可以的。

状态

工作中,任务数往往大于cpu的核数,即一定有一些任务正在执行,而另外一些任务在等待cpu进行执行,因此导致了有了不同的状态

  • 就绪态:运行的条件都已经慢去,正在等在cpu执行
  • 执行态:cpu正在执行其功能
  • 等待态:等待某些条件满足,例如一个程序sleep了,此时就处于等待态

multiprocessing模块

简介

multiprocessing模块是跨平台版本的多进程模块,提供了一个Process类来代表一个进程对象,这个对象可以理解为是一个独立的进程,可以执行另外的事情

语法

from multiprocessing import Process
p = Process(target="函数名")
p.start()

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

  • target:如果传递了函数的引用,可以任务这个子进程就执行这里的代码
  • args:给target指定的函数传递的参数,以元组的方式传递
  • kwargs:给target指定的函数传递命名参数
  • name:给进程设定一个名字,可以不设定
  • group:指定进程组,大多数情况下用不到

Process创建的实例对象的常用方法:

  • start():启动子进程实例(创建子进程)
  • is_alive():判断进程子进程是否还在活着
  • join([timeout]):是否等待子进程执行结束,或等待多少秒
  • terminate():不管任务是否完成,立即终止子进程

Process创建的实例对象的常用属性:

  • name:当前进程的别名,默认为Process-N,N为从1开始递增的整数
  • pid:当前进程的pid(进程号)

{{< admonition warning “注意” true >}}

可以通过os.getpid()来获取进程号。进程间不同享全局变量。

{{< /admonition >}}

进程间通信

简介

Process之间有时需要通信,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Queue

可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息列队程序。

初始化Queue()对象时(例如:q=Queue()),若括号中没有指定最大可接收的消息数量,或数量为负值,那么就代表可接受的消息数量没有上限(直到内存的尽头);

  • Queue.qsize():返回当前队列包含的消息数量;
  • Queue.empty():如果队列为空,返回True,反之False ;
  • Queue.full():如果队列满了,返回True,反之False;
  • Queue.get([block[, timeout]]):获取队列中的一条消息,然后将其从列队中移除,block默认值为True;

1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果为空,此时程序将被阻塞(停在读取状态),直到从消息列队读到消息为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没读取到任何消息,则抛出"Queue.Empty"异常;

2)如果block值为False,消息列队如果为空,则会立刻抛出"Queue.Empty"异常;

  • Queue.get_nowait():相当Queue.get(False);
  • Queue.put(item,[block[, timeout]]):将item消息写入队列,block默认值为True;

1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果已经没有空间可写入,此时程序将被阻塞(停在写入状态),直到从消息列队腾出空间为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没空间,则抛出"Queue.Full"异常;

2)如果block值为False,消息列队如果没有空间可写入,则会立刻抛出"Queue.Full"异常;

  • Queue.put_nowait(item):相当Queue.put(item, False);

进程池

当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,但如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

初始化Pool时,可以指定一个最大进程数,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到指定的最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会用之前的进程来执行新的任务。

multiprocessing.Pool常用函数解析:

  • apply_async(func[, args[, kwds]]) :使用非阻塞方式调用func(并行执行,堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程),args为传递给func的参数列表,kwds为传递给func的关键字参数列表;
  • close():关闭Pool,使其不再接受新的任务;
  • terminate():不管任务是否完成,立即终止;
  • join():主进程阻塞,等待子进程的退出, 必须在close或terminate之后使用;

如果要使用Pool创建进程,就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue(),而不是multiprocessing.Queue(),否则会得到一条如下的错误信息:

RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

文章来源:https://blog.csdn.net/geobuins/article/details/135622601
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。