Python学习之路-多任务:进程

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.