Python3多进程 multiprocessing 模块实例详解_Python

本文实例讲述了Python3 多进程 multiprocessing 模块。分享给大家供大家参考，具体如下：

多进程 Multiprocessing 模块

multiprocessing 模块官方说明文档

Process 类

Process 类用来描述一个进程对象。创建子进程的时候，只需要传入一个执行函数和函数的参数即可完成 Process 示例的创建。

star() 方法启动进程，
join() 方法实现进程间的同步，等待所有进程退出。
close() 用来阻止多余的进程涌入进程池 Pool 造成进程阻塞。

multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

target 是函数名字，需要调用的函数
args 函数需要的参数，以 tuple 的形式传入

示例：

									import multiprocessing

									import os

									def run_proc(name):

									  print('Child process {0} {1} Running '.format(name, os.getpid()))

									if __name__ == '__main__':

									  print('Parent process {0} is Running'.format(os.getpid()))

									  for i in range(5):

									    p = multiprocessing.Process(target=run_proc, args=(str(i),))

									    print('process start')

									    p.start()

									  p.join()

									  print('Process close')

结果：

Parent process 809 is Running
process start
process start
process start
process start
process start
Child process 0 810 Running
Child process 1 811 Running
Child process 2 812 Running
Child process 3 813 Running
Child process 4 814 Running
Process close

Pool

Pool 可以提供指定数量的进程供用户使用，默认是 CPU 核数。当有新的请求提交到 Poll 的时候，如果池子没有满，会创建一个进程来执行，否则就会让该请求等待。

- Pool 对象调用 join 方法会等待所有的子进程执行完毕
- 调用 join 方法之前，必须调用 close
- 调用 close 之后就不能继续添加新的 Process 了

pool.apply_async

apply_async 方法用来同步执行进程，允许多个进程同时进入池子。

									import multiprocessing

									import os

									import time

									def run_task(name):

									  print('Task {0} pid {1} is running, parent id is {2}'.format(name, os.getpid(), os.getppid()))

									  time.sleep(1)

									  print('Task {0} end.'.format(name))

									if __name__ == '__main__':

									  print('current process {0}'.format(os.getpid()))

									  p = multiprocessing.Pool(processes=3)

									  for i in range(6):

									    p.apply_async(run_task, args=(i,))

									  print('Waiting for all subprocesses done...')

									  p.close()

									  p.join()

									  print('All processes done!')

结果：

current process 921
Waiting for all subprocesses done...
Task 0 pid 922 is running, parent id is 921
Task 1 pid 923 is running, parent id is 921
Task 2 pid 924 is running, parent id is 921
Task 0 end.
Task 3 pid 922 is running, parent id is 921
Task 1 end.
Task 4 pid 923 is running, parent id is 921
Task 2 end.
Task 5 pid 924 is running, parent id is 921
Task 3 end.
Task 4 end.
Task 5 end.
All processes done!

pool.apply

apply(func[, args[, kwds]])

该方法只能允许一个进程进入池子，在一个进程结束之后，另外一个进程才可以进入池子。

									import multiprocessing

									import os

									import time

									def run_task(name):

									  print('Task {0} pid {1} is running, parent id is {2}'.format(name, os.getpid(), os.getppid()))

									  time.sleep(1)

									  print('Task {0} end.'.format(name))

									if __name__ == '__main__':

									  print('current process {0}'.format(os.getpid()))

									  p = multiprocessing.Pool(processes=3)

									  for i in range(6):

									    p.apply(run_task, args=(i,))

									  print('Waiting for all subprocesses done...')

									  p.close()

									  p.join()

									  print('All processes done!')

结果：

Task 0 pid 928 is running, parent id is 927
Task 0 end.
Task 1 pid 929 is running, parent id is 927
Task 1 end.
Task 2 pid 930 is running, parent id is 927
Task 2 end.
Task 3 pid 928 is running, parent id is 927
Task 3 end.
Task 4 pid 929 is running, parent id is 927
Task 4 end.
Task 5 pid 930 is running, parent id is 927
Task 5 end.
Waiting for all subprocesses done...
All processes done!

Queue 进程间通信

Queue 用来在多个进程间通信。Queue 有两个方法，get 和 put。

put 方法

Put 方法用来插入数据到队列中，有两个可选参数，blocked 和 timeout。
- blocked = True（默认值），timeout 为正

该方法会阻塞 timeout 指定的时间，直到该队列有剩余空间。如果超时，抛出 Queue.Full 异常。

blocked = False

如果 Queue 已满，立刻抛出 Queue.Full 异常

get 方法

get 方法用来从队列中读取并删除一个元素。有两个参数可选，blocked 和 timeout
- blocked = False （默认），timeout 正值

等待时间内，没有取到任何元素，会抛出 Queue.Empty 异常。

blocked = True

Queue 有一个值可用，立刻返回改值；Queue 没有任何元素，

									from multiprocessing import Process, Queue

									import os, time, random

									# 写数据进程执行的代码:

									def proc_write(q,urls):

									  print('Process(%s) is writing...' % os.getpid())

									  for url in urls:

									    q.put(url)

									    print('Put %s to queue...' % url)

									    time.sleep(random.random())

									# 读数据进程执行的代码:

									def proc_read(q):

									  print('Process(%s) is reading...' % os.getpid())

									  while True:

									    url = q.get(True)

									    print('Get %s from queue.' % url)

									if __name__=='__main__':

									  # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：

									  q = Queue()

									  proc_writer1 = Process(target=proc_write, args=(q,['url_1', 'url_2', 'url_3']))

									  proc_writer2 = Process(target=proc_write, args=(q,['url_4','url_5','url_6']))

									  proc_reader = Process(target=proc_read, args=(q,))

									  # 启动子进程proc_writer，写入:

									  proc_writer1.start()

									  proc_writer2.start()

									  # 启动子进程proc_reader，读取:

									  proc_reader.start()

									  # 等待proc_writer结束:

									  proc_writer1.join()

									  proc_writer2.join()

									  # proc_reader进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:

									  proc_reader.terminate()

结果:

Process(1083) is writing...
Put url_1 to queue...
Process(1084) is writing...
Put url_4 to queue...
Process(1085) is reading...
Get url_1 from queue.
Get url_4 from queue.
Put url_5 to queue...
Get url_5 from queue.
Put url_2 to queue...
Get url_2 from queue.
Put url_6 to queue...
Get url_6 from queue.
Put url_3 to queue...
Get url_3 from queue.

Pipe 进程间通信

常用来在两个进程间通信，两个进程分别位于管道的两端。

multiprocessing.Pipe([duplex])

示例一和示例二，也是网上找的别人的例子，尝试理解并增加了注释而已。网上的例子，大多是例子一和例子二在一起的，这里分开来看，比较容易理解。

示例一：

									from multiprocessing import Process, Pipe

									def send(pipe):

									  pipe.send(['spam'] + [42, 'egg'])  # send 传输一个列表

									  pipe.close()

									if __name__ == '__main__':

									  (con1, con2) = Pipe()              # 创建两个 Pipe 实例

									  sender = Process(target=send, args=(con1, ))   # 函数的参数，args 一定是实例化之后的 Pip 变量，不能直接写 args=(Pip(),)

									  sender.start()                  # Process 类启动进程

									  print("con2 got: %s" % con2.recv())       # 管道的另一端 con2 从send收到消息

									  con2.close()                   # 关闭管道

结果：

con2 got: ['spam', 42, 'egg']

示例二：

									from multiprocessing import Process, Pipe

									def talk(pipe):

									  pipe.send(dict(name='Bob', spam=42))      # 传输一个字典

									  reply = pipe.recv()               # 接收传输的数据

									  print('talker got:', reply)

									if __name__ == '__main__':

									  (parentEnd, childEnd) = Pipe()         # 创建两个 Pipe() 实例，也可以改成 conf1， conf2

									  child = Process(target=talk, args=(childEnd,)) # 创建一个 Process 进程，名称为 child

									  child.start()                  # 启动进程

									  print('parent got:', parentEnd.recv())     # parentEnd 是一个 Pip() 管道，可以接收 child Process 进程传输的数据

									  parentEnd.send({x * 2 for x in 'spam'})     # parentEnd 是一个 Pip() 管道，可以使用 send 方法来传输数据

									  child.join()                  # 传输的数据被 talk 函数内的 pip 管道接收，并赋值给 reply

									  print('parent exit')

结果:

parent got: {'name': 'Bob', 'spam': 42}
talker got: {'ss', 'aa', 'pp', 'mm'}
parent exit

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

原文链接：https://blog.csdn.net/cityzenoldwang/article/details/78584175

Python3多进程 multiprocessing 模块实例详解

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