python使用多進(jìn)程的實(shí)例詳解

更新時(shí)間：2018年09月19日 16:49:19 作者：雪山飛豬

本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹了python使用多進(jìn)程的方法，非常不錯(cuò)，具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友參考下吧

python多線程適合IO密集型場(chǎng)景，而在CPU密集型場(chǎng)景，并不能充分利用多核CPU，而協(xié)程本質(zhì)基于線程，同樣不能充分發(fā)揮多核的優(yōu)勢(shì)。

針對(duì)計(jì)算密集型場(chǎng)景需要使用多進(jìn)程，python的multiprocessing與threading模塊非常相似，支持用進(jìn)程池的方式批量創(chuàng)建子進(jìn)程。

•創(chuàng)建單個(gè)Process進(jìn)程(使用func)

只需要實(shí)例化Process類(lèi)，傳遞函數(shù)給target參數(shù)，這點(diǎn)和threading模塊非常的類(lèi)似，args為函數(shù)的參數(shù)

import os
from multiprocessing import Process
# 子進(jìn)程要執(zhí)行的代碼
def task(name):
  print('run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
  print('parent process %s.' % os.getpid())
  p = Process(target=task, args=('test',))
  p.start()
  p.join()
  print('process end.')

•創(chuàng)建單個(gè)Process進(jìn)程(使用class)

繼承Process類(lèi)，重寫(xiě)run方法創(chuàng)建進(jìn)程，這點(diǎn)和threading模塊基本一樣

import multiprocessing
import os
from multiprocessing import current_process
class Worker(multiprocessing.Process):
  def run(self):
    name = current_process().name # 獲取當(dāng)前進(jìn)程的名稱
    print('run child process <%s> (%s)' % (name, os.getpid()))
    print('In %s' % self.name)
    return
if __name__ == '__main__':
  print('parent process %s.' % os.getpid())
  p = Worker()
  p.start()
  p.join()
  print('process end.') 
　　* 停止進(jìn)程

terminate()結(jié)束子進(jìn)程，但是會(huì)導(dǎo)致子進(jìn)程的資源無(wú)法釋放掉，是不推薦的做法，因?yàn)榻Y(jié)束的時(shí)候不清楚子線程的運(yùn)行狀況，有很大可能性導(dǎo)致子線程在不恰當(dāng)?shù)臅r(shí)刻被結(jié)束。

import multiprocessing
import time
def worker():
  print('starting worker')
  time.sleep(0.1)
  print('finished worker')
if __name__ == '__main__':
  p = multiprocessing.Process(target=worker)
  print('執(zhí)行前:', p.is_alive())
  p.start()
  print('執(zhí)行中:', p.is_alive())
  p.terminate() # 發(fā)送停止號(hào)
  print('停止:', p.is_alive())
  p.join()
  print('等待完成:', p.is_alive())

•直接創(chuàng)建多個(gè)Process進(jìn)程

import multiprocessing
def worker(num):
  print(f'Worker:%s %s', num)
  return
if __name__ == '__main__':
  jobs = []
  for i in range(5):
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
    jobs.append(p)
    p.start()

•使用進(jìn)程池創(chuàng)建多個(gè)進(jìn)程

在利用Python進(jìn)行系統(tǒng)管理的時(shí)候，特別是同時(shí)操作多個(gè)文件目錄，或者遠(yuǎn)程控制多臺(tái)主機(jī)，并行操作可以節(jié)約大量的時(shí)間。當(dāng)被操作對(duì)象數(shù)目不大時(shí)，可以直接利用multiprocessing中的Process動(dòng)態(tài)成生多個(gè)進(jìn)程，十幾個(gè)還好，但如果是上百個(gè)，上千個(gè)目標(biāo)，手動(dòng)的去限制進(jìn)程數(shù)量卻又太過(guò)繁瑣，此時(shí)可以發(fā)揮進(jìn)程池的功效。

Pool可以提供指定數(shù)量的進(jìn)程供用戶調(diào)用，當(dāng)有新的請(qǐng)求提交到pool中時(shí)，如果池還沒(méi)有滿，那么就會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的進(jìn)程用來(lái)執(zhí)行該請(qǐng)求；但如果池中的進(jìn)程數(shù)已經(jīng)達(dá)到規(guī)定最大值，那么該請(qǐng)求就會(huì)等待，直到池中有進(jìn)程結(jié)束，才會(huì)創(chuàng)建新的進(jìn)程來(lái)它。

import os
import random
import time
from multiprocessing import Pool
from time import ctime
def task(name):
  print('start task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
  start = time.time()
  time.sleep(random.random() * 3)
  print('end task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (time.time() - start)))
if __name__ == '__main__':
  print('parent process %s.' % os.getpid())
  p = Pool() # 初始化進(jìn)程池
  for i in range(5):
    p.apply_async(task, args=(i,)) # 追加任務(wù) apply_async 是異步非阻塞的，就是不用等待當(dāng)前進(jìn)程執(zhí)行完畢，隨時(shí)根據(jù)系統(tǒng)調(diào)度來(lái)進(jìn)行進(jìn)程切換。
  p.close()
  p.join() # 等待所有結(jié)果執(zhí)行完畢，會(huì)等待所有子進(jìn)程執(zhí)行完畢，調(diào)用join()之前必須先調(diào)用close()
  print(f'all done at: {ctime()}')

如果關(guān)心每個(gè)進(jìn)程的執(zhí)行結(jié)果，可以使用返回結(jié)果的get方法獲取，代碼如下

import os
import random
import time
from multiprocessing import Pool, current_process
from time import ctime
def task(name):
  print('start task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
  start = time.time()
  time.sleep(random.random() * 3)
  print('end task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (time.time() - start)))
  return current_process().name + 'done'
if __name__ == '__main__':
  print('parent process %s.' % os.getpid())
  result = []
  p = Pool() # 初始化進(jìn)程池
  for i in range(5):
    result.append(p.apply_async(task, args=(i,))) # 追加任務(wù) apply_async 是異步非阻塞的，就是不用等待當(dāng)前進(jìn)程執(zhí)行完畢，隨時(shí)根據(jù)系統(tǒng)調(diào)度來(lái)進(jìn)行進(jìn)程切換。
  p.close()
  p.join() # 等待所有結(jié)果執(zhí)行完畢
  for res in result:
    print(res.get()) # get()函數(shù)得出每個(gè)返回結(jié)果的值
  print(f'all done at: {ctime()}')

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的python使用多進(jìn)程的實(shí)現(xiàn)代碼，希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問(wèn)請(qǐng)給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持！

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