初步解析Python下的多進程編程

更新時間：2015年04月28日 14:55:10 作者：廖雪峰

這篇文章主要介紹了初步解析Python下的多進程編程,使用多進程編程一直是Python編程當中的重點和難點,需要的朋友可以參考下

要讓Python程序?qū)崿F(xiàn)多進程（multiprocessing），我們先了解操作系統(tǒng)的相關知識。

Unix/Linux操作系統(tǒng)提供了一個fork()系統(tǒng)調(diào)用，它非常特殊。普通的函數(shù)調(diào)用，調(diào)用一次，返回一次，但是fork()調(diào)用一次，返回兩次，因為操作系統(tǒng)自動把當前進程（稱為父進程）復制了一份（稱為子進程），然后，分別在父進程和子進程內(nèi)返回。

子進程永遠返回0，而父進程返回子進程的ID。這樣做的理由是，一個父進程可以fork出很多子進程，所以，父進程要記下每個子進程的ID，而子進程只需要調(diào)用getppid()就可以拿到父進程的ID。

Python的os模塊封裝了常見的系統(tǒng)調(diào)用，其中就包括fork，可以在Python程序中輕松創(chuàng)建子進程：

# multiprocessing.py
import os

print 'Process (%s) start...' % os.getpid()
pid = os.fork()
if pid==0:
  print 'I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid())
else:
  print 'I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid)

運行結(jié)果如下：

Process (876) start...
I (876) just created a child process (877).
I am child process (877) and my parent is 876.

由于Windows沒有fork調(diào)用，上面的代碼在Windows上無法運行。由于Mac系統(tǒng)是基于BSD（Unix的一種）內(nèi)核，所以，在Mac下運行是沒有問題的，推薦大家用Mac學Python！

有了fork調(diào)用，一個進程在接到新任務時就可以復制出一個子進程來處理新任務，常見的Apache服務器就是由父進程監(jiān)聽端口，每當有新的http請求時，就fork出子進程來處理新的http請求。
multiprocessing

如果你打算編寫多進程的服務程序，Unix/Linux無疑是正確的選擇。由于Windows沒有fork調(diào)用，難道在Windows上無法用Python編寫多進程的程序？

由于Python是跨平臺的，自然也應該提供一個跨平臺的多進程支持。multiprocessing模塊就是跨平臺版本的多進程模塊。

multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進程對象，下面的例子演示了啟動一個子進程并等待其結(jié)束：

from multiprocessing import Process
import os

# 子進程要執(zhí)行的代碼
def run_proc(name):
  print 'Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())

if __name__=='__main__':
  print 'Parent process %s.' % os.getpid()
  p = Process(target=run_proc, args=('test',))
  print 'Process will start.'
  p.start()
  p.join()
  print 'Process end.'

執(zhí)行結(jié)果如下：

Parent process 928.
Process will start.
Run child process test (929)...
Process end.

創(chuàng)建子進程時，只需要傳入一個執(zhí)行函數(shù)和函數(shù)的參數(shù)，創(chuàng)建一個Process實例，用start()方法啟動，這樣創(chuàng)建進程比fork()還要簡單。

join()方法可以等待子進程結(jié)束后再繼續(xù)往下運行，通常用于進程間的同步。
Pool

如果要啟動大量的子進程，可以用進程池的方式批量創(chuàng)建子進程：

from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def long_time_task(name):
  print 'Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())
  start = time.time()
  time.sleep(random.random() * 3)
  end = time.time()
  print 'Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start))

if __name__=='__main__':
  print 'Parent process %s.' % os.getpid()
  p = Pool()
  for i in range(5):
    p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
  print 'Waiting for all subprocesses done...'
  p.close()
  p.join()
  print 'All subprocesses done.'

執(zhí)行結(jié)果如下：

Parent process 669.
Waiting for all subprocesses done...
Run task 0 (671)...
Run task 1 (672)...
Run task 2 (673)...
Run task 3 (674)...
Task 2 runs 0.14 seconds.
Run task 4 (673)...
Task 1 runs 0.27 seconds.
Task 3 runs 0.86 seconds.
Task 0 runs 1.41 seconds.
Task 4 runs 1.91 seconds.
All subprocesses done.

代碼解讀：

對Pool對象調(diào)用join()方法會等待所有子進程執(zhí)行完畢，調(diào)用join()之前必須先調(diào)用close()，調(diào)用close()之后就不能繼續(xù)添加新的Process了。

請注意輸出的結(jié)果，task 0，1，2，3是立刻執(zhí)行的，而task 4要等待前面某個task完成后才執(zhí)行，這是因為Pool的默認大小在我的電腦上是4，因此，最多同時執(zhí)行4個進程。這是Pool有意設計的限制，并不是操作系統(tǒng)的限制。如果改成：

p = Pool(5)

就可以同時跑5個進程。

由于Pool的默認大小是CPU的核數(shù)，如果你不幸擁有8核CPU，你要提交至少9個子進程才能看到上面的等待效果。
進程間通信

Process之間肯定是需要通信的，操作系統(tǒng)提供了很多機制來實現(xiàn)進程間的通信。Python的multiprocessing模塊包裝了底層的機制，提供了Queue、Pipes等多種方式來交換數(shù)據(jù)。

我們以Queue為例，在父進程中創(chuàng)建兩個子進程，一個往Queue里寫數(shù)據(jù)，一個從Queue里讀數(shù)據(jù)：

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 寫數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼:
def write(q):
  for value in ['A', 'B', 'C']:
    print 'Put %s to queue...' % value
    q.put(value)
    time.sleep(random.random())

# 讀數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼:
def read(q):
  while True:
    value = q.get(True)
    print 'Get %s from queue.' % value

if __name__=='__main__':
  # 父進程創(chuàng)建Queue，并傳給各個子進程：
  q = Queue()
  pw = Process(target=write, args=(q,))
  pr = Process(target=read, args=(q,))
  # 啟動子進程pw，寫入:
  pw.start()
  # 啟動子進程pr，讀取:
  pr.start()
  # 等待pw結(jié)束:
  pw.join()
  # pr進程里是死循環(huán)，無法等待其結(jié)束，只能強行終止:
  pr.terminate()

運行結(jié)果如下：

Put A to queue...
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.

在Unix/Linux下，multiprocessing模塊封裝了fork()調(diào)用，使我們不需要關注fork()的細節(jié)。由于Windows沒有fork調(diào)用，因此，multiprocessing需要“模擬”出fork的效果，父進程所有Python對象都必須通過pickle序列化再傳到子進程去，所有，如果multiprocessing在Windows下調(diào)用失敗了，要先考慮是不是pickle失敗了。
小結(jié)

在Unix/Linux下，可以使用fork()調(diào)用實現(xiàn)多進程。

要實現(xiàn)跨平臺的多進程，可以使用multiprocessing模塊。

進程間通信是通過Queue、Pipes等實現(xiàn)的。

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