快捷導(dǎo)航

簡單談?wù)刾ython中的Queue與多進程

更新時間：2016年08月25日 08:46:12 作者：Kevin_Yang

本文給大家簡單總結(jié)了下再Python中的隊列對象（queue）以及多進程（multiprocessing），非常的簡單實用，有需要的小伙伴可以參考下

最近接觸一個項目，要在多個虛擬機中運行任務(wù)，參考別人之前項目的代碼，采用了多進程來處理，于是上網(wǎng)查了查python中的多進程

一、先說說Queue（隊列對象）

Queue是python中的標準庫，可以直接import 引用，之前學習的時候有聽過著名的“先吃先拉”與“后吃先吐”，其實就是這里說的隊列，隊列的構(gòu)造的時候可以定義它的容量，別吃撐了，吃多了，就會報錯,構(gòu)造的時候不寫或者寫個小于1的數(shù)則表示無限多

import Queue

q = Queue.Queue(10)

向隊列中放值(put)

q.put(‘yang')

q.put(4)

q.put([‘yan','xing'])

在隊列中取值get()

默認的隊列是先進先出的

>>> q.get()
‘yang'
>>> q.get()
4
>>> q.get()
[‘yan', ‘xing']

當一個隊列為空的時候如果再用get取則會堵塞，所以取隊列的時候一般是用到

get_nowait()方法，這種方法在向一個空隊列取值的時候會拋一個Empty異常

所以更常用的方法是先判斷一個隊列是否為空，如果不為空則取值

隊列中常用的方法

Queue.qsize() 返回隊列的大小
Queue.empty() 如果隊列為空，返回True,反之False
Queue.full() 如果隊列滿了，返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]]) 獲取隊列，timeout等待時間
Queue.get_nowait() 相當Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 寫入隊列，timeout等待時間
Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)

二、multiprocessing中使用子進程概念

from multiprocessing import Process

可以通過Process來構(gòu)造一個子進程

p = Process(target=fun,args=(args))

再通過p.start()來啟動子進程

再通過p.join()方法來使得子進程運行結(jié)束后再執(zhí)行父進程

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.'

三、在multiprocessing中使用pool

如果需要多個子進程時可以考慮使用進程池(pool)來管理

from multiprocessing import Pool

from multiprocessing import Pool
import os, time
 
def long_time_task(name):
 print 'Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())
 start = time.time()
 time.sleep(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.'

pool創(chuàng)建子進程的方法與Process不同，是通過

p.apply_async(func,args=(args))實現(xiàn)，一個池子里能同時運行的任務(wù)是取決你電腦的cpu數(shù)量，如我的電腦現(xiàn)在是有4個cpu，那會子進程task0,task1,task2,task3可以同時啟動，task4則在之前的一個某個進程結(jié)束后才開始

上面的程序運行后的結(jié)果其實是按照上圖中1，2，3分開進行的，先打印1，3秒后打印2，再3秒后打印3

代碼中的p.close()是關(guān)掉進程池子，是不再向里面添加進程了，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。

當時也可以是實例pool的時候給它定義一個進程的多少

如果上面的代碼中p=Pool(5)那么所有的子進程就可以同時進行

三、多個子進程間的通信

多個子進程間的通信就要采用第一步中說到的Queue，比如有以下的需求，一個子進程向隊列中寫數(shù)據(jù)，另外一個進程從隊列中取數(shù)據(jù)，

#coding:gbk

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:
  if not q.empty():
   value = q.get(True)
   print 'Get %s from queue.' % value
   time.sleep(random.random())
  else:
   break

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() 
 # 等待pw結(jié)束:
 pw.join()
 # 啟動子進程pr，讀取:
 pr.start()
 pr.join()
 # pr進程里是死循環(huán)，無法等待其結(jié)束，只能強行終止:
 print
 print '所有數(shù)據(jù)都寫入并且讀完'

四、關(guān)于上面代碼的幾個有趣的問題

if __name__=='__main__': 
 # 父進程創(chuàng)建Queue，并傳給各個子進程：
 q = Queue()
 p = Pool()
 pw = p.apply_async(write,args=(q,)) 
 pr = p.apply_async(read,args=(q,))
 p.close()
 p.join()
 
 print
 print '所有數(shù)據(jù)都寫入并且讀完'

如果main函數(shù)寫成上面的樣本，本來我想要的是將會得到一個隊列，將其作為參數(shù)傳入進程池子里的每個子進程，但是卻得到

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

的錯誤，查了下，大意是隊列對象不能在父進程與子進程間通信，這個如果想要使用進程池中使用隊列則要使用multiprocess的Manager類

if __name__=='__main__':
 manager = multiprocessing.Manager()
 # 父進程創(chuàng)建Queue，并傳給各個子進程：
 q = manager.Queue()
 p = Pool()
 pw = p.apply_async(write,args=(q,))
 time.sleep(0.5)
 pr = p.apply_async(read,args=(q,))
 p.close()
 p.join()
 
 print
 print '所有數(shù)據(jù)都寫入并且讀完'

這樣這個隊列對象就可以在父進程與子進程間通信，不用池則不需要Manager，以后再擴展multiprocess中的Manager類吧

關(guān)于鎖的應(yīng)用，在不同程序間如果有同時對同一個隊列操作的時候，為了避免錯誤，可以在某個函數(shù)操作隊列的時候給它加把鎖，這樣在同一個時間內(nèi)則只能有一個子進程對隊列進行操作，鎖也要在manager對象中的鎖

#coding:gbk
 
from multiprocessing import Process,Queue,Pool
import multiprocessing
import os, time, random
 
# 寫數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼:
def write(q,lock):
 lock.acquire() #加上鎖
 for value in ['A', 'B', 'C']:
  print 'Put %s to queue...' % value  
  q.put(value)  
 lock.release() #釋放鎖 
 
# 讀數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼:
def read(q):
 while True:
  if not q.empty():
   value = q.get(False)
   print 'Get %s from queue.' % value
   time.sleep(random.random())
  else:
   break
 
if __name__=='__main__':
 manager = multiprocessing.Manager()
 # 父進程創(chuàng)建Queue，并傳給各個子進程：
 q = manager.Queue()
 lock = manager.Lock() #初始化一把鎖
 p = Pool()
 pw = p.apply_async(write,args=(q,lock)) 
 pr = p.apply_async(read,args=(q,))
 p.close()
 p.join()
 
 print
 print '所有數(shù)據(jù)都寫入并且讀完'

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