python中多进程（multiprocessing）
一、multiprocessing中使用子进程概念
from multiprocessing import Process
可以通过Process来构造一个子进程
p = Process(target=fun,args=(args))
再通过p.start()来启动子进程
再通过p.join()方法来使得子进程运行结束后再执行父进程
| 1 |
from multiprocessing import Process import os # 子进程要执行的代码 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.'
| 1 |
| 1 |
|
如果需要多个子进程时可以考虑使用进程池(pool)来管理
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创建子进程的方法与Process不同，是通过
p.apply_async(func,args=(args))实现，一个池子里能同时运行的任务是取决你电脑的cpu数量，如我的电脑现在是有4个cpu，那会子进程task0,task1,task2,task3可以同时启动，task4则在之前的一个某个进程结束后才开始
http://my.oschina.net/yangyanxing/blog/296052
上面的程序运行后的结果其实是按照上图中1，2，3分开进行的，先打印1，3秒后打印2，再3秒后打印3
代码中的p.close()是关掉进程池子，是不再向里面添加进程了，对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。
当时也可以是实例pool的时候给它定义一个进程的多少
如果上面的代码中p=Pool(5)那么所有的子进程就可以同时进行
三、多个子进程间的通信
多个子进程间的通信就要采用第一步中说到的Queue，比如有以下的需求，一个子进程向队列中写数据，另外一个进程从队列中取数据，
四、关于上面代码的几个有趣的问题
if __name__=='__main__': # 父进程创建Queue，并传给各个子进程： q = Queue() p = Pool() pw = p.apply_async(write,args=(q,)) pr = p.apply_async(read,args=(q,)) p.close() p.join() print print '所有数据都写入并且读完'
如果main函数写成上面的样本，本来我想要的是将会得到一个队列，将其作为参数传入进程池子里的每个子进程，但是却得到
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance
的错误，查了下，大意是队列对象不能在父进程与子进程间通信，这个如果想要使用进程池中使用队列则要使用multiprocess的Manager类
if __name__=='__main__': manager = multiprocessing.Manager() # 父进程创建Queue，并传给各个子进程： 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 '所有数据都写入并且读完'
这样这个队列对象就可以在父进程与子进程间通信，不用池则不需要Manager，以后再扩展multiprocess中的Manager类吧
关于锁的应用，在不同程序间如果有同时对同一个队列操作的时候，为了避免错误，可以在某个函数操作队列的时候给它加把锁，这样在同一个时间内则只能有一个子进程对队列进行操作，锁也要在manager对象中的锁
#coding:gbk from multiprocessing import Process,Queue,Pool import multiprocessing import os, time, random # 写数据进程执行的代码: def write(q,lock): lock.acquire() #加上锁 for value in ['A', 'B', 'C']: print 'Put %s to queue...' % value q.put(value) lock.release() #释放锁 # 读数据进程执行的代码: 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() # 父进程创建Queue，并传给各个子进程： q = manager.Queue() lock = manager.Lock() #初始化一把锁 p = Pool() pw = p.apply_async(write,args=(q,lock)) pr = p.apply_async(read,args=(q,)) p.close() p.join() print print '所有数据都写入并且读完'