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python 进程

2018-06-17 23:46:12来源：未知阅读 ()

参考博客：https://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/10/12/2721484.html

一、前言

　　Python的线程或进程都是调用操作系统的原生线程或进程，但是由于GIL的存在，python多线程并不能利用cpu多核的优势。而python的进程是不存在GIL的，各个进程间的数据是独立的安全的，所有python多进程可以利用多核优势。

　　各自适用情况：

　　python多线程： I/O 操作密集型任务

　　python多进程： CPU密集型任务

二、multiprocessing 　

multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module.

The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, 
effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. 

Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. 
It runs on both Unix and Windows.


multiprocessing包是Python中的多进程管理包，用类似于线程模块的API来创建进程（multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境）。

多进程管理包提供本地和远程的并发，通过使用子进程而不是线程有效的避开了GIL

由于这个原因,multiprocessing允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。
它可以在Unix和Windows上运行。

　　与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类

但在使用这些共享API的时候，我们要注意以下几点:

在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。
multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue)，效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue，避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。
多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。

Process.PID中保存有PID，如果进程还没有start()，则PID为None。

三、事例

　　3.1 定义进程

import multiprocessing  
import time
import os


def run(name):
    time.sleep(2)
    print('hello', name)


if __name__ == '__main__':

    start_time = time.time()
    p_list = []
    for i in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=run, args=('bob%s' % i,))  # 创建一个进程对象
        p.start()
        print(p.name, p.pid)   # 进程名 和 pid
        p_list.append(p)
        # p.join()     # 和线程一样，join会阻塞
    for p in p_list:
        p.join()

    print('parent process', os.getppid())
    print('total time', time.time()-start_time)

　　3.2 进程中嵌入线程

# -*- coding: UTF-8 -*-

import multiprocessing
import time
import os
import threading


def threading_run(name):
    print('name:', name)


def run(name):
    time.sleep(2)
    t = threading.Thread(target=threading_run, args=(name,))  # 定义线程
    t.start()
    # print('hello', name)


if __name__ == '__main__':

    start_time = time.time()
    for i in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=run, args=('bob%s' % i,))  # 进程
        p.start()
        # print(p.name, p.pid)

    print('parent process', os.getppid())

　　注：和线程一样，主进程也默认不会等待子进程结束

　　3.3 父进程和子进程

from multiprocessing import Process
import os


def info(title):
    print(title)
    print('module name:', __name__)
    print('parent process:', os.getppid())
    print('process id:', os.getpid())
    print("\n\n")


def f(name):
    info('\033[31;1mfunction f\033[0m')
    print('hello', name)


if __name__ == '__main__':
    info('\033[32;1mmain process line\033[0m')
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start()
    p.join()

　　结果：

main process line
module name: __main__
parent process: 2464
process id: 13628



function f
module name: __mp_main__
parent process: 13628
process id: 17480



hello bob

　　注：

　　　　parent process: 2464 是我电脑中PyCharm 的进程号

　　　　process id: 13628 是主进程（'__main__'）的进程号

　　　　process id: 17480 是子进程 p 的进程号

　　　　所以可以看出，所有的进程都是由父进程启动的

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