进程
2019-04-20 08:53:07来源:博客园 阅读 ()
进程:
什么是进程?
第一.进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间,一般情况下,包括文本区域(text region)、
数据区域(data region)和堆栈(stack region)。文本区域存储处理器执行的代码;
数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存;堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。 第二.进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体,只
有处理器赋予程序生命时(操作系统执行之),它才能成为一个活动的实体,我们称其为进程。
第三.进程是操作系统中最基本、重要的概念。是多道程序系统出现后,为了刻画系统内部出现的动态情况,
描述系统内部各道程序的活动规律引进的一个概念,所有多道程序设计操作系统都建立在进程的基础上。
进程的特性:
动态性:进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程,进程是动态产生,动态消亡的。
并发性:任何进程都可以同其他进程一起并发执行
独立性:进程是一个能独立运行的基本单位,同时也是系统分配资源和调度的独立单位;
异步性:由于进程间的相互制约,使进程具有执行的间断性,即进程按各自独立的、不可预知的速度向前推进
结构特征:进程由程序、数据和进程控制块三部分组成。
多个不同的进程可以包含相同的程序:一个程序在不同的数据集里就构成不同的进程,能得到不同的结果;但是执行过程中,程序不能发生改变。
创建进程:
process模块是一个创建进程的模块,借助这个模块,就可以完成进程的创建。
方法介绍:
1 p.start():启动进程,并调用该子进程中的p.run() 2 p.run():进程启动时运行的方法,正是它去调用target指定的函数,我们自定义类的类中一定要实现该方法 3 p.terminate():强制终止进程p,不会进行任何清理操作,如果p创建了子进程,该子进程就成了僵尸进程,使用该方法需要特别小心这种情况。
如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放,进而导致死锁 4 p.is_alive():如果p仍然运行,返回True 5 p.join([timeout]):主线程等待p终止(强调:是主线程处于等的状态,而p是处于运行的状态)。timeout是可选的超时时间,需要强调的是,p.join只能join住start开启的进程,
而不能join住run开启的进程
属性:
1 p.daemon:默认值为False,如果设为True,代表p为后台运行的守护进程,当p的父进程终止时,p也随之终止,
并且设定为True后,p不能创建自己的新进程,必须在p.start()之前设置 2 p.name:进程的名称 3 p.pid:进程的pid 4 p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N,表示被信号N结束(了解即可) 5 p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性,
这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功(了解即可)
开启进程的例子:
import time from multiprocessing import Process def f(name): print('hello', name) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': p_lst = [] for i in range(5): p = Process(target=f, args=('bob',)) p.start() p_lst.append(p) # [p.join() for p in p_lst] print('父进程在执行') 开启进程的另一个方式: import os from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): def __init__(self,name): super().__init__() self.name=name def run(self): print(os.getpid()) print('%s 正在和女主播聊天' %self.name) p1=MyProcess('wupeiqi') p2=MyProcess('yuanhao') p3=MyProcess('nezha') p1.start() #start会自动调用run p2.start() # p2.run() p3.start() p1.join() p2.join() p3.join() print('主线程')
多进程中的其他方法:
进程之间数据的隔离:
from multiprocessing import Process def work(): global n n=0 print('子进程内: ',n) if __name__ == '__main__': n = 100 p=Process(target=work) p.start() print('主进程内: ',n)
守护进程:
from multiprocessing import Process def foo(): print(123) time.sleep(1) print("end123") def bar(): print(456) time.sleep(3) print("end456") p1=Process(target=foo) p2=Process(target=bar) p1.daemon=True p1.start() p2.start() time.sleep(0.1) print("main-------")#打印该行则主进程代码结束,则守护进程p1应该被终止.#可能会有p1任务执行的打印信息123,因为主进程打印main----时,p1也执行了,但是随即被终止.
锁:
# 由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争 import os import time import random from multiprocessing import Process,Lock def work(lock,n): lock.acquire() print('%s: %s is running' % (n, os.getpid())) time.sleep(random.random()) print('%s: %s is done' % (n, os.getpid())) lock.release() if __name__ == '__main__': lock=Lock() for i in range(3): p=Process(target=work,args=(lock,i)) p.start()
信号量: 信号量的本质就是锁加计数器
互斥锁同时只允许一个线程更改数据,而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。
假设商场里有4个迷你唱吧,所以同时可以进去4个人,如果来了第五个人就要在外面等待,等到有人出来才能再进去玩。
实现:
信号量同步基于内部计数器,每调用一次acquire(),计数器减1;每调用一次release(),计数器加1.当计数器为0时,acquire()调用被阻塞。这是迪科斯彻(Dijkstra)信号量概念P()和V()的Python实现。信号量同步机制适用于访问像服务器这样的有限资源。
信号量与进程池的概念很像,但是要区分开,信号量涉及到加锁的概念
from multiprocessing import Process,Semaphore import time,random def go_ktv(sem,user): sem.acquire() print('%s 占到一间ktv小屋' %user) time.sleep(random.randint(0,3)) #模拟每个人在ktv中待的时间不同 sem.release() if __name__ == '__main__': sem=Semaphore(4) p_l=[] for i in range(13): p=Process(target=go_ktv,args=(sem,'user%s' %i,)) p.start() p_l.append(p) for i in p_l: i.join() print('============》')
事件:
python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行,事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。
事件处理的机制:全局定义了一个“Flag”,如果“Flag”值为 False,那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞,如果“Flag”值为True,那么event.wait 方法时便不再阻塞。
clear:将“Flag”设置为False
set:将“Flag”设置为True
from multiprocessing import Process, Event import time, random def car(e, n): while True: if not e.is_set(): # 进程刚开启,is_set()的值是Flase,模拟信号灯为红色 print('\033[31m红灯亮\033[0m,car%s等着' % n) e.wait() # 阻塞,等待is_set()的值变成True,模拟信号灯为绿色 print('\033[32m车%s 看见绿灯亮了\033[0m' % n) time.sleep(random.randint(3, 6)) if not e.is_set(): #如果is_set()的值是Flase,也就是红灯,仍然回到while语句开始 continue print('车开远了,car', n) break def police_car(e, n): while True: if not e.is_set():# 进程刚开启,is_set()的值是Flase,模拟信号灯为红色 print('\033[31m红灯亮\033[0m,car%s等着' % n) e.wait(0.1) # 阻塞,等待设置等待时间,等待0.1s之后没有等到绿灯就闯红灯走了 if not e.is_set(): print('\033[33m红灯,警车先走\033[0m,car %s' % n) else: print('\033[33;46m绿灯,警车走\033[0m,car %s' % n) break def traffic_lights(e, inverval): while True: time.sleep(inverval) if e.is_set(): print('######', e.is_set()) e.clear() # ---->将is_set()的值设置为False else: e.set() # ---->将is_set()的值设置为True print('***********',e.is_set()) if __name__ == '__main__': e = Event() for i in range(10): p=Process(target=car,args=(e,i,)) # 创建是个进程控制10辆车 p.start() for i in range(5): p = Process(target=police_car, args=(e, i,)) # 创建5个进程控制5辆警车 p.start() t = Process(target=traffic_lights, args=(e, 10)) # 创建一个进程控制红绿灯 t.start() print('============》')
进程间的通信: 队列/管道
创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。
Queue([maxsize])
创建共享的进程队列。
参数 :maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数,则无大小限制。
底层队列使用管道和锁定实现。
Queue中的方法介绍:
JoinableQueue([maxsize]) 介绍
管道介绍:
#创建管道的类: Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道,并返回元组(conn1,conn2),其中conn1,conn2表示管道两端的连接对象,强调一点:必须在产生Process对象之前产生管道 #参数介绍: dumplex:默认管道是全双工的,如果将duplex射成False,conn1只能用于接收,conn2只能用于发送。 #主要方法: conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收,recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭,那么recv方法会抛出EOFError。 conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象 #其他方法: conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收,将自动调用此方法 conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符 conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用,返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数,方法将立即返回结果。如果将timeout射成None,操作将无限期地等待数据到达。 conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息,超过了这个最大值,将引发IOError异常,并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭,再也不存在任何数据,将引发EOFError异常。 conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]]):通过连接发送字节数据缓冲区,buffer是支持缓冲区接口的任意对象,offset是缓冲区中的字节偏移量,而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出,然后调用c.recv_bytes()函数进行接收 conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息,并把它保存在buffer对象中,该对象支持可写入的缓冲区接口(即bytearray对象或类似的对象)。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间,将引发BufferTooShort异常。
管道例子:
from multiprocessing import Process, Pipe def f(conn): conn.send("Hello The_Third_Wave") conn.close() if __name__ == '__main__': parent_conn, child_conn = Pipe() p = Process(target=f, args=(child_conn,)) p.start() print(parent_conn.recv()) p.join()
进程之间数据共享:
from multiprocessing import Manager,Process,Lock def work(d,lock): with lock: #不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱 d['count']-=1 if __name__ == '__main__': lock=Lock() with Manager() as m: dic=m.dict({'count':100}) p_l=[] for i in range(100): p=Process(target=work,args=(dic,lock)) p_l.append(p) p.start() for p in p_l: p.join() print(dic)
进程池和multiprocess.pool
为什么要有进程池?进程池的概念。
在程序实际处理问题过程中,忙时会有成千上万的任务需要被执行,闲时可能只有零星任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候,我们就需要去创建成千上万个进程么?首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程,操作系统也不能让他们同时执行,这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。那么我们要怎么做呢?
在这里,要给大家介绍一个进程池的概念,定义一个池子,在里面放上固定数量的进程,有需求来了,就拿一个池中的进程来处理任务,等到处理完毕,进程并不关闭,而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行,池中的进程数量不够,任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来,拿到空闲进程才能继续执行。也就是说,池中进程的数量是固定的,那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度,还节省了开闭进程的时间,也一定程度上能够实现并发效果。
1 numprocess:要创建的进程数,如果省略,将默认使用cpu_count()的值 2 initializer:是每个工作进程启动时要执行的可调用对象,默认为None 3 initargs:是要传给initializer的参数组
1 p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。 2 '''需要强调的是:此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()''' 3 4 p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。 5 '''此方法的结果是AsyncResult类的实例,callback是可调用对象,接收输入参数。当func的结果变为可用时,将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作,否则将接收其他异步操作中的结果。''' 6 7 p.close():关闭进程池,防止进一步操作。如果所有操作持续挂起,它们将在工作进程终止前完成 8 9 P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close()或teminate()之后调用
1 方法apply_async()和map_async()的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法 2 obj.get():返回结果,如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达,将引发一场。如果远程操作中引发了异常,它将在调用此方法时再次被引发。 3 obj.ready():如果调用完成,返回True 4 obj.successful():如果调用完成且没有引发异常,返回True,如果在结果就绪之前调用此方法,引发异常 5 obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。 6 obj.terminate():立即终止所有工作进程,同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收,将自动调用此函数
import os import time import random from multiprocessing import Pool def work(n): print('%s run' %os.getpid()) time.sleep(random.random()) return n**2 if __name__ == '__main__': p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务 res_l=[] for i in range(10): res=p.apply_async(work,args=(i,)) # 异步运行,根据进程池中有的进程数,每次最多3个子进程在异步执行 # 返回结果之后,将结果放入列表,归还进程,之后再执行新的任务 # 需要注意的是,进程池中的三个进程不会同时开启或者同时结束 # 而是执行完一个就释放一个进程,这个进程就去接收新的任务。 res_l.append(res) # 异步apply_async用法:如果使用异步提交的任务,主进程需要使用jion,等待进程池内任务都处理完,然后可以用get收集结果 # 否则,主进程结束,进程池可能还没来得及执行,也就跟着一起结束了 p.close() p.join() for res in res_l: print(res.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get
from socket import * from multiprocessing import Process server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1) server.bind(('127.0.0.1',8080)) server.listen(5) def talk(conn,client_addr): while True: try: msg=conn.recv(1024) if not msg:break conn.send(msg.upper()) except Exception: break if __name__ == '__main__': #windows下start进程一定要写到这下面 while True: conn,client_addr=server.accept() p=Process(target=talk,args=(conn,client_addr)) p.start()
原文链接:https://www.cnblogs.com/changtao/p/10116681.html
如有疑问请与原作者联系
标签:
版权申明:本站文章部分自网络,如有侵权,请联系:west999com@outlook.com
特别注意:本站所有转载文章言论不代表本站观点,本站所提供的摄影照片,插画,设计作品,如需使用,请与原作者联系,版权归原作者所有
- python day1-requests 2019-08-13
- Python连载30-多线程之进程&线程&线程使用 2019-08-13
- python多线程同步实例分析 2019-08-13
- python变量和常量 2019-08-13
- xpath+多进程爬取八零电子书百合之恋分类下所有小说。 2019-08-13
IDC资讯: 主机资讯 注册资讯 托管资讯 vps资讯 网站建设
网站运营: 建站经验 策划盈利 搜索优化 网站推广 免费资源
网络编程: Asp.Net编程 Asp编程 Php编程 Xml编程 Access Mssql Mysql 其它
服务器技术: Web服务器 Ftp服务器 Mail服务器 Dns服务器 安全防护
软件技巧: 其它软件 Word Excel Powerpoint Ghost Vista QQ空间 QQ FlashGet 迅雷
网页制作: FrontPages Dreamweaver Javascript css photoshop fireworks Flash