python多进程程序设计之一

multiprocessing
- Process类
应用实列
- 实列说明
- 实列代码

multiprocessing

multiprocessing 是一个python模块，它使用类似于线程模块的 API生成进程。multiprocessing模块提供本地和远程并行运行，通过使用子进程代替线程，有效地回避python全局解释器锁。因此，多处理模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。

multiprocessing模块还引入了线程模块中没有API。一个典型的例子是 Pool 对象，它提供了一种方便的方法，跨多个输入值并行执行函数，跨进程分配输入数据（数据并行性）。

Process类

在 multiprocessing中，通过创建Process对象，然后调用其 start() 方法来生成进程。

产生进程

根据平台的不同，多处理支持三种启动进程的方式。这些启动方法是

spawn，父进程启动一个新的Python解释器进程。子进程只会继承运行进程对象的 run() 方法所需的资源。特别是，来自父进程的，不必要的文件描述符和句柄将不会被继承。与使用 fork 或 forkserver 相比，使用此方法启动进程相当慢。
fork，父进程使用 os.fork() 来 fork Python 解释器。子进程在启动时实际上与父进程相同。父进程的所有资源都被子进程继承。
forkserver，当程序选择 forkserver 启动方法时，会生成一个服务器进程。从那时起，每当需要新进程时，父进程就会连接到服务器并请求它派生一个新进程。 fork 服务器进程是单线程的，除非系统库或预加载的imports产生线程的副作用，因此使用 os.fork() 通常是安全的。不会继承不必要的资源。

在 POSIX 上，使用spawn或forkserver启动方法还将启动一个资源跟踪器进程，该进程跟踪由程序进程创建的未链接的命名系统资源（例如，命名信号量或SharedMemory对象）。当所有进程退出后，资源跟踪器将取消任何剩余跟踪对象的链接。通常应该没有这样的对象，但如果进程被信号杀死，则可能会出现一些"泄漏"资源。

set_start_method()启动

在主模块的 if name == 'main' 子句中，使用 set_start_method() 。

复制代码

from multiprocessing import *

def subproc():
    print("subprocess")

if __name__ == '__main__':
    set_start_method('spawn')
    p = Process(target=subproc)
    p.start()
    p.join()

显示器输出

javascript 复制代码

subprocess

get_context()启动

使用 get_context() 来获取上下文对象。上下文对象具有与multiprocessing模块相同的 API，并允许在同一程序中多次使用启动方法。

复制代码

from multiprocessing import *

def subproc():
    print("subprocess")

if __name__ == '__main__':
    print("call get_context...")
    ctx = get_context('spawn')
    p = ctx.Process(target=subproc)
    p.start()
    p.join()

显示器输出

javascript 复制代码

call get_context...
subprocess

成员函数

构造函数

multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

Process对象表示在单独流程中运行的活动。

group，应始终为None。
target，是由 run() 方法调用的可调用对象。它默认为 None，这意味着什么都不被调用。
name，是进程名称。
args，是目标调用的参数元组。
kwargs，是目标调用的关键字参数的字典。
daemon，如果提供，daemon参数将进程的daemon标志设置为 True 或 False。如果 None （默认），该标志将从创建进程继承。

默认情况下，没有参数传递给target。 args 参数默认为 ()，可用于指定要传递给target的参数列表或元组。

如果子类重写构造函数，则它必须确保，在对进程执行任何其他操作之前，调用基类构造函数 (Process.init())。

run/start

词法： run()

Process类的成员函数run()表示进程的活动。

在子类中可以重载这个函数。标准run()函数调用可调用对象target，target是作为参数target传递给构造函数。如果该构造函数包含可调用对象target，则构造器的参数args 和 kwargs，将作为参数，传递给可调用对象target。

词法：start()

Process类的成员函数start()启动进程的活动。

每个进程对象最多只能调用一次。它在单独的进程中，调用对象的 run() 方法。

join

词法： join([timeout])

如果可选参数 timeout为None （默认值），则该函数将阻塞，直到调用 join() 函数的进程终止。
如果 timeout 是正数，则最多阻塞 timeout 秒。如果该函数的进程终止，或该函数超时，则该函数将返回 None。检查进程的退出代码，以确定它是否终止。

一个进程可以多次调用join。

进程无法join自身，因为这会导致死锁。在进程启动之前，调用join是错误的。

应用实列

实列说明

该实列使用两种不同的方法产生进程的活动

Consumer子进程使用构造函数
Producer子进程使用进程子类run()成员函数。在__init__(self,...)中，必须调用super(Producer,self).init()初始化基类的初始化函数。
Producer子进程使用进程子类的参数传递方法更方便，灵活。

实列代码

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from multiprocessing import *

def Consumer(v1, v2, v3, width):
    print("Consumer v1:{0} v2:{1} v3: {2} width: {3}".format(v1, v2, v3, width))

class Producer(Process):
    def __init__(self, args, keys):
        super(Producer,self).__init__()
        self.args = args;
        self.keys = keys;
        
    def run(self):
        print("Producer args: {0}".format(self.args))
        print("Producer keys: {0}".format(self.keys))
    
if __name__ == '__main__':
    print("call get_context...")
    ctx = get_context('spawn')
    args = [1, 2, 3]
    keys = {"width":"12"}
    
    p1 = ctx.Process(target=Consumer, args=args, kwargs=keys)
    p2 = Producer(args, keys);

    p1.start()
    p2.start()
    
    p1.join()
    p2.join()
    
    print("Consumer exit code：{0}".format(p1.exitcode))
    print("Producer exit code：{0}".format(p2.exitcode))

显示器输出

复制代码

call get_context...
Consumer v1:1 v2:2 v3: 3 width: 12
Producer args: [1, 2, 3]
Producer keys: {'width': '12'}
Consumer exit code：0
Producer exit code：0

python多进程程序设计 之一

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multiprocessing

Process类

产生进程

set_start_method()启动

get_context()启动

成员函数

构造函数

run/start

join

应用实列

实列说明

实列代码

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