洗禮靈魂，修煉python（89）-- 知識拾遺篇 —— 進程

来源:https://www.cnblogs.com/yangva/archive/2018/02/20/8449549.html
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進程 1.含義：電腦中的程式關於某數據集合上的一次運行活動，是系統進行資源分配和調度的基本單位。說白了就是一個程式的執行實例。 執行一個程式就是一個進程，比如你打開瀏覽器看到我的博客，瀏覽器本身是一個軟體程式，你此時打開的瀏覽器就是一個進程。 2.進程的特性 一個進程里可以有多個子進程 新的進程的 ...


 

進程

1.含義：電腦中的程式關於某數據集合上的一次運行活動，是系統進行資源分配和調度的基本單位。說白了就是一個程式的執行實例。

執行一個程式就是一個進程，比如你打開瀏覽器看到我的博客，瀏覽器本身是一個軟體程式，你此時打開的瀏覽器就是一個進程。

 

2.進程的特性

  • 一個進程里可以有多個子進程

  • 新的進程的創建是完全拷貝整個主進程

  • 進程里可以包含線程

  • 進程之間（包括主進程和子進程）不存在數據共用，相互通信（瀏覽器和python之間的數據不能互通的），要通信則要藉助隊列，管道之類的

 

3.進程和線程之間的區別

  • 線程共用地址空間，而進程之間有相互獨立的空間

  • 線程之間數據互通，相互操作，而進程不可以

  • 新的線程比新的進程創建簡單，比開進程的開銷小很多

  • 主線程可以影響子線程，而主進程不能影響子進程

 

 

4.在python中，進程與線程的用法就只是名字不同，使用的方法也是沒多大區別

5.簡單實例

1）創建一個簡單的多進程：

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time

def func(name):
    time.sleep(1)
    print('hello',name,time.ctime())

ml = []
for i in range(3):
    p = multiprocessing.Process(target=func,args=('yang',))
    p.start()
    ml.append(p)

for i in ml:
    i.join() #註意這裡，進程必須加join方法，不然會導致僵屍進程

　　

運行結果：

 

不管怎麼說，反正報錯了，同樣的代碼，在python自帶的IDLE里試試：

沒有任何東西就結束了。好的，這裡要說下了，按照我個人的理解，當你用pycharm或者IDLE時，pycharm或者IDLE在你的電腦里本身也是一個進程，並且預設是主進程。所以在pycharm會報錯，而在IDLE里運行就是空白，個人理解，對不對暫且不談，後期學到子進程時再說。

 

解決辦法就是，其他的不變，加一個if __name == '__main__'判斷就行：

 

這樣就解決了，好的，你現在可以體會到那句話了，進程與線程的用法就只是名字不同，使用的方法也是沒多大區別。不多說，自行體會。而運行結果看到的時間是同步的，那麼這進程才是真正意義上的並行運行。

 

2）自定義類式進程

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time

class myprocess(multiprocessing.Process):
    def __init__(self,name):
        super(myprocess,self).__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        time.sleep(1)
        print('hello',self.name,time.ctime())

if __name__ == '__main__':
    ml = []
    for i in range(3):
        p = myprocess('yang')
        p.start()
        ml.append(p)

    for j in ml:
        j.join()

　　

運行結果：

 

 

然後setDaemon之類的方法和線程也是完全一致的。

 

3）每一個進程都有根進程，換句話，每一個進程都有父進程

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time,os

def info():
    print('mudule name:',__name__)
    print('parent process:',os.getppid()) #父進程號
    print('son process:',os.getpid())     #子進程號

if __name__ == '__main__':
    info()
    print('-----')
    p = multiprocessing.Process(target=info,args=[])
    p.start()
    p.join()

　　

運行結果：

 

 

而查看我本機的進程：

 

可以知道，6204就是pycharm，正是此時的根進程，而主進程就是我這個py文件（由__main__可知），接著再往下的子進程等等等的。

 

6.多進程間的通信和數據共用

首先我們都已經知道進程之間是獨立的，不可以互通，並且數據相互獨立，而在實際開發中，一定會遇到需要進程間通信的場景要求，那麼我們怎麼搞呢

有兩種方法：

  • pipe
  • queue

1）使用queue通信

在多線程那裡已經學過queue了，創建queue的方式，q = queue.Queue()，這種創建是創建的線程queue，並不是進程queue。創建進程queue的方式是：

 

 

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(q,name,age): #這裡必須要把q對象作為參數傳入才能實現進程之間通信
    q.put({'name':name,'age':age})

if __name__ == '__main__':
    q = multiprocessing.Queue() #創建進程queue對象
    ml = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=func,args=(q,'yang',21))
        p.start()
        ml.append(p)
    print(q.get()) #獲取queue信息
    print(q.get()) 
    print(q.get())
    for i in ml:
        i.join()

　　

運行結果：

 

好的，已經通過queue實現通信，那麼細心的朋友可能會想，此時的queue到底是同一個呢還是copy的呢？開始測試，碼如下：

 

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(q,name,age):
    q.put({'name':name,'age':age})
    print('id:',id(q))
if __name__ == '__main__':
    q = multiprocessing.Queue()
    ml = []
    print('id:',id(q))
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=func,args=(q,'yang',21))
        p.start()
        ml.append(p)
    print(q.get())
    print(q.get())
    print(q.get())
    for i in ml:
        i.join()

　　

在Windows平臺運行結果：

 

Linux的ubuntu下是這樣的：

 

這就不好怎麼說了，我個人的理解，線程和進程這類與電腦硬體（CPU，RAM）等有聯繫的都有不確定因素，姑且認為在Windows平臺里queue是copy的，在Linux里是同一個吧，並且據經驗人士表示，在macbook上也是同一個。

 

還有個問題， 假如使用的queue是線程式的呢？

代碼其他都沒變，只改了這裡：

 

結果：

 

雖然報錯了，但是卻有一個關鍵點，提示的是不能pickle線程鎖對象，也就是說剛纔我們使用的queue是進程對象，所以可以pickle，註意了，這裡就是關鍵點，使用了pickle，那麼也就是說，在Windows平臺里是copy的，如果不是copy，就不需要存在pickle對吧？直接拿來用就是啊，幹嘛要pickle之後取的時候再反pickle呢對吧？

 

再看Linux下呢，由於Linux預設是python2，所以模塊包名稍微有點不同

結果阻塞住了，但是前面的還是出來了，看到的id果然還是一樣的。

 

這裡就有三點需要註意：（個人理解，如有誤望指正）

1.進程里的確不能使用線程式queue

2.Windows平臺的進程式queue是copy的

3.Linux平臺的線程式和進程式都是同一個，但是如果在進程里使用線程式queue會阻塞住

但我個人覺得copy更有安全性

 

2）使用pipe通信

 

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(conn):
    conn.send('約嗎？')  #子進程發送數據
    print(conn.recv())  #接受數據，不能加參數1024之類的
    conn.close()        #子進程關閉連接
if __name__ == '__main__':
    parent_conn,son_conn = multiprocessing.Pipe() #創建pipe對象，父進程，子進程
    ml = []
    p = multiprocessing.Process(target=func,args=(son_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())  #父進程接受數據，不能加參數1024之類的
    parent_conn.send('不約')    #發送數據
    p.join()                   #join方法是進程特有

 

　　

運行結果:

 

這樣就聯繫上了，相信你發現了，基本和前面的socket差不多，不過唯一的不同是recv()方法不能加參數，不信的話，你加來試試

反觀線程通信，相信你會覺得進程比線程更方便

 

當然pipe也可以有多個：

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing,time

def func(conn):
    conn.send('約嗎？')  #子進程發送數據
    print(conn.recv())
    conn.close()        #子進程關閉連接
if __name__ == '__main__':
    parent_conn,son_conn = multiprocessing.Pipe() #創建pipe對象，父進程，子進程
    ml = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=func,args=(son_conn,))
        p.start()
        ml.append(p)
        print(parent_conn.recv())  #父進程接受數據，不能加參數1024之類的
        parent_conn.send('不約')
    for i in ml:
        i.join()

　　

運行結果：

 

7.進程之間數據共用——manager

比較簡單，就利用了進程里的manager對象下的各個數據類型，其他的很簡單的，我就不註釋了

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

# author:yangva

import multiprocessing

def func(l,d,num):
    l.append(num)
    d[num] = num

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Manager() as manager:
        l = manager.list()
        d = manager.dict()
        ml = []
        for i in range(6):
            p = multiprocessing.Process(target=func,args=(l,d,i))
            p.start()
            ml.append(p)
        for i in ml:
            i.join()
        print('d:',d)
        print('l:',l)

　　

運行結果：

 

這樣是不是就實現了數據共用了？

 

好的，進程也解析完了

 


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