详解python之多进程和进程池(Processing库)

概述环境:win7+python2.7一直想学习多进程或多线程,但之前只是单纯看一点基础知识还有简单的介绍,无法理解怎么去应用,直到前段时间看了github的一个爬虫项目涉及到多进程,多线程相关内容,一边看一边百度相关知识点,现在

环境:win7+python2.7

一直想学习多进程或多线程,但之前只是单纯看一点基础知识还有简单的介绍,无法理解怎么去应用,直到前段时间看了github的一个爬虫项目涉及到多进程,多线程相关内容,一边看一边百度相关知识点,现在把一些相关知识点和一些应用写下来做个记录.

首先说下什么是进程:进程是程序在计算机上的一次执行活动,当运行一个程序的时候,就启动了一个进程.而进程又分为系统进程和用户进程.只要是用于完成 *** 作系统的各种功能的进程就是系统进程,它们就是处于运行状态下的 *** 作系统本身;而所有由你启动的进程都是用户进程。进程是 *** 作系统进行资源分配的单位。

直观点说,在任务管理器的用户名上标明system的是系统进程,标明administrator的是用户进程,另外net是网洛,lcacal service是本地服务,关于进程更加具体的信息可以百科,这里得省点力气,不然收不回了.

一.多进程的简单使用

如图,multiprocessing有多个函数,很多我也还没去了解,这里只讲我目前了解的.

进程创建:Process(target=主要运行的函数,name=自定义进程名称可不写,args=(参数))

方法：

is_alive():判断进程是否存活 join([timeout]):子进程结束再执行下一步,timeout为超时时间,有时进程遇到阻塞,为了程序能够运行下去而设置超时时间 run():如果在创建Process对象的时候不指定target，那么就会默认执行Process的run方法 start():启动进程,区分run() terminate():终止进程,关于终止进程没有这么简单,貌似用psutil包会更好,有机会以后了解更多再写下。

其中，Process以start()启动某个进程。

属性：

authkey: 在文档中authkey()函数找到这么一句话:Set authorization key of process设置过程的授权密钥,目前没找到相关应用实例,这个密钥是怎么用的呢?文章不提 daemon:父进程终止后自动终止，且自己不能产生新进程，必须在start()之前设置 exitcode:进程在运行时为None、如果为CN，表示被信号N结束 name:进程的名字,自定义 pID:每个进程有唯一的PID编号。

1.Process(),start(),join()

# -*- Coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport timedef fun1(t): print 'this is fun1',time.ctime() time.sleep(t) print 'fun1 finish',time.ctime()def fun2(t): print 'this is fun2',time.ctime() time.sleep(t) print 'fun2 finish',time.ctime()if __name__ == '__main__': a=time.time() p1=Process(target=fun1,args=(4,)) p2 = Process(target=fun2,args=(6,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join() b=time.time() print 'finish',b-a

这里一共开了两个进程,p1和p2,arg=(4,)中的4是fun1函数的参数,这里要用tulpe类型,如果两个参数或更多就是arg=(参数1,参数2...),之后用start()启动进程,我们设置等待p1和p2进程结束再执行下一步.来看下面的运行结果,fun2和fun1基本在同一时间开始运行,当运行完毕(fun1睡眠4秒,同时fun2睡眠6秒),才执行print 'finish',b-a语句

this is fun2 Mon Jun 05 13:48:04 2017this is fun1 Mon Jun 05 13:48:04 2017fun1 finish Mon Jun 05 13:48:08 2017fun2 finish Mon Jun 05 13:48:10 2017finish 6.20300006866Process finished with exit code 0

我们再来看下start()与join()处于不同位置会发生什么

# -*- Coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport timedef fun1(t): print 'this is fun1',)) p1.start() p1.join() p2.start() p2.join() b=time.time() print 'finish',b-a

结果:

this is fun1 Mon Jun 05 14:19:28 2017fun1 finish Mon Jun 05 14:19:32 2017this is fun2 Mon Jun 05 14:19:32 2017fun2 finish Mon Jun 05 14:19:38 2017finish 10.1229999065Process finished with exit code 0

看,现在是先运行fun1函数,运行完毕再运行fun2接着再是print 'finish',即先运行进程p1再运行进程p2,感受到join()的魅力了吧.现在再试试注释掉join()看看又会出现什么

# -*- Coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport timedef fun1(t): print 'this is fun1',)) p1.start() p2.start() p1.join() #p2.join() b=time.time() print 'finish',b-a

结果:

this is fun1 Mon Jun 05 14:23:57 2017this is fun2 Mon Jun 05 14:23:58 2017fun1 finish Mon Jun 05 14:24:01 2017finish 4.05900001526fun2 finish Mon Jun 05 14:24:04 2017Process finished with exit code 0

这次是运行完fun1(因为p1进程有用join(),所以主程序等待p1运行完接着执行下一步),接着继续运行主进程的print 'finish',最后fun2运行完毕才结束

2.name,daemon,is_alive():

# -*- Coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport timedef fun1(t): print 'this is fun1',time.ctime()if __name__ == '__main__': a=time.time() p1=Process(name='fun1进程',target=fun1,)) p2 = Process(name='fun2进程',target=fun2,)) p1.daemon=True p2.daemon = True p1.start() p2.start() p1.join() print p1,p2 print '进程1:',p1.is_alive(),'进程2:',p2.is_alive() #p2.join() b=time.time() print 'finish',b-a

结果:

this is fun2 Mon Jun 05 14:43:49 2017this is fun1 Mon Jun 05 14:43:49 2017fun1 finish Mon Jun 05 14:43:53 2017<Process(fun1进程,stopped daemon)> <Process(fun2进程,started daemon)>进程1: False 进程2: Truefinish 4.06500005722Process finished with exit code 0

可以看到,name是给进程赋予名字,运行到print '进程1:',p2.is_alive() 这句的时候,p1进程已经结束(返回False),p2进程仍然在运行(返回True),但p2没有用join(),所以直接接着执行主进程,由于用了daemon=Ture,父进程终止后自动终止,p2进程没有结束就强行结束整个程序了.

3.run()

run()在Process没有指定target函数时,默认用run()函数运行程序,

# -*- Coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport timedef fun1(t): print 'this is fun1',time.ctime()if __name__ == '__main__': a = time.time() p=Process() p.start() p.join() b = time.time() print 'finish',b - a

结果:

finish 0.0840001106262

从结果看出,进程p什么也没做,为了让进程正常运行,我们酱紫写:

目标函数没有参数:

# -*- Coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport timedef fun1(): print 'this is fun1',time.ctime() time.sleep(2) print 'fun1 finish',time.ctime()if __name__ == '__main__': a = time.time() p=Process() p.run=fun1 p.start() p.join() b = time.time() print 'finish',b - a

结果:

this is fun1 Mon Jun 05 16:34:41 2017fun1 finish Mon Jun 05 16:34:43 2017finish 2.11500000954Process finished with exit code 0

目标函数有参数:

# -*- Coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport timedef fun1(t): print 'this is fun1',time.ctime()if __name__ == '__main__': a = time.time() p=Process() p.run=fun1(2) p.start() p.join() b = time.time() print 'finish',b - a

结果:

this is fun1 Mon Jun 05 16:36:27 2017fun1 finish Mon Jun 05 16:36:29 2017Process Process-1:Traceback (most recent call last): file "E:\Anaconda2\lib\multiprocessing\process.py",line 258,in _bootstrap self.run()TypeError: 'nonetype' object is not callablefinish 2.0529999733Process finished with exit code 0

目标函数有参数的出现了异常,为什么呢?我现在还找不到原因,但是实践发现,当最后一个参数赋予进程运行后,没有其他参数,就会出现这个异常,有人知道的望告知.

二.进程池

对于需要使用几个甚至十几个进程时,我们使用Process还是比较方便的,但是如果要成百上千个进程,用Process显然太笨了,multiprocessing提供了Pool类,即现在要讲的进程池,能够将众多进程放在一起,设置一个运行进程上限,每次只运行设置的进程数,等有进程结束,再添加新的进程

Pool(processes =num):设置运行进程数,当一个进程运行完,会添加新的进程进去

apply_async(函数,(参数)):非阻塞,其中参数是tulpe类型,

apply(函数,(参数)):阻塞

close():关闭pool,不能再添加新的任务

terminate():结束运行的进程，不再处理未完成的任务

join():和Process介绍的作用一样,但要在close或terminate之后使用。

1.单个进程池

# -*- Coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Poolimport timedef fun1(t): print 'this is fun1',time.ctime()if __name__ == '__main__': a=time.time() pool = Pool(processes =3) # 可以同时跑3个进程 for i in range(3,8):  pool.apply_async(fun1,(i,)) pool.close() pool.join() b=time.time() print 'finish',b-a

结果:

this is fun1 Mon Jun 05 15:15:38 2017this is fun1 Mon Jun 05 15:15:38 2017this is fun1 Mon Jun 05 15:15:38 2017fun1 finish Mon Jun 05 15:15:41 2017this is fun1 Mon Jun 05 15:15:41 2017fun1 finish Mon Jun 05 15:15:42 2017this is fun1 Mon Jun 05 15:15:42 2017fun1 finish Mon Jun 05 15:15:43 2017fun1 finish Mon Jun 05 15:15:47 2017fun1 finish Mon Jun 05 15:15:49 2017finish 11.1370000839Process finished with exit code 0

从上面的结果可以看到,设置了3个运行进程上限,15:15:38这个时间同时开始三个进程,当第一个进程结束时(参数为3秒那个进程),会添加新的进程,如此循环,直至进程池运行完再执行主进程语句b=time.time() print 'finish',b-a .这里用到非阻塞apply_async(),再来对比下阻塞apply()

# -*- Coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Poolimport timedef fun1(t): print 'this is fun1',8):  pool.apply(fun1,b-a

结果:

this is fun1 Mon Jun 05 15:59:26 2017fun1 finish Mon Jun 05 15:59:29 2017this is fun1 Mon Jun 05 15:59:29 2017fun1 finish Mon Jun 05 15:59:33 2017this is fun1 Mon Jun 05 15:59:33 2017fun1 finish Mon Jun 05 15:59:38 2017this is fun1 Mon Jun 05 15:59:38 2017fun1 finish Mon Jun 05 15:59:44 2017this is fun1 Mon Jun 05 15:59:44 2017fun1 finish Mon Jun 05 15:59:51 2017finish 25.1610000134Process finished with exit code 0

可以看到,阻塞是当一个进程结束后,再进行下一个进程,一般我们都用非阻塞apply_async()

2.多个进程池

上面是使用单个进程池的,对于多个进程池,我们可以用for循环,直接看代码

# -*- Coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Poolimport timedef fun1(t): print 'this is fun1',time.ctime()if __name__ == '__main__': a=time.time() pool = Pool(processes =3) # 可以同时跑3个进程 for fun in [fun1,fun2]:  for i in range(3,8):   pool.apply_async(fun,b-a

结果:

this is fun1 Mon Jun 05 16:04:38 2017this is fun1 Mon Jun 05 16:04:38 2017this is fun1 Mon Jun 05 16:04:38 2017fun1 finish Mon Jun 05 16:04:41 2017this is fun1 Mon Jun 05 16:04:41 2017fun1 finish Mon Jun 05 16:04:42 2017this is fun1 Mon Jun 05 16:04:42 2017fun1 finish Mon Jun 05 16:04:43 2017this is fun2 Mon Jun 05 16:04:43 2017fun2 finish Mon Jun 05 16:04:46 2017this is fun2 Mon Jun 05 16:04:46 2017fun1 finish Mon Jun 05 16:04:47 2017this is fun2 Mon Jun 05 16:04:47 2017fun1 finish Mon Jun 05 16:04:49 2017this is fun2 Mon Jun 05 16:04:49 2017fun2 finish Mon Jun 05 16:04:50 2017this is fun2 Mon Jun 05 16:04:50 2017fun2 finish Mon Jun 05 16:04:52 2017fun2 finish Mon Jun 05 16:04:55 2017fun2 finish Mon Jun 05 16:04:57 2017finish 19.1670000553Process finished with exit code 0

看到了,在fun1运行完接着运行fun2.

另外对于没有参数的情况,就直接 pool.apply_async(funtion),无需写上参数.

在学习编写程序过程,曾遇到不用if _name_ == '_main_':而直接运行程序,这样结果会出错,经查询,在windows上要想使用进程模块，就必须把有关进程的代码写在当前.py文件的if _name_ == ‘_main_' :语句的下面，才能正常使用windows下的进程模块。Unix/linux下则不需要。原因有人这么说:在执行的r候，由于你写的 py 会被当成module 读进执行。所以，一定要判断自身是否为 _main_。也就是要：

if __name__ == ‘__main__' :# do something.

这里我自己还搞不清楚,期待以后能够理解

学习的过程中,还涉及了经常和进程一起运用的队列Queue和线程threading,有时间以后再写吧，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持编程小技巧。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的详解python之多进程和进程池(Processing库)全部内容，希望文章能够帮你解决详解python之多进程和进程池(Processing库)所遇到的程序开发问题。

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