Python多进程（multiprocessing）

　　先介绍怎么用，然后说明Python的多进程/多线程。

　　Linux和Unix操作系统提供了一个称为fork()的系统调用，普通的函数调用一次返回一次，该函数调用一次返回两次，（也算实现了从1到2的突破）因为操作系统把当前进程（父进程）复制了一份（子进程）然后在子进程和父进程内返回，子进程永远返回0，二父进程返回子进程的ID，这样当创建很多子进程的时候，父进程多能一一记住自己儿子的识别码。而子进程只需要调用getppid()就可以得到自己父进程的识别码了。 　　　　　　当时就是因为Windows下没有fork这个东西我才转到linux下的，然后就一去不复返了。。。。

　　正如大家所致Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就有fork，可以再Python中轻松的创建子进程：

import os

print('Process (%s) start...' % os.getpid())
# Only works on Unix/Linux/Mac:
pid = os.fork()
if pid == 0:
    print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))
else:
    print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))

Process (13190) start...
I (13190) just created a child process (13191).
I am child process (13191) and my parent is 13190.

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 multiprocessing

　　如果打算编写多线程的服务程序，Linux系统很方便，但是难道在windows下就没办法使用了么？ 由于Python是跨平台语言，自然也应该提供了一跨平台的多进程支持，multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束。

 

from multiprocessing import Process
import os

# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Process(target=run_proc, args=('test',))
    print('Child process will start.')
    p.start()
    p.join()
    print('Child process end.')

Parent process 928.
Process will start.
Run child process test (929)...
Process end.

　　创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动，join（）方法可以等待子进程结束后继续向下运行，通常用于进程间的同步。

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Pool

　　如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：

from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def long_time_task(name):
    print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 3)
    end = time.time()
    print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Pool(4)
    for i in range(5):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print('Waiting for all subprocesses done...')
    p.close()
    p.join()
    print('All subprocesses done.')

Parent process 669.
Waiting for all subprocesses done...
Run task 0 (671)...
Run task 1 (672)...
Run task 2 (673)...
Run task 3 (674)...
Task 2 runs 0.14 seconds.
Run task 4 (673)...
Task 1 runs 0.27 seconds.
Task 3 runs 0.86 seconds.
Task 0 runs 1.41 seconds.
Task 4 runs 1.91 seconds.
All subprocesses done.

代码解读：

　　对Pool对象调用join（）方法会等待所有子进程执行完毕，调用join（）之前必须先调用close（），调用cose（）之后就不能添加新的Process了。

　　请注意输出的结果，task 0，1，2，3是立刻执行的，而task 4要等待前面某个task完成后才执行，这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4，因此，最多同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制，并不是操作系统的限制。如果改成：

p = Pool(5)

　　就可以同时跑五个进程了。　　

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子进程

　　很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要控制进程的输入和输出subprocess模块可以让我们非常方便的启动一个子进程，然后控制其输入和输出。

　　下面的例子演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org。这和命令行直接运行的结果是一样的。

import subprocess

print('$ nslookup www.python.org')
r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])
print('Exit code:', r)

$ nslookup www.python.org
Server:        127.0.1.1
Address:    127.0.1.1#53

Non-authoritative answer:
www.python.org    canonical name = python.map.fastly.net.
Name:    python.map.fastly.net
Address: 151.101.72.223

Exit code: 0

　　如果子进程还需要输入，则可以通过communicate（）方法输入：

import subprocess

print('$ nslookup')
p = subprocess.Popen(['nslookup'],stdin = subprocess.PIPE,stdout = subprocess.PIPE,stderr = subprocess.PIPE)
output,err = p.communicate(b'set q = mx\npython.org\nexit\n')
print(output.decode('utf-8'))
print('Exit code:',p.returncode)

　　上面的代码相当于在执行命令nslookup的时候，手动输入：

set q=mx
python.org
exit

　　得到结果：

$ nslookup
*** Invalid option: q
Server:        127.0.1.1
Address:    127.0.1.1#53

Non-authoritative answer:
Name:    python.org
Address: 23.253.135.79


Exit code: 0