python中进程的几种创建方式
摘自:https://www.cnblogs.com/lxy0/p/11398457.html
在新创建的子进程中,会把父进程的所有信息复制一份,它们之间的数据互不影响。
1|0使用os.fork()创建
该方式只能用于Unix/Linux操作系统中,在windows不能用。
1 import os 2 3 # 注意,fork函数,只在Unix/Linux/Mac上运行,windows不可以 4 pid = os.fork() 5 # 子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。 6 if pid == 0: 7 print('子进程') 8 else: 9 print('父进程')
2|0使用Process类类创建
multiprocessing模块提供了一个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 time def test(name, age): for i in range(5): print("--test--%s\t%d" % (name, age)) time.sleep(1) print("子进程结束") if __name__ == '__main__': p = Process(target=test, args=("aaa", 18)) p.start() # 等待进程实例执⾏结束,或等待多少秒; p.join() # 等待的最长时间 print("主进程结束") """ 输出结果: --test--aaa 18 --test--aaa 18 --test--aaa 18 --test--aaa 18 --test--aaa 18 子进程结束 主进程结束 """
join()方法表示主进程等待子进程执行完成后继续往下执行,如果把join()注释掉,则主进程开启子进程后不停顿继续往下执行,然后等待子进程完成程序结束。
把join()方法注释掉的结果:
""" 输出结果: 主进程结束 --test--aaa 18 --test--aaa 18 --test--aaa 18 --test--aaa 18 --test--aaa 18 子进程结束 """
3|0使用Process子类创建
创建新的进程还能够使用类的方式,可以自定义一个类,继承Process类,每次实例化这个类的时候,就等同于实例化一个进程对象,请看下面的实例:
from multiprocessing import Process import time import os class MyProcess(Process): def __init__(self): # 如果子类要重写__init__是必须要先调用父类的__init__否则会报错 # Process.__init__(self) super(MyProcess,self).__init__() # 重写Porcess的run()方法 def run(self): print("子进程(%s)开始执行,父进程(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) for i in range(5): print("--1--") time.sleep(1) if __name__ == '__main__': t_start = time.time() p = MyProcess() p.start() # p.join() print("main") for i in range(5): print("--main--") time.sleep(1)
4|0使用进程池Pool创建
当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,但如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化Pool时,可以指定一个最大进程数,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到指定的最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会创建新的进程来执行,请看下面的实例:
from multiprocessing import Pool import os import time def worker(num): # for i in range(3): print("----pid=%d num=%d---" % (os.getpid(), num)) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': # 定义一个进程池,最大进程数3 pool = Pool(3) for i in range(10): print("---%d--" % i) # 使用非阻塞方式调用func(并行执行),一般用这个。 # apply堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程,用的不多。 pool.apply_async(worker, (i,)) # 关闭进程池 pool.close() # 等待所有子进程结束,主进程一般用来等待 pool.join() # 进程池后面无操作时必须有这句