python开发Day10（多进程多线程补充）

关于进程：

• • 介绍：

    • 在python中如果想要操作进程需要使用模块multprocessing

  • 使用：

    • Process  #进程
      
      • 介绍：
        • 操作进程使用multprocessing下的Process模块，注：进程之间的内存是不共享的！（可以共享需要一个特殊的特殊的数据结构Array（数组））
      • 使用：
        • p = Process(target=函数,args=(参数,))   #创建线程
        • p.daemon(True)    #当参数为Ture的时候为主进程执行完毕后退出程序，为False的时候为等待子进程执行完毕后退出，默认为False
        • p.join()　　#和线程的同样，很少使用！
        • 使用Array来让多个进程修改一个数据

          from multiprocessing import Process,Array
          def f(a,b):
              b[a] = 100 + a
          if __name__ == '__main__':
              temp = Array('i',[11,22,33,44])
              for i in range(2):#循环两次执行f函数修改列表的值
                  p = Process(target=f,args=(i,temp,))
                  p.start()
                  p.join()
              for i in temp:
                  print(i)
          执行结果：
          100
          101
          33
          44

        •  利用manager实现多进程之间共享数据

          from multiprocessing import Process,Manager
          def f1(a,b):
              b[a] = 100 + a
              print(b)
          
          if __name__ == '__main__':
              manage = Manager()
              dic = manage.dict()
              for i in range(5):
                  p = Process(target=f1,args=(i,dic,))
                  p.start()
                  p.join()
          执行结果：
          {0: 100}
          {0: 100, 1: 101}
          {0: 100, 1: 101, 2: 102}
          {0: 100, 1: 101, 2: 102, 3: 103}
          {0: 100, 1: 101, 2: 102, 3: 103, 4: 104}

           

    • Pool #进程池的操作
      • 介绍：
        • 犹如一个书店，一本同样的书有3本，3个人取走后之后来的人想要获取到必须等待前3个人还书后才可获得。
      • 使用：

        • poll.apply(函数，参数) #在进程池中申请一个进程去执行函数（申请一个进程执行一个再申请）

        • poll.apply_async(func=函数名,args=(参数,),callback=函数名2) #申请一个进程执行函数完成后执行函数名2,函数名2的参数是函数名执行完成后的返回值（直接全申请了，一起执行）

        • 代码：

          from multiprocessing import Pool
          import time
          def f1(i):
              time.sleep(2)
              return i+100
          
          def end_call(arg):
              print('end>>>',arg)
          
          
          if __name__ == '__main__':
              p = Pool(5) #创建一个线程池一共有5个线程
              for i in range(11):
                  p.apply_async(func=f1,args=(i,),callback=end_call)
              print('123123')
              p.close()
              p.join()
          
          执行结果：
          123123
          end>>> 100
          end>>> 101
          end>>> 102
          end>>> 103
          end>>> 104
          end>>> 105
          end>>> 106
          end>>> 107
          end>>> 108
          end>>> 109
          end>>> 110