python process

原文:https://www.cnblogs.com/LY-C/p/9145729.html

进程:资源分配的基本单位,进程数量为cpu核数+1,os.cpu_count()。计算密集时,使用进程

守护进程随着主进程的最后一句代码结束而结束

使用process模块可以创建进程

from multiprocessing import Process
p = Process(target,args,name)
target:表示调用对象,即子进程要执行的任务
args:表示调用对象的位置参数”元组“
name:进程的名字

  方法

p.start():启动一个子进程,系统决定什么时候调用p.run() 
p.run():立即运行子进程
p.terminate():强制终止进程p,不会进行任何清理操作,如果p创建了子进程,该子进程就成了僵尸进程,使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放,进而导致死锁
p.is_alive():判断p进程是否还存在,如果p仍然运行,返回True
p.join([timeout]):异步变同步,让主进程等待子进程执行完毕(强调:是主线程处于等的状态,而p是处于运行的状态)。timeout是可选的超时时间,需要强调的是,p.join只能join住start开启的进程,而不能join住run开启的进程  

  多进程启动

#如果好多进程都要启动,代码太长可以写成这样
p_list = [p1,p2,p3,p4,p5]
[i.start() for i in p_list]

  属性

p.daemon:默认值为False,如果设为True,代表p为后台运行的守护进程,当p的父进程终止时,p也随之终止,并且设定为True后,p不能创建自己的新进程,必须在p.start()之前设置
p.name:进程的名称
p.pid:进程的pid

  示例

from multiprocessing import Process
import time

def func(name):
    print('son 的名字是 %s '%name)
    time.sleep(5)
    print('这里是son')

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target = func,args=('xxx',))
    p.start()
    time.sleep(2)
    p.join()# 代码执行到这里,主进程main会停止等待子进程执行完毕才继续
    print('这里是father')

  锁机制

from multiprocessing import Lock
l = Lock()   #创建一个锁

l.acquire()   # 加锁

l.release()   # 释放锁

  信号机制

from multiprocessing import Semaphore
l = Semaphore(n)    #创建锁,n是指初始化一把锁配几把钥匙,一个int型

l.acquire()   #加锁,可以加n把锁

l.release()   #释放锁

#信号量机制比锁机制多了一个计数器,这个计数器是用来记录当前剩余几把钥匙的。
#当计数器为0时,表示没有钥匙了,此时acquire()处于阻塞。
#对于计数器来说,每acquire一次,计数器内部就减1,release一次,计数器就加1

  事件机制

from multiprocessing import Event
        
e = Event()   #创建事件
e.wait()   #判断is_set的bool值,如果bool为True,则非阻塞,bool值为False,则阻塞
e.set()    #将is_set()设为True
e.clear()  # 将is_set()设为False


e.is_set() # 标识
# 事件是通过is_set()的bool值,去标识e.wait() 的阻塞状态
# 当is_set()的bool值为False时,e.wait()是阻塞状态
# 当is_set()的bool值为True时,e.wait()是非阻塞状态
# 当使用set()时,是把is_set的bool变为True
# 当使用clear()时,是把is_set的bool变为False

  队列

#先进先出
from multiprocessing import Queue

q = Queue([n])  #n为该队列最多元素的个数,省略不限制

q.get( [ block [ ,timeout ] ] ) 
#返回q中的一个项目。如果q为空,此方法将阻塞,直到队列中有项目可用为止。
#block用于控制阻塞行为,默认为True. 如果设置为False,将引发Queue.Empty异常#timeout是可选超时时间,用在阻塞模式中。如果在指定的时间间隔内没有项目可用,将引发Queue.Empty异常。

q.get_nowait( )   #同q.get(False)方法。

q.put(item [, block [,timeout ] ] ) 
#将item放入队列。如果队列已满,此方法将阻塞至有空间可用为止。
#block控制阻塞行为,默认为True。如果设置为False,将引发Queue.Empty异常#timeout指定在阻塞模式中等待可用空间的时间长短。超时后将引发Queue.Full异常。

q.qsize()   #返回队列中目前项目的正确数量。
q.empty()  #如果调用此方法时 q为空,返回True。
q.full()    #如果队列已满,返回为True. 

  进程间共享内存

from multiprocessing import Manager
m = Manager()
num = m.dict({键 : 值})
num = m.list([1,2,3])

  进程池

from multiprocessing import Pool
p = Pool(5)  #创建进程池,限定进程个数

p.apply(func,args=(,)) #同步执行线程,阻塞

p.apply_async(func,args=(,),callback=func2)  #异步执行线程,非阻塞
#func函数返回的值,传给了callback后面接的函数,进一步执行

p.map(func,iter)   #异步执行,iter为可迭代对象

p.close()   #不在向进程池中添加任务,同步不需要使用

p.join()   #等待进程池执行完任务,同步不需要使用

  

 

posted @ 2019-09-26 15:49  ForLivetoLearn  阅读(613)  评论(0编辑  收藏  举报