进程
进程
定义
- 狭义：进程是正在运行的程序的实例
- 广义：进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元
特征
- 动态性：进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程，进程是动态产生，动态消亡的
- 并发性：任何进程都可以同其他进程一起并发执行
- 独立性：进程是一个能独立运行的基本单位，同时也是系统分配资源和调度的独立单位
- 异步性：由于进程间的相互制约，使进程具有执行的间断性，即进程按各自独立的、不可预知的速度向前推进
- 结构特征：进程由程序、数据和进程控制块三部分组成
多个不同的进程可以包含相同的程序：一个程序在不同的数据集合里就构成不同的进程，能得到不同的结果，但是执行过程中，程序不能发生改变
程序与进程的区别
- 程序是指令和数据的有序集合，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念
- 进程是程序在处理机上的一次执行过程，它是一个动态概念
- 程序可以作为一种软件资料长期存在，是永久的，而进程是有一定生命期，是暂时的
- 同一个程序执行两次，就会在操作系统中出现两个进程，互不干扰。
进程调度
进程的执行是由操作系统进行调度的。
先来先服务(FCFS)调度算法
该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。FCFS算法比较有利于长作业(进程), 而不利于短作业(进程)。由此可知，本算法适合于CPU繁忙型作业，而不利于I/O繁忙型的作业(进程)
短作业优先调度算法(SJ/PF)
是指对短作业或短进程优先调度的算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。但其对长作业不利；不能保证紧迫性作业(进程)被及时处理；作业的长短只是被估算出来的
时间片轮转法(RR)
时间片轮转(Round Robin，RR)法的基本思路是让每个进程在就绪队列中的等待时间与享受服务的时间成比例。在时间片轮转法中，需要将CPU的处理时间分成固定大小的时间片，例如，几十毫秒至几百毫秒。如果一个进程在被调度选中之后用完了系统规定的时间片，但又未完成要求的任务，则它自行释放自己所占有的CPU而排到就绪队列的末尾，等待下一次调度。同时，进程调度程序又去调度当前就绪队列中的第一个进程。 在轮转法中，时间片长度的选取非常重要。首先，时间片长度的选择会直接影响到系统的开销和响应时间。如果时间片长度过短，进程上下文切换次数则大大增加，从而加重系统开销。反过来，如果时间片长度选择过长，例如，一个时间片能保证就绪队列中所需执行时间最长的进程能执行完毕，则轮转法变成了先来先服务法。时间片长度的选择是根据系统对响应时间的要求和就绪队列中所允许最大的进程数来确定的。 在轮转法中，加入到就绪队列的进程有3种情况： 分给它的时间片用完，但进程还未完成，回到就绪队列的末尾等待下次调度去继续执行。 分给该进程的时间片并未用完，只是因为请求I/O或由于进程的互斥与同步关系而被阻塞。当阻塞解除之后再回到就绪队列。 新创建进程进入就绪队列。
多级反馈队列
在采用多级反馈队列调度算法的系统中，调度算法的实施过程为： (1) 应设置多个就绪队列，并为各个队列赋予不同的优先级。第一个队列的优先级最高，第二个队列次之，其余各队列的优先权逐个降低。该算法赋予各个队列中进程执行时间片的大小也各不相同，在优先权愈高的队列中，为每个进程所规定的执行时间片就愈小。例如，第二个队列的时间片要比第一个队列的时间片长一倍，……，第i+1个队列的时间片要比第i个队列的时间片长一倍。 (2) 当一个新进程进入内存后，首先将它放入第一队列的末尾，按FCFS原则排队等待调度。当轮到该进程执行时，如它能在该时间片内完成，便可准备撤离系统；如果它在一个时间片结束时尚未完成，调度程序便将该进程转入第二队列的末尾，再同样地按FCFS原则等待调度执行；如果它在第二队列中运行一个时间片后仍未完成，再依次将它放入第三队列，……，如此下去，当一个长作业(进程)从第一队列依次降到第n队列后，在第n 队列便采取按时间片轮转的方式运行。 (3) 仅当第一队列空闲时，调度程序才调度第二队列中的进程运行；仅当第1～(i-1)队列均空时，才会调度第i队列中的进程运行。如果处理机正在第i队列中为某进程服务时，又有新进程进入优先权较高的队列(第1～(i-1)中的任何一个队列)，则此时新进程将抢占正在运行进程的处理机，即由调度程序把正在运行的进程放回到第i队列的末尾，把处理机分配给新到的高优先权进程。 前面介绍的各种用作进程调度的算法都有一定的局限性。如短进程优先的调度算法，仅照顾了短进程而忽略了长进程，而且如果并未指明进程的长度，则短进程优先和基于进程长度的抢占式调度算法都将无法使用。 而多级反馈队列调度算法则不必事先知道各种进程所需的执行时间，而且还可以满足各种类型进程的需要，因而它是目前被公认的一种较好的进程调度算法。
对于多级反馈队列，windows不太清楚，但是在linux里面可以设置某个进程的优先级，提高了优先级有可能就会多执行几个时间片。
并发与并行
- 并行 : 并行是指两者同时执行（资源够用，比如三个线程，四核的CPU )
- 并发 : 并发是指资源有限的情况下，两者交替轮流使用资源，比如一段路(单核CPU资源)同时只能过一个人，A走一段后，让给B，B用完继续给A ，交替使用，目的是提高效率。
区别：
- 并行是从微观上，也就是在一个精确的时间片刻，有不同的程序在执行，这就要求必须有多个处理器。
- 并发是从宏观上，在一个时间段上可以看出是同时执行的，比如一个服务器同时处理多个session。
同步异步阻塞非阻塞
状态介绍
在程序运行的过程中，由于被操作系统的调度算法控制，程序会进入几个状态：就绪，运行和阻塞。
就绪(Ready)状态
当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源，只要获得处理机便可立即执行，这时的进程状态称为就绪状态。
执行/运行（Running）状态
当进程已获得处理机，其程序正在处理机上执行，此时的进程状态称为执行状态。
阻塞(Blocked)状态
正在执行的进程，由于等待某个事件发生而无法执行时，便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种，例如，等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件(信号)等。
同步与异步
- 同步：一个任务的完成需要依赖另外一个任务时，只有等待被依赖的任务完成后，依赖的任务才能算完成，这是一种可靠的任务序列。要么成功都成功，失败都失败，两个任务的状态可以保持一致。
- 异步：不需要等待被依赖的任务完成，只是通知被依赖的任务要完成什么工作，依赖的任务也立即执行，只要自己完成了整个任务就算完成了。至于被依赖的任务最终是否真正完成，依赖它的任务无法确定，
所以它是不可靠的任务序列。
阻塞与非阻塞
阻塞和非阻塞这两个概念与程序（线程）等待消息通知(无所谓同步或者异步)时的状态有关。也就是说阻塞与非阻塞主要是程序（线程）等待消息通知时的状态角度来说的
同步/异步/与阻塞/非阻塞
同步阻塞形式
专心等待，什么别的事都不做，效率最低
异步阻塞形式
异步操作是可以被阻塞住的，只不过它不是在处理消息时阻塞，而是在等待消息通知时被阻塞。
同步非阻塞形式
实际上是效率低下的
异步非阻塞形式
效率更高
进程的创建与结束
进程的创建
但凡是硬件，都需要有操作系统去管理，只要有操作系统，就有进程的概念，就需要有创建进程的方式，一些操作系统只为一个应用程序设计，比如微波炉中的控制器，一旦启动微波炉，所有的进程都已经存在。
而对于通用系统（跑很多应用程序），需要有系统运行过程中创建或撤销进程的能力，主要分为4中形式创建新的进程：
- 系统初始化（查看进程linux中用ps命令，windows中用任务管理器，前台进程负责与用户交互，后台运行的进程与用户无关，运行在后台并且只在需要时才唤醒的进程，称为守护进程，如电子邮件、web页面、新闻、打印）
- 一个进程在运行过程中开启了子进程（如nginx开启多进程，os.fork,subprocess.Popen等）
- 用户的交互式请求，而创建一个新进程（如用户双击暴风影音）
- 一个批处理作业的初始化（只在大型机的批处理系统中应用）
总结：新进程的创建都是由一个已经存在的进程执行了一个用于创建进程的系统调用而创建的。
在UNIX中该系统调用是：fork，fork会创建一个与父进程一模一样的副本，二者有相同的存储映像、同样的环境字符串和同样的打开文件（在shell解释器进程中，执行一个命令就会创建一个子进程）
在windows中该系统调用是：CreateProcess，CreateProcess既处理进程的创建，也负责把正确的程序装入新进程。
关于创建子进程，UNIX和windows
相同的是：进程创建后，父进程和子进程有各自不同的地址空间（多道技术要求物理层面实现进程之间内存的隔离），任何一个进程的在其地址空间中的修改都不会影响到另外一个进程。
不同的是：在UNIX中，子进程的初始地址空间是父进程的一个副本，提示：子进程和父进程是可以有只读的共享内存区的。但是对于windows系统来说，从一开始父进程与子进程的地址空间就是不同的。
进程的结束
- 正常退出（自愿，如用户点击交互式页面的叉号，或程序执行完毕调用发起系统调用正常退出，在linux中用exit，在windows中用ExitProcess）
- 出错退出（自愿，python a.py中a.py不存在）
- 严重错误（非自愿，执行非法指令，如引用不存在的内存，1/0等，可以捕捉异常，try...except...）
- 被其他进程杀死（非自愿，如kill -9）
Python与进程
之前我们已经了解了很多进程相关的理论知识，了解进程是什么应该不再困难了，刚刚我们已经了解了，运行中的程序就是一个进程。所有的进程都是通过它的父进程来创建的。因此，运行起来的python程序也是一个进程，那么我们也可以在程序中再创建进程。多个进程可以实现并发效果，也就是说，当我们的程序中存在多个进程的时候，在某些时候，就会让程序的执行速度变快。以我们之前所学的知识，并不能实现创建进程这个功能，所以我们就需要借助python中强大的模块。
multiprocessing模块
仔细说来，multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。 之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。由于提供的子模块非常多，为了方便大家归类记忆，我将这部分大致分为四个部分：创建进程部分，进程同步部分，进程池部分，进程之间数据共享。
multiprocessing.Process模块
Process模块
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动） 强调： 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号 参数介绍： 1 group参数未使用，值始终为None 2 target表示调用对象，即子进程要执行的任务 3 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',) 4 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18} 5 name为子进程的名称
1 p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 2 p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法 3 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 4 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True 5 p.join([timeout]):主线程等待p终止（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
1 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 2 p.name:进程的名称 3 p.pid：进程的pid 4 p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可) 5 p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）
if __name__ == "__main__"
在Windows操作系统中没有fork(linux操作系统中创建进程的机制)，在创建子进程的时候会自动import启动它的这个文件，而在import的时候又执行了整 个文件。因此如果将Process()直接写在文件中就会无限递归创建子进程报错。所以必须把创建子进程的部分使用if __name__ ==‘__main__’ 判断保护起来，import 的时候 ，就不会递归运行了。
创建进程
通过Process()直接创建：
from multiprocessing import Process def func(name): print("hello ", name) print("我是子进程") if __name__ == '__main__': p = Process(target=func, args=("Ethan",)) # 创建子进程对象 p.start() # 通知操作系统已就绪 print("主进程代码结束")
通过类创建：
from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): def __init__(self, n): super().__init__() self.n = n def run(self): print(self.n) if __name__ == '__main__': p = MyProcess(10) # 创建子进程 p.start() # 通知操作系统已就绪 print("主进程代码结束")
查看pid：
- os.getpid：获取当前进程pid
- os.getppid：获取父进程pid
import os from multiprocessing import Process def f(x): print('子进程id%s ：' % x, os.getpid(), '父进程id ：', os.getppid()) if __name__ == '__main__': print('主进程id ：', os.getpid()) for i in range(5): p = Process(target=f, args=(i,)) p.start()
创建多进程
import time from multiprocessing import Process def f(name,i): print('hello %s%s' % (name, i)) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': p_lst = [] for i in range(5): p = Process(target=f, args=('bob', i)) p.start() p_lst.append(p) [p.join() for p in p_lst] print('父进程在执行')
进程执行顺序
- 主进程默认等待子进程结束而结束，主进程代码结束并不代表主进程结束
- 子进程的执行顺序不是根据启动顺序决定的，与操作系统调度算法有关
进程间数据隔离
每个进程的创建，都会在内存中开辟独立的内存空间，并复制一份代码保存在该内存中，且内存间是隔离的，从而进程间的数据是隔离，不共享的。
from multiprocessing import Process def work(): global n n = 0 print('子进程内: ', n) if __name__ == '__main__': n = 100 p = Process(target=work) p.start() p.join() # 等待子进程结束 print('主进程内: ', n)
守护进程
主进程创建守护进程：
- 守护进程随着主进程代码执行结束而结束
- 一定要在p.start()前设置守护进程
- 守护进程内无法再开启子进程，否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
注意：进程间是相互独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即络止
import os
import time
from multiprocessing import Process
class Myprocess(Process):
def __init__(self, person):
super().__init__()
self.person = person
def run(self):
print(os.getpid(), self.name)
print('%s正在和女主播聊天' % self.person)
if __name__ == '__main__':
p = Myprocess('哪吒')
p.daemon = True # 一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行
p.start()
time.sleep(1)
print('主进程结束')
import time
from multiprocessing import Process
def foo():
print(123)
time.sleep(1)
print("end123")
def bar():
print(456)
time.sleep(3)
print("end456")
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=foo)
p2 = Process(target=bar)
p1.daemon = True
p1.start()
p2.start()
time.sleep(0.1)
print("main-------") # 打印该行则主进程代码结束,则守护进程p1应该被终止.可能会有p1任务执行的打印信息123,
# 因为主进程打印main----时,p1也执行了,但是随即被终止.
进程同步(Lock、Semaphore、Event)
锁——multiprocessing.Lock
通过刚刚的学习，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题：
当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。
import os
import time
import random
from multiprocessing import Process
def work(n):
print('%s: %s is running' % (n, os.getpid()))
time.sleep(random.random())
print('%s:%s is done' % (n, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
p = Process(target=work, args=(i,))
p.start()
# 由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争
import os
import time
import random
from multiprocessing import Process, Lock
def work(lock, n):
lock.acquire()
print('%s: %s is running' % (n, os.getpid()))
time.sleep(random.random())
print('%s: %s is done' % (n, os.getpid()))
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for i in range(3):
p = Process(target=work, args=(lock, i))
p.start()
上面这种情况虽然使用加锁的形式实现了顺序的执行，但是程序又重新变成串行了，这样确实会浪费了时间，却保证了数据的安全。
锁的特点：程序由并发变成了串行，降低了效率，却保证了数据的安全。
以模拟抢票为例，来看看数据安全的重要性。
# 文件db的内容为：{"count":1}
# 注意一定要用双引号，不然json无法识别
# 并发运行，效率高，但竞争写同一文件，数据写入错乱
from multiprocessing import Process
import time
import json
def search():
dic = json.load(open('db'))
print('剩余票数%s' % dic['count'])
def get():
dic = json.load(open('db'))
time.sleep(0.1) # 模拟读数据的网络延迟
if dic['count'] > 0:
dic['count'] -= 1
time.sleep(0.2) # 模拟写数据的网络延迟
json.dump(dic, open('db', 'w'))
print('购票成功')
def task():
search()
get()
if __name__ == '__main__':
for i in range(10): # 模拟并发10个客户端抢票
p = Process(target=task)
p.start()
from multiprocessing import Process, Lock
import time
import json
def search():
dic = json.load(open("db"))
print("剩余票数:%s" % dic["count"])
def get():
time.sleep(1) # 模拟读数据的网络延迟
dic = json.load(open("db"))
if dic["count"] > 0:
dic["count"] -= 1
time.sleep(0.05) # 模拟写数据的网络延迟
json.dump(dic, open("db", "w"))
print("购票成功")
else:
print("购票失败")
def task(lock):
search()
lock.acquire()
get()
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for i in range(10): # 模拟并发10个客户端抢票
p = Process(target=task, args=(lock,))
p.start()
#加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改，速度是慢了，但保证了数据安全。 虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是： 1.效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据） 2.需要自己加锁处理 #因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。 队列和管道都是将数据存放于内存中 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来， 我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可扩展性。
信号量——multiprocessing.Semaphore
- 互斥锁同一时间只允许一个进程运行，而信号量Semaphore同一时间可允许一定数量的进程运行。
- 实现：信号量同步基于内部计数器，每调用一次acquire()，计数器减1；每调用一次release()，计数器加1.当计数器为0时，acquire()调用被阻塞。这是迪科斯彻（Dijkstra）信号量概念P()和V()的Python实现。
- 信号量同步机制适用于访问像服务器这样的有限资源。
- 信号量与进程池的概念很像，但是要区分开，信号量涉及到加锁的概念。
- 注意：信号量内部只有一把锁，但这把锁同一时间可以有一定数量的进程占有
from multiprocessing import Process, Semaphore
import time
import random
def go_ktv(sem, user):
sem.acquire()
print("%s占到一间ktv小屋" % user)
time.sleep(random.randint(0, 3)) # 模拟每个人在ktv中待的时间不同
sem.release()
if __name__ == '__main__':
sem = Semaphore(4) # 同一时间允许四个进程抢占锁
p_l = []
for i in range(10):
p = Process(target=go_ktv, args=(sem, "user%s" % i))
p.start()
p_l.append(p)
for i in p_l:
i.join()
print("主进程结束")
事件——multiprocessing.Event
- Python进程的事件用于主进程控制子进程的执行，事件主要提供了四个方法：set(将Flag设置为True)、wait、clear(将Flag设置为False)、is_set(查看Flag状态)
- 事件处理机制：全局定义了一个"Flag"，如果"Flag"值为False，那么当程序执行event.wait方法时会就阻塞，如果"Flag"值为True，那么当程序执行到event.wait方法时便不阻塞。
from multiprocessing import Process, Event
import time, random
def car(e, n):
while True:
if not e.is_set(): # 进程刚开启，is_set()的值是Flase，模拟信号灯为红色
print('\033[31m红灯亮\033[0m，car%s等着' % n)
e.wait() # 阻塞，等待is_set()的值变成True，模拟信号灯为绿色
print('\033[32m车%s 看见绿灯亮了\033[0m' % n)
time.sleep(random.randint(3, 6))
if not e.is_set(): # 如果is_set()的值是Flase，也就是红灯，仍然回到while语句开始
continue
print('车开远了,car', n)
break
def police_car(e, n):
while True:
if not e.is_set(): # 进程刚开启，is_set()的值是Flase，模拟信号灯为红色
print('\033[31m红灯亮\033[0m，police_car%s等着' % n)
e.wait(0.1) # 阻塞，等待设置等待时间，等待0.1s之后没有等到绿灯就闯红灯走了
if not e.is_set():
print('\033[33m红灯,警车先走\033[0m，car %s' % n)
else:
print('\033[33;46m绿灯，警车走\033[0m，car %s' % n)
break
def traffic_lights(e, inverval):
while True:
time.sleep(inverval)
if e.is_set():
print('######', e.is_set())
e.clear() # ---->将is_set()的值设置为False
else:
e.set() # ---->将is_set()的值设置为True
print('***********', e.is_set())
if __name__ == '__main__':
e = Event()
for i in range(10):
p = Process(target=car, args=(e, i)) # 创建10个进程控制10辆车
p.start()
for i in range(5):
p = Process(target=police_car, args=(e, i)) # 创建5个进程控制5辆警车
p.start()
t = Process(target=traffic_lights, args=(e, 10)) # 创建一个进程控制红绿灯
t.start()
print('============》') # 主进程结束
进程间通信——队列和管
IPC(Inter-Process Communication)
队列
Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。队列就像一个特殊的列表，但是可以设置固定长度。
特点：
- 先进先出：从前面插入数据，从后面取出数据
- 队列里面的数据只能取一次
创建队列：
Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列。 参数 ：maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数，则无大小限制。 底层队列使用管道和锁实现。
Queue方法：
Queue的实例q具有以下方法： 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（定义在Queue模块中）。timeout是可选超时时间，用在阻塞模式中。如果在制定的时间间隔内没有项目变为可用，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.Full异常（定义在Queue库模块中）。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。此函数的结果并不可靠，因为在返回结果和在稍后程序中使用结果之间，队列中可能添加或删除了项目。在某些系统上，此方法可能引发NotImplementedError异常。 q.empty() 如果调用此方法时如果q为空，返回True。如果其他进程或线程正在往队列中添加项目，结果是不可靠的。也就是说，在返回和使用结果之间，队列中可能已经加入新的项目。 q.full() 如果q已满，返回为True. 由于线程的存在，结果也可能是不可靠的（参考q.empty（）方法）
q.close() 关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法时，后台线程将继续写入那些已入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将自动调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中生成任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正被阻塞在get（）操作上，关闭生产者中的队列不会导致get（）方法返回错误。 q.cancel_join_thread() 不会在进程退出时自动连接后台线程。这可以防止join_thread()方法阻塞。 q.join_thread() 连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread()方法可以禁止这种行为。
代码实例：
from multiprocessing import Queue
q = Queue(3)
#put ,get ,put_nowait,get_nowait,full,empty
q.put(3)
q.put(3)
q.put(3)
# q.put(3) # 如果队列已经满了，程序就会停在这里，等待数据被别人取走，再将数据放入队列。
# 如果队列中的数据一直不被取走，程序就会永远停在这里。
try:
q.put_nowait(3) # 可以使用put_nowait，如果队列满了不会阻塞，但是会因为队列满了而报错。
except: # 因此我们可以用一个try语句来处理这个错误。这样程序不会一直阻塞下去，但是会丢掉这个消息。
print('队列已经满了')
# 因此，我们再放入数据之前，可以先看一下队列的状态，如果已经满了，就不继续put了。
print(q.full()) # 满了
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# print(q.get()) # 同put方法一样，如果队列已经空了，那么继续取就会出现阻塞。
try:
q.get_nowait(3) # 可以使用get_nowait，如果队列满了不会阻塞，但是会因为没取到值而报错。
except: # 因此我们可以用一个try语句来处理这个错误。这样程序不会一直阻塞下去。
print('队列已经空了')
print(q.empty()) # 空了
import os
import time
import multiprocessing
# 向queue中输入数据的函数
def inputQ(queue):
info = str(os.getpid()) + '(put):' + str(time.asctime())
queue.put(info)
# 向queue中输出数据的函数
def outputQ(queue):
info = queue.get()
print('%s%s\033[32m%s\033[0m' % (str(os.getpid()), '(get):', info))
if __name__ == '__main__':
multiprocessing.freeze_support()
record1 = [] # store input processes
record2 = [] # store output processes
queue = multiprocessing.Queue(3)
# 输入进程
for i in range(10):
process = multiprocessing.Process(target=inputQ, args=(queue,))
process.start()
record1.append(process)
# 输出进程
for i in range(10):
process = multiprocessing.Process(target=outputQ, args=(queue,))
process.start()
record2.append(process)
for p in record1:
p.join()
for p in record2:
p.join()
生产者与消费者模型
在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。其实质就是解藕，平衡生产进程和消费进程的工作能力，以此来提高程序整体处理数据的速度。
为什么要使用生产者和消费者模式
在进程世界里，生产者就是生产数据的进程，消费者就是消费数据的进程。在多进程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。
什么是生产者消费者模式
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
基于队列实现生产者消费者模型
from multiprocessing import Process,Queue
import time
import random
import os
# 消费者
def consumer(q):
while 1:
res = q.get()
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟消费者吃包子时间
print("消费者吃 %s" % res)
# 生产者
def producer(q):
for i in range(10):
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟生产者生产包子时间
res = "包子%s" % i
q.put(res)
print("生产者生产了 %s" % res)
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p1 = Process(target=producer, args=(q,))
p2 = Process(target=consumer, args=(q,))
p1.start()
p2.start()
print("主进程结束")
由上代码运行可知，主进程永远都不会结束。因为在生产者停止生产后，队列里没有数据进入，此时消费者取完了之后，一直阻塞在q.get()导致进程无法结束。
解决方式：在生产者生产完毕后，信队列里发一个约定的信号，这样消费者判断到结束信号则可结束进程
from multiprocessing import Process,Queue
import time
import random
# 消费者
def consumer(q):
while 1:
res = q.get()
if res == None: # 判断结束信号
break
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟消费者吃包子时间
print("消费者吃 %s" % res)
# 生产者
def producer(q):
for i in range(10):
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟生产者生产包子时间
res = "包子%s" % i
q.put(res)
print("生产者生产了 %s" % res)
q.put(None) # 发出结束信号
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p1 = Process(target=producer, args=(q,))
p2 = Process(target=consumer, args=(q,))
p1.start()
p2.start()
print("主进程结束")
结束信号None,不一定要由生产者发，主进程里同样可以发，但须等待生产者生产完毕后发
from multiprocessing import Process,Queue
import time
import random
# 消费者
def consumer(q):
while 1:
res = q.get()
if res == None: # 判断结束信号
break
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟消费者吃包子时间
print("消费者吃 %s" % res)
# 生产者
def producer(q):
for i in range(10):
time.sleep(random.randint(1, 3)) # 模拟生产者生产包子时间
res = "包子%s" % i
q.put(res)
print("生产者生产了 %s" % res)
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p1 = Process(target=producer, args=(q,))
p2 = Process(target=consumer, args=(q,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
q.put(None)
print("主进程结束")
当出现多个消费者时，此方法则须给每个消费者都发送结束信号
from multiprocessing import Process, Queue
import time
import random
def consumer(q, name):
while 1:
res = q.get()
if res is None:
break # 收到结束信号则结束
time.sleep(random.randint(1, 3))
print('%s消费者吃%s' % (name, res))
def producer(name, q):
for i in range(2):
time.sleep(random.randint(1, 3))
res = '%s%s' % (name, i)
q.put(res)
print('生产者生产了%s' % res)
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
# 生产者们:即厨师们
p1 = Process(target=producer, args=('包子', q))
p2 = Process(target=producer, args=('骨头', q))
p3 = Process(target=producer, args=('泔水', q))
# 消费者们:即吃货们
c1 = Process(target=consumer, args=(q, "c1"))
c2 = Process(target=consumer, args=(q, "c2"))
# 开始
p1.start()
p2.start()
p3.start()
c1.start()
c2.start()
p1.join() # 必须保证生产者全部生产完毕,才应该发送结束信号
p2.join()
p3.join()
q.put(None) # 有几个消费者就应该发送几次结束信号None
q.put(None) # 发送结束信号
print('主进程结束')
JoinableQueue
创建可连接的共享进程队列。这就像是一个Queue对象，但队列允许项目的使用者通知生产者项目已经被处理，这个通知是使用共享的信号和条件变量来实现的。
创建JoinableQueue队列：
q = JoinableQueue([maxsize]) maxsize：队列中允许最大项数，省略则无大小限制。
JoinableQueue方法：
JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有： q.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常 q.join()：生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done（）方法为止，也就是队列中的数据全部被get拿走了。
应用：通过JoinableQueue和守护进程，在主进程中创建守护进程(消费者进程)，主进程等待生产者进程结束再结束，可解决上述多消费者模型案例。
from multiprocessing import Process, JoinableQueue
import time
import random
def consumer(q, name):
while 1:
res = q.get()
time.sleep(random.randint(1, 3))
time.sleep(random.random())
print('%s 吃 %s' % (name, res))
q.task_done() # 向JoinableQueue发送一次信号,证明一个数据已经被取走并执行完了
def producer(tp, q, name):
for i in range(2):
time.sleep(random.randint(1, 3))
res = '%s%s' % (tp, i)
q.put(res)
print('%s生产了 %s' % (name,res))
print('%s生产结束' % tp)
q.join() # 生产完毕，使用此方法进行阻塞，直到队列中所有项目均被处理。
print('%s生产结束~~~~~~' % tp)
if __name__ == '__main__':
q = JoinableQueue()
# 生产者
p1 = Process(target=producer, args=('包子', q, "1号"))
p2 = Process(target=producer, args=('骨头', q, "2号"))
p3 = Process(target=producer, args=('泔水', q, "3号"))
# 消费者
c1 = Process(target=consumer, args=(q, "c1"))
c2 = Process(target=consumer, args=(q, "c2"))
c1.daemon = True
c2.daemon = True
# 开始
p_l = [p1, p2, p3, c1, c2]
for p in p_l:
p.start()
p1.join() # 我要确保你的生产者进程结束了，生产者进程的结束标志着你生产的所有的人任务都已经被处理完了
p2.join()
p3.join()
print('主进程结束')
管道
创建管道：
from multiprocessing import Pipe conn1, conn2 = Pipe() 创建管道的类： Pipe([duplex])：在进程之间创建一条管道，并返回元组(conn1, conn2),conn1和conn2分别表示管道两端的连接对象。管道的创建必须在Process对象创建之前。 参数: duplex：默认为True,即默认管道是全双工的，如果为False，则conn1只能接收，conn2只能发送
管道方法：
#主要方法： conn1.recv()：接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。 conn1.send(obj)：通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象 #其他方法： conn1.close()：关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法 conn1.fileno()：返回连接使用的整数文件描述符 conn1.poll([timeout])：如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。 conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。 conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收 conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset])：接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。
进程池和multiprocessing.Pool模块
进程池
为什么要有进程池?进程池的概念。
在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零个任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他们同时执行，这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。那么我们要怎么做呢？
在这里，要给大家介绍一个进程池的概念，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果。
multiprocessing.Pool模块
Pool
Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池 1 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值 2 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None 3 initargs：是要传给initializer的参数组
1 p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。 2 '''需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()''' 3 4 p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。 5 '''此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。''' 6 7 p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成 8 9 P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用
1 方法apply_async()和map_async（）的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法 2 obj.get():返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。 3 obj.ready():如果调用完成，返回True 4 obj.successful():如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常 5 obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。 6 obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数
创建进程池
1) 同步创建
- apply(func, args=(), kwds={})
同一时间进程池只有一个进程在执行
import time from multiprocessing import Pool def work(n): print('子进程%s run' % n) time.sleep(1) return n**2 if __name__ == '__main__': p = Pool(3) # 进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务 for i in range(5): res = p.apply(work, args=(i,)) # 同步调用，直到本次任务执行完毕拿到res，等待任务work执行的过程中可能有阻塞也可能没有阻塞 # 但不管该任务是否存在阻塞，同步调用都会在原地等着, 同一时间进程池中只有一个进程在执行
2) 异步创建：
- map(func, iterable, chunksize=None)
map内部自带close和join
返回值为列表
import time from multiprocessing import Process,Pool def func(i): num = 0 time.sleep(1) for j in range(5): num += i print(num) if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(func, range(10)) # map 映射
- apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None)
res = p.apply_async得到的是AsyncResult对象，如果要取值须用res.get()获取
import time import random from multiprocessing import Pool def work(n): print('子进程%s run' % n) time.sleep(random.random()) return n**2 if __name__ == '__main__': p = Pool(3) # 进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务 res_l = [] for i in range(5): res = p.apply_async(work, args=(i,)) # 异步运行，根据进程池中有的进程数，每次最多3个子进程在异步执行 # 返回结果之后，将结果放入列表，归还进程，之后再执行新的任务 # 需要注意的是，进程池中的三个进程不会同时开启或者同时结束 # 而是执行完一个就释放一个进程，这个进程就去接收新的任务。 res_l.append(res) # 异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用join，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果 # 否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了 p.close() p.join() for res in res_l: print(res.get())
进程执行顺序
- 主进程默认不等待子进程结束而结束。
- 在使用异步(apply_async)时,在主进程中需要添加代码p.close(), p.join()。close表示锁定进程池，进程池中不再添加新任务，join()等待子进程结束，在调用join前必须先调close。如果无close和join，则会出现主进程结束，进程池中子进程还未计算完毕被迫结束。
回调函数
- 只有apply_async方法中有回调函数
- 回调函数由主进程负责执行，回调函数参数由子进程结束返回值自动传给回调函数，所以回调函数的返回值不会被AsyncResult对象接收。
需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数，这是进程池特有的，普通进程没有这个机制，但是我们也可以通过进程通信来拿到返回值，进程池的这个回调也是进程通信的机制完成的。
我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果
# 根据网址获取电影名及下载地址 import re from urllib.request import urlopen from multiprocessing import Pool # 获取电影译名及下载地址正则 obj = re.compile(r'<!--Content Start--><span style="FONT-SIZE: 12px"><td>.*?◎片 名 (?P<name>.*?) <br />.*?<td style="WORD-WRAP: break-word" bgcolor="#fdfddf"><a href="(?P<url>.*?)">', re.S) def get_content(url): """ 获取网页全部内容 :param url: 网址 :return: 网页全部内容 """ content = urlopen(url).read().decode("gbk") return content def parse_content(content): """ 获取并解析、提取想要内容 :return:None """ g = obj.search(content) print({"name": g.group("name"), "download": g.group("url")}) if __name__ == "__main__": p = Pool(3) # 网页地址 url = ["https://www.dytt8.net/html/gndy/dyzz/20181130/57857.html", "https://www.dytt8.net/html/gndy/dyzz/20181128/57850.html", "https://www.dytt8.net/html/gndy/dyzz/20181123/57824.html", "https://www.dytt8.net/html/gndy/dyzz/20181129/57853.html", "https://www.dytt8.net/html/gndy/dyzz/20181129/57852.html"] for i in url: res = p.apply_async(get_content, args=(i,), callback=parse_content) p.close() p.join()
