Python 多进程
因为 GIL (Global Interpreter Lock,全局解释器锁) 的关系,python中的多线程其实并不是真正的多线程,想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程。
使用多进程时,应注意以下几点:
- 在UNIX平台上,当某个进程终结之后,该进程需要被其父进程调用wait,否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以,有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说,由于只有一个进程,所以不存在此必要性。
- multiprocessing提供了threading包中没有的 IPC (比如Pipe和Queue),效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue,避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。
- 多进程应该避免共享资源。在多线程中,我们可以比较容易地共享资源,比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下,由于每个进程有自己独立的内存空间,以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度,并因为同步的需要而降低了程序的效率。
- Process.PID中保存有PID,如果进程还没有start(),则PID为None。
- window系统下,需要注意的是要想启动一个子进程,必须加上那句if __ name __ == "main",进程相关的要写在这句下面。
如何创建多进程
方式一
from multiprocessing import Process
import time
def f(name):
time.sleep(1)
print('hello', name,time.ctime())
if __name__ == '__main__':
p_list = []
for i in range(3):
p = Process(target=f, args=('alvin',))
p_list.append(p)
p.start()
for i in p_list:
p.join()
print('end')
运行结果:
hello alvin Sun Aug 12 09:34:42 2018
hello alvin Sun Aug 12 09:34:42 2018
hello alvin Sun Aug 12 09:34:42 2018
end
方式二:
from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
def __init__(self):
super(MyProcess, self).__init__()
def run(self):
time.sleep(1)
print('hello', self.name,time.ctime())
if __name__ == '__main__':
p_list=[]
for i in range(3):
p = MyProcess()
p.start()
p_list.append(p)
for p in p_list:
p.join()
print('end')
运行结果:
hello MyProcess-1 Sun Aug 12 09:45:07 2018
hello MyProcess-2 Sun Aug 12 09:45:07 2018
hello MyProcess-3 Sun Aug 12 09:45:07 2018
end
获取程序的父进程和子进程
from multiprocessing import Process
import os, time
def info(title):
print(title)
print('module name: ', __name__)
print('parent process: ', os.getppid())
print('process id: ', os.getpid())
def f(name):
info('\033[31;1mfunction f\033[0m')
print('hello', name)
if __name__ == '__main__':
info('\033[32;1mmain process line \033[0m')
time.sleep(100)
p = Process(target=info, args=('bob',))
p.start()
p.join()
运行结果:
main process line
module name: __main__
parent process: 12248
process id: 1956