Day12 - 多任务编程【进程】

0.多任务的概念

多任务是指在同一时间内执行多个任务，例如: 现在电脑安装的操作系统都是多任务操作系统，可以同时运行着多个软件。

1. 多任务介绍

多任务为提高程序的执行效率
并发
并行
并发:

在一段时间内交替去执行任务。

例如:

对于单核cpu处理多任务,操作系统轮流让各个软件交替执行，假如:软件1执行0.01秒，切换到软件2，软件2执行0.01秒，再切换到软件3，执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看，每个软件都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像这些软件都在同时执行一样，这里需要注意单核cpu是并发的执行多任务的。

并行:

对于多核cpu处理多任务，操作系统会给cpu的每个内核安排一个执行的软件，多个内核是真正的一起执行软件。这里需要注意多核cpu是并行的执行多任务，始终有多个软件一起执行。
4. 小结

• 使用多任务就能充分利用CPU资源，提高程序的执行效率，让你的程序具备处理多个任务的能力。
• 多任务执行方式有两种方式：并发和并行，这里并行才是多个任务真正意义一起执行。

2. 进程的介绍

在Python程序中，想要实现多任务可以使用进程来完成，进程是实现多任务的一种方式。
mulitprocessing 包
进程的概念
一个正在运行的程序或者软件就是一个进程，它是操作系统进行资源分配的基本单位，也就是说每启动一个进程，操作系统都会给其分配一定的运行资源(内存资源)保证进程的运行。

比如:现实生活中的公司可以理解成是一个进程，公司提供办公资源(电脑、办公桌椅等)，真正干活的是员工，员工可以理解成线程。

注意:

一个程序运行后至少有一个进程，一个进程默认有一个线程，进程里面可以创建多个线程，线程是依附在进程里面的，没有进程就没有线程。

3. 进程的作用
   单进程效果图:
   

进程

多进程效果图:

进程

说明:

• 多进程可以完成多任务，每个进程就好比一家独立的公司，每个公司都各自在运营，每个进程也各自在运行，执行各自的任务。

4. 小结

• 进程是操作系统进行资源分配的基本单位。
• 进程是Python程序中实现多任务的一种方式

3. 进程的使用

1. 导入包
2. 定义任务功能函数
3. 创建子进程
4. 启动子进程

1 导入进程包

#导入进程包
import multiprocessing

2. Process进程类的说明
   Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

• group：指定进程组，目前只能使用None
• target：执行的目标任务名
• name：进程名字
• args：以元组方式给执行任务传参
• kwargs：以字典方式给执行任务传参

Process创建的实例对象的常用方法:

• start()：启动子进程实例（创建子进程）
• join()：等待子进程执行结束
• terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程

Process创建的实例对象的常用属性:

name：当前进程的别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数

3. 多进程完成多任务的代码

import multiprocessing
import time

# 跳舞任务
def dance():
    for i in range(5):
        print("跳舞中...")
        time.sleep(0.2)


# 唱歌任务
def sing():
    for i in range(5):
        print("唱歌中...")
        time.sleep(0.2)

if __name__ == '__main__':
    # 创建跳舞的子进程
    # group: 表示进程组，目前只能使用None
    # target: 表示执行的目标任务名(函数名、方法名)
    # name: 进程名称, 默认是Process-1, .....
    dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, name="myprocess1")
    sing_process = multiprocessing.Process(target=sing)

    # 启动子进程执行对应的任务
    dance_process.start()
    sing_process.start()

执行结果:

唱歌中...
跳舞中...
唱歌中...
跳舞中...
唱歌中...
跳舞中...
唱歌中...
跳舞中...
唱歌中...
跳舞中...

4. 小结
5. 导入进程包
   import multiprocessing
6. 创建子进程并指定执行的任务
   sub_process = multiprocessing.Process (target=任务名)
7. 启动进程执行任务
   sub_process.start()

4. 进程的当前进程对象并设置进程名和进程编号

获取当前进程编号
os.getpid()

获取当前父进程编号
os.getppid()

获取进程编号可以查看父子进程的关系

获取当前进程对象
multimprocessing.current_process()

这条语句写在哪个进程的任务函数中,就获取哪个进程

1. 获取进程编号的目的
   获取进程编号的目的是验证主进程和子进程的关系，可以得知子进程是由那个主进程创建出来的。

获取进程编号的两种操作

• 获取当前进程编号
• 获取当前父进程编号

2. 获取当前进程编号
   os.getpid() 表示获取当前进程编号

示例代码:

import multiprocessing
import time
import os


# 跳舞任务
def dance():
    # 获取当前进程的编号
    print("dance:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("dance:", multiprocessing.current_process())
    for i in range(5):
        print("跳舞中...")
        time.sleep(0.2)
        # 扩展:根据进程编号杀死指定进程
        os.kill(os.getpid(), 9)


# 唱歌任务
def sing():
    # 获取当前进程的编号
    print("sing:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("sing:", multiprocessing.current_process())
    for i in range(5):
        print("唱歌中...")
        time.sleep(0.2)


if __name__ == '__main__':

    # 获取当前进程的编号
    print("main:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("main:", multiprocessing.current_process())
    # 创建跳舞的子进程
    # group: 表示进程组，目前只能使用None
    # target: 表示执行的目标任务名(函数名、方法名)
    # name: 进程名称, 默认是Process-1, .....
    dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, name="myprocess1")
    sing_process = multiprocessing.Process(target=sing)

    # 启动子进程执行对应的任务
    dance_process.start()
    sing_process.start()

执行结果:

main: 70763
main: <_MainProcess(MainProcess, started)>
dance: 70768
dance: <Process(myprocess1, started)>
跳舞中...
sing: 70769
sing: <Process(Process-2, started)>
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...

3. 获取当前父进程编号
   os.getppid() 表示获取当前父进程编号

示例代码:

import multiprocessing
import time
import os


# 跳舞任务
def dance():
    # 获取当前进程的编号
    print("dance:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("dance:", multiprocessing.current_process())
    # 获取父进程的编号
    print("dance的父进程编号:", os.getppid())
    for i in range(5):
        print("跳舞中...")
        time.sleep(0.2)
        # 扩展:根据进程编号杀死指定进程
        os.kill(os.getpid(), 9)


# 唱歌任务
def sing():
    # 获取当前进程的编号
    print("sing:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("sing:", multiprocessing.current_process())
    # 获取父进程的编号
    print("sing的父进程编号:", os.getppid())
    for i in range(5):
        print("唱歌中...")
        time.sleep(0.2)


if __name__ == '__main__':

    # 获取当前进程的编号
    print("main:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("main:", multiprocessing.current_process())
    # 创建跳舞的子进程
    # group: 表示进程组，目前只能使用None
    # target: 表示执行的目标任务名(函数名、方法名)
    # name: 进程名称, 默认是Process-1, .....
    dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, name="myprocess1")
    sing_process = multiprocessing.Process(target=sing)

    # 启动子进程执行对应的任务
    dance_process.start()
    sing_process.start()

main: 70860
main: <_MainProcess(MainProcess, started)>
dance: 70861
dance: <Process(myprocess1, started)>
dance的父进程编号: 70860
跳舞中...
sing: 70862
sing: <Process(Process-2, started)>
sing的父进程编号: 70860
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...

4. 小结

• 获取当前进程编号
  os.getpid()
• 获取当前父进程编号
  os.getppid()
• 获取进程编号可以查看父子进程的关系

5. 进程执行带有参数的任务

args=(xx,)
kwargs={}
1. 进程执行带有参数的任务的介绍

前面我们使用进程执行的任务是没有参数的，假如我们使用进程执行的任务带有参数，如何给函数传参呢?

Process类执行任务并给任务传参数有两种方式:

• args 表示以元组的方式给执行任务传参
• kwargs 表示以字典方式给执行任务传参

2. args参数的使用
   示例代码:

import multiprocessing
import time


# 带有参数的任务
def task(count):
    for i in range(count):
        print("任务执行中..")
        time.sleep(0.2)
    else:
        print("任务执行完成")


if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    # args: 以元组的方式给任务传入参数
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task, args=(5,))
    sub_process.start()

执行结果:

任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行完成

3. kwargs参数的使用
   示例代码:

import multiprocessing
import time


# 带有参数的任务
def task(count):
    for i in range(count):
        print("任务执行中..")
        time.sleep(0.2)
    else:
        print("任务执行完成")


if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程

    # kwargs: 表示以字典方式传入参数
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task, kwargs={"count": 3})
    sub_process.start()

执行结果:

任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行完成

4. 小结

• 进程执行任务并传参有两种方式:
  • 元组方式传参(args): 元组方式传参一定要和参数的顺序保持一致。
  • 字典方式传参(kwargs): 字典方式传参字典中的key一定要和参数名保持一致。

6. 进程之间不共享全局变量

进程时程序运行时分配资源的基本单位

创建子进程时,会复制父进程的资源

1. 进程的注意点介绍

• 进程之间不共享全局变量
• 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

2. 进程之间不共享全局变量

import multiprocessing
import time

# 定义全局变量
g_list = list()


# 添加数据的任务
def add_data():
    for i in range(5):
        g_list.append(i)
        print("add:", i)
        time.sleep(0.2)

    # 代码执行到此，说明数据添加完成
    print("add_data:", g_list)


def read_data():
    print("read_data", g_list)


if __name__ == '__main__':
    # 创建添加数据的子进程
    add_data_process = multiprocessing.Process(target=add_data)
    # 创建读取数据的子进程
    read_data_process = multiprocessing.Process(target=read_data)

    # 启动子进程执行对应的任务
    add_data_process.start()
    # 主进程等待添加数据的子进程执行完成以后程序再继续往下执行，读取数据
    add_data_process.join()
    read_data_process.start()

    print("main:", g_list)

    # 总结: 多进程之间不共享全局变量

执行结果:

add: 0
add: 1
add: 2
add: 3
add: 4
add_data: [0, 1, 2, 3, 4]
main: []
read_data []

进程之间不共享全局变量的解释效果图:

进程关系

3. 进程之间不共享全局变量的小结

• 创建子进程会对主进程资源进行拷贝，也就是说子进程是主进程的一个副本，好比是一对双胞胎，之所以进程之间不共享全局变量，是因为操作的不是同一个进程里面的全局变量，只不过不同进程里面的全局变量名字相同而已。

7. 主进程会等待所有的子进程执行完成以后主进程再退出

1. 子进程对象.teminate()
2. 在子进程开始前,设置守护主进程
	子进程对象.daemon = True
	
设置成守护进程后,如果主进程结束,那么子进程也跟着结束

4. 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

• 假如我们现在创建一个子进程，这个子进程执行完大概需要2秒钟，现在让主进程执行0.5秒钟就退出程序，查看一下执行结果，示例代码如下:

import multiprocessing
import time


# 定义进程所需要执行的任务
def task():
    for i in range(10):
        print("任务执行中...")
        time.sleep(0.2)

if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task)
    sub_process.start()

    # 主进程延时0.5秒钟
    time.sleep(0.5)
    print("over")
    exit()

    # 总结： 主进程会等待所有的子进程执行完成以后程序再退出

执行结果:

任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
over
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...

说明:

通过上面代码的执行结果，我们可以得知: 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

假如我们就让主进程执行0.5秒钟，子进程就销毁不再执行，那怎么办呢?

• 我们可以设置守护主进程 或者 在主进程退出之前 让子进程销毁
  守护主进程:

• 守护主进程就是主进程退出子进程销毁不再执行
  子进程销毁:

• 子进程执行结束
  保证主进程正常退出的示例代码:

import multiprocessing
import time


# 定义进程所需要执行的任务
def task():
    for i in range(10):
        print("任务执行中...")
        time.sleep(0.2)

if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task)
    # 设置守护主进程，主进程退出子进程直接销毁，子进程的生命周期依赖与主进程
    # sub_process.daemon = True
    sub_process.start()

    time.sleep(0.5)
    print("over")
    # 让子进程销毁
    sub_process.terminate()
    exit()

    # 总结： 主进程会等待所有的子进程执行完成以后程序再退出
    # 如果想要主进程退出子进程销毁，可以设置守护主进程或者在主进程退出之前让子进程销毁

执行结果:

任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
over

5. 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束的小结

• 为了保证子进程能够正常的运行，主进程会等所有的子进程执行完成以后再销毁，设置守护主进程的目的是主进程退出子进程销毁，不让主进程再等待子进程去执行。
• 设置守护主进程方式： 子进程对象.daemon = True
• 销毁子进程方式： 子进程对象.terminate()