Python multiprocessing使用详解
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。
与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。
该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。
该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。
此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程)，用以同步进程，其用法与threading包中的同名类一致。
所以，multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。
但在使用这些共享API的时候，我们要注意以下几点:
- 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
我们可以从下面的程序中看到Thread对象和Process对象在使用上的相似性与结果上的不同。各个线程和进
程都做一件事：打印PID。但问题是，所有的任务在打印的时候都会向同一个标准输出(stdout)输出。这样输出的字符会混合在一起，无法阅读。使用Lock同步，在一个任务输出完成之后，再允许另一个任务输出，可以避免多个任务同时向终端输出
import os
import threading
import multiprocessing
# Main
print('Main:', os.getpid())
# worker function
def worker(sign, lock):
lock.acquire()
print(sign, os.getpid())
lock.release()
# Multi-thread
record = []
lock = threading.Lock()
# Multi-process
record = []
lock = multiprocessing.Lock()
if __name__ == '__main__':
for i in range(5):
thread = threading.Thread(target=worker, args=('thread', lock))
thread.start()
record.append(thread)
for thread in record:
thread.join()
for i in range(5):
process = multiprocessing.Process(target=worker, args=('process', lock))
process.start()
record.append(process)
for process in record:
process.join()Main: 10012
thread 10012
thread 10012
thread 10012
thread 10012
thread 10012
Main: 6052
process 6052
Main: 8080
Main: 4284
Main: 7240
process 8080
process 4284
process 7240
Main: 10044
process 10044
Pipe和Queue
正如我们在Linux多线程中介绍的管道PIPE和消息队列message queue，multiprocessing包中有Pipe类和Queue类来分别支持这两种IPC机制。Pipe和Queue可以用来传送常见的对象。
- Pipe可以是单向(half-duplex)，也可以是双向(duplex)。我们通过mutiprocessing.Pipe(duplex=False)创建单向管道 (默认为双向)。一个进程从PIPE一端输入对象，然后被PIPE另一端的进程接收，单向管道只允许管道一端的进程输入，而双向管道则允许从两端输入。
下面的程序展示了Pipe的使用:
import multiprocessing as mul
def proc1(pipe):
pipe.send('hello')
print('proc1 rec:', pipe.recv())
def proc2(pipe):
print('proc2 rec:', pipe.recv())
pipe.send('hello, too')
# Build a pipe
pipe = mul.Pipe()
if __name__ == '__main__':
# Pass an end of the pipe to process 1
p1 = mul.Process(target=proc1, args=(pipe[0],))
# Pass the other end of the pipe to process 2
p2 = mul.Process(target=proc2, args=(pipe[1],))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()proc2 rec: hello
proc1 rec: hello, too这里的Pipe是双向的。
Pipe对象建立的时候，返回一个含有两个元素的表，每个元素代表Pipe的一端(Connection对象)。我们对Pipe的某一端调用send()方法来传送对象，在另一端使用recv()来接收。
- Queue与Pipe相类似，都是先进先出的结构。但Queue允许多个进程放入，多个进程从队列取出对象。Queue使用mutiprocessing.Queue(maxsize)创建，maxsize表示队列中可以存放对象的最大数量。
下面的程序展示了Queue的使用:
import os
import multiprocessing
import time
#==================
# input worker
def inputQ(queue):
info = str(os.getpid()) + '(put):' + str(time.time())
queue.put(info)
# output worker
def outputQ(queue,lock):
info = queue.get()
lock.acquire()
print (str(os.getpid()) + ' get: ' + info)
lock.release()
#===================
# Main
record1 = [] # store input processes
record2 = [] # store output processes
lock = multiprocessing.Lock() # To prevent messy print
queue = multiprocessing.Queue(3)
if __name__ == '__main__':
# input processes
for i in range(10):
process = multiprocessing.Process(target=inputQ,args=(queue,))
process.start()
record1.append(process)
# output processes
for i in range(10):
process = multiprocessing.Process(target=outputQ,args=(queue,lock))
process.start()
record2.append(process)
for p in record1:
p.join()
queue.close() # No more object will come, close the queue
for p in record2:
p.join()8572 get: 6300(put):1555486924.3676226
8136 get: 3464(put):1555486924.412625
9576 get: 9660(put):1555486924.5126307
6936 get: 5064(put):1555486924.5976355
10652 get: 8688(put):1555486924.5976355
6992 get: 10988(put):1555486924.7526445
6548 get: 6836(put):1555486924.7456443
3504 get: 7284(put):1555486924.7666454
8652 get: 4960(put):1555486924.8536503
10868 get: 460(put):1555486924.8606508一些进程使用put()在Queue中放入字符串，这个字符串中包含PID和时间。另一些进程从Queue中取出，并打印自己的PID以及get()的字符串。
进程池
进程池 (Process Pool)可以创建多个进程。这些进程就像是随时待命的士兵，准备执行任务(程序)。一个进程池中可以容纳多个待命的进程。
import multiprocessing as mul
def f(x):
return x ** 2
if __name__ == '__main__':
pool = mul.Pool(5)
rel = pool.map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(rel)[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]我们创建了一个容许5个进程的进程池 (Process Pool) 。Pool运行的每个进程都执行f()函数。我们利用map()方法，将f()函数作用到表的每个元素上。这与built-in的map()函数类似，只是这里用5个进程并行处理。如果进程运行结束后，还有需要处理的元素，那么的进程会被用于重新运行f()函数。除了map()方法外，Pool还有下面的常用方法。
apply_async(func,args) 从进程池中取出一个进程执行func，args为func的参数。它将返回一个AsyncResult的对象，你可以对该对象调用get()方法以获得结果。
close() 进程池不再创建新的进程
join() wait进程池中的全部进程。必须对Pool先调用close()方法才能join。
共享内存
实例代码:
import multiprocessing
# Value/Array
def func1(a, arr):
a.value = 3.14
for i in range(len(arr)):
arr[i] = 0
a.value = 0
if __name__ == '__main__':
num = multiprocessing.Value('d', 1.0) # num=0
arr = multiprocessing.Array('i', range(10)) # arr=range(10)
p = multiprocessing.Process(target=func1, args=(num, arr))
p.start()
p.join()
print (num.value)
print (arr[:])0.0
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]这里我们实际上只有主进程和Process对象代表的进程。我们在主进程的内存空间中创建共享的内存，也就是Value和Array两个对象。对象Value被设置成为双精度数(d), 并初始化为1.0。而Array则类似于C中的数组，有固定的类型(i, 也就是整数)。在Process进程中，我们修改了Value和Array对象。回到主程序，打印出结果，主程序也看到了两个对象的改变，说明资源确实在两个进程之间共享。
Manager
Manager是通过共享进程的方式共享数据。
Manager管理的共享数据类型有：Value、Array、dict、list、Lock、Semaphore等等，同时Manager还可以共享类的实例对象。
实例代码:
from multiprocessing import Process,Manager
def func1(shareList,shareValue,shareDict,lock):
with lock:
shareValue.value+=1
shareDict[1]='1'
shareDict[2]='2'
for i in xrange(len(shareList)):
shareList[i]+=1
if __name__ == '__main__':
manager=Manager()
list1=manager.list([1,2,3,4,5])
dict1=manager.dict()
array1=manager.Array('i',range(10))
value1=manager.Value('i',1)
lock=manager.Lock()
proc=[Process(target=func1,args=(list1,value1,dict1,lock)) for i in xrange(20)]
for p in proc:
p.start()
for p in proc:
p.join()
print list1
print dict1
print array1
print value1[21, 22, 23, 24, 25]
{1: '1', 2: '2'}
array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Value('i', 21)
