python3 multiprocessing 模块

多进程 Multiprocessing 模块

multiprocessing 模块官方说明文档

Process 类

Process 类用来描述一个进程对象。创建子进程的时候，只需要传入一个执行函数和函数的参数即可完成 Process 示例的创建。

• star() 方法启动进程，
• join() 方法实现进程间的同步，等待所有进程退出。
• close() 用来阻止多余的进程涌入进程池 Pool 造成进程阻塞。

multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

• target 是函数名字，需要调用的函数
• args 函数需要的参数，以 tuple 的形式传入

示例：

import multiprocessing import os def run_proc(name): print('Child process {0} {1} Running '.format(name, os.getpid())) if __name__ == '__main__': print('Parent process {0} is Running'.format(os.getpid())) for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=run_proc, args=(str(i),)) print('process start') p.start() p.join() print('Process close')

结果：

Parent process 809 is Running process start process start process start process start process start Child process 0 810 Running Child process 1 811 Running Child process 2 812 Running Child process 3 813 Running Child process 4 814 Running Process close

Pool

Pool 可以提供指定数量的进程供用户使用，默认是 CPU 核数。当有新的请求提交到 Poll 的时候，如果池子没有满，会创建一个进程来执行，否则就会让该请求等待。
- Pool 对象调用 join 方法会等待所有的子进程执行完毕
- 调用 join 方法之前，必须调用 close
- 调用 close 之后就不能继续添加新的 Process 了

pool.apply_async

apply_async 方法用来同步执行进程，允许多个进程同时进入池子。

import multiprocessing import os import time def run_task(name): print('Task {0} pid {1} is running, parent id is {2}'.format(name, os.getpid(), os.getppid())) time.sleep(1) print('Task {0} end.'.format(name)) if __name__ == '__main__': print('current process {0}'.format(os.getpid())) p = multiprocessing.Pool(processes=3) for i in range(6): p.apply_async(run_task, args=(i,)) print('Waiting for all subprocesses done...') p.close() p.join() print('All processes done!')

结果：

current process 921 Waiting for all subprocesses done... Task 0 pid 922 is running, parent id is 921 Task 1 pid 923 is running, parent id is 921 Task 2 pid 924 is running, parent id is 921 Task 0 end. Task 3 pid 922 is running, parent id is 921 Task 1 end. Task 4 pid 923 is running, parent id is 921 Task 2 end. Task 5 pid 924 is running, parent id is 921 Task 3 end. Task 4 end. Task 5 end. All processes done!

pool.apply

apply(func[, args[, kwds]])

该方法只能允许一个进程进入池子，在一个进程结束之后，另外一个进程才可以进入池子。

import multiprocessing import os import time def run_task(name): print('Task {0} pid {1} is running, parent id is {2}'.format(name, os.getpid(), os.getppid())) time.sleep(1) print('Task {0} end.'.format(name)) if __name__ == '__main__': print('current process {0}'.format(os.getpid())) p = multiprocessing.Pool(processes=3) for i in range(6): p.apply(run_task, args=(i,)) print('Waiting for all subprocesses done...') p.close() p.join() print('All processes done!')

结果：

Task 0 pid 928 is running, parent id is 927 Task 0 end. Task 1 pid 929 is running, parent id is 927 Task 1 end. Task 2 pid 930 is running, parent id is 927 Task 2 end. Task 3 pid 928 is running, parent id is 927 Task 3 end. Task 4 pid 929 is running, parent id is 927 Task 4 end. Task 5 pid 930 is running, parent id is 927 Task 5 end. Waiting for all subprocesses done... All processes done!

Queue 进程间通信

Queue 用来在多个进程间通信。Queue 有两个方法，get 和 put。

put 方法

Put 方法用来插入数据到队列中，有两个可选参数，blocked 和 timeout。
- blocked = True（默认值），timeout 为正

该方法会阻塞 timeout 指定的时间，直到该队列有剩余空间。如果超时，抛出 Queue.Full 异常。

 

• blocked = False

如果 Queue 已满， 立刻抛出 Queue.Full 异常

get 方法

get 方法用来从队列中读取并删除一个元素。有两个参数可选，blocked 和 timeout
- blocked = False （默认），timeout 正值

等待时间内，没有取到任何元素，会抛出 Queue.Empty 异常。

 

• blocked = True

Queue 有一个值可用，立刻返回改值；Queue 没有任何元素，

from multiprocessing import Process, Queue import os, time, random # 写数据进程执行的代码: def proc_write(q,urls): print('Process(%s) is writing...' % os.getpid()) for url in urls: q.put(url) print('Put %s to queue...' % url) time.sleep(random.random()) # 读数据进程执行的代码: def proc_read(q): print('Process(%s) is reading...' % os.getpid()) while True: url = q.get(True) print('Get %s from queue.' % url) if __name__=='__main__': # 父进程创建Queue，并传给各个子进程： q = Queue() proc_writer1 = Process(target=proc_write, args=(q,['url_1', 'url_2', 'url_3'])) proc_writer2 = Process(target=proc_write, args=(q,['url_4','url_5','url_6'])) proc_reader = Process(target=proc_read, args=(q,)) # 启动子进程proc_writer，写入: proc_writer1.start() proc_writer2.start() # 启动子进程proc_reader，读取: proc_reader.start() # 等待proc_writer结束: proc_writer1.join() proc_writer2.join() # proc_reader进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止: proc_reader.terminate()

结果:

Process(1083) is writing... Put url_1 to queue... Process(1084) is writing... Put url_4 to queue... Process(1085) is reading... Get url_1 from queue. Get url_4 from queue. Put url_5 to queue... Get url_5 from queue. Put url_2 to queue... Get url_2 from queue. Put url_6 to queue... Get url_6 from queue. Put url_3 to queue... Get url_3 from queue.

Pipe 进程间通信

常用来在两个进程间通信，两个进程分别位于管道的两端。

multiprocessing.Pipe([duplex])

示例一和示例二，也是网上找的别人的例子，尝试理解并增加了注释而已。网上的例子，大多是例子一和例子二在一起的，这里分开来看，比较容易理解。

示例一：

from multiprocessing import Process, Pipe def send(pipe): pipe.send(['spam'] + [42, 'egg']) # send 传输一个列表 pipe.close() if __name__ == '__main__': (con1, con2) = Pipe() # 创建两个 Pipe 实例 sender = Process(target=send, args=(con1, )) # 函数的参数，args 一定是实例化之后的 Pip 变量，不能直接写 args=(Pip(),) sender.start() # Process 类启动进程 print("con2 got: %s" % con2.recv()) # 管道的另一端 con2 从send收到消息 con2.close() # 关闭管道

结果：

con2 got: ['spam', 42, 'egg']

示例二：

from multiprocessing import Process, Pipe def talk(pipe): pipe.send(dict(name='Bob', spam=42)) # 传输一个字典 reply = pipe.recv() # 接收传输的数据 print('talker got:', reply) if __name__ == '__main__': (parentEnd, childEnd) = Pipe() # 创建两个 Pipe() 实例，也可以改成 conf1， conf2 child = Process(target=talk, args=(childEnd,)) # 创建一个 Process 进程，名称为 child child.start() # 启动进程 print('parent got:', parentEnd.recv()) # parentEnd 是一个 Pip() 管道，可以接收 child Process 进程传输的数据 parentEnd.send({x * 2 for x in 'spam'}) # parentEnd 是一个 Pip() 管道，可以使用 send 方法来传输数据 child.join() # 传输的数据被 talk 函数内的 pip 管道接收，并赋值给 reply print('parent exit')

结果:

parent got: {'name': 'Bob', 'spam': 42} talker got: {'ss', 'aa', 'pp', 'mm'} parent exit