python類庫32[多進程]

由於CPython實現中的GIL的限制，python中的多線程其實並不是真正的多線程，如果想要充分地使用多核CPU的資源，在python中大部分情況我們需要使用多進程。 這也許就是python中多進程類庫如此簡潔好用的原因所在。在python中可以向多線程一樣簡單地使用多進程。

 

一 多進程 

process的成員變量和方法：

>>class multiprocessing.Process([group[, target[, name[, args[, kwargs]]]]]) 來的定義類似於threading.Thread。target表示此進程運行的函數，args和kwargs表示target的參數。

 

>>name, pid

分別表示進程的名字，進程id。 

>> daemon成員

daemon標志位bool變量，需要在start()調用前設置。daemon的初始值是從父進程繼承而來。當一個進程結束的時候，它嘗試去結束它的所有的daemon子進程。

注意： 

daemon進程不允許創建子進程。否則當daemon進程結束的時候它的子進程不能被結束。

這里的daemon不是Unix的daemon進程，當父進程結束的時候所有的daemon子進程也將被終止（對於非daemon進程，父進程不等待非daemon的紫子進程，除非顯示地對非daemon子進程使用join()方法）。

>>  exitcode

如果進程還沒有退出，則為None，如果正確的退出則為0，如果有錯誤則為>0的錯誤代碼，如果進程為終止則為-1*singal。  

>> start(), is_live(), terminate()

start()用來啟動進程，is_live()用來查看進程的狀態，terminate()用來終止進程。

>> run()

可以在process的子類中重載run()方法，從而設定進程的任務。重載process是構造新進程的另一種方式，一定程度上上等價於process的target參數。

 

multiprcessing的靜態方法：

>>  multiprocessing.cpu_count()

用來獲得當前的CPU的核數，可以用來設置接下來子進程的個數。 

>>  multiprocessing.active_children()

用來獲得當前所有的子進程，包括daemon和非daemon子進程。 

 

實例：

 

 
          import multiprocessing 
          
 
          import time 
          
 
          import sys 
          
 
          
 
          def worker(num): 
          
    p = multiprocessing.current_process() 
          
     
          print ( 
          ' 
          Starting: 
          ' + p.name +  
          " 
          : 
          " + str(p.pid)) 
          
     
          print(str(num)) 
          
    sys.stdout.flush() 
          
     
          print ( 
          ' 
          Exiting : 
          ' + p.name +  
          " 
          : 
          " + str(p.pid)) 
          
    sys.stdout.flush() 
          
 
          
 
          def daemon(): 
          
    p = multiprocessing.current_process() 
          
     
          print ( 
          ' 
          Starting: 
          ' + p.name +  
          " 
          : 
          " + str(p.pid)) 
          
    sys.stdout.flush() 
          
    time.sleep(10) 
          
     
          print ( 
          ' 
          Exiting : 
          ' + p.name +  
          " 
          : 
          " + str(p.pid)) 
          
    sys.stdout.flush() 
          
     
          
 
          def non_daemon(): 
          
    p = multiprocessing.current_process() 
          
     
          print ( 
          ' 
          Starting: 
          ' + p.name +  
          " 
          : 
          " + str(p.pid)) 
          
    sys.stdout.flush() 
          
    time.sleep(20) 
          
     
          print ( 
          ' 
          Exiting : 
          ' + p.name +  
          " 
          : 
          " + str(p.pid)) 
          
    sys.stdout.flush() 
          
     
          
 
          if  
          __name__ ==  
          ' 
          __main__ 
          ': 
          
    w = multiprocessing.Process(name= 
          ' 
          worker 
          ', target=worker, args=(100,)) 
          
    d = multiprocessing.Process(name= 
          ' 
          daemon 
          ', target=daemon) 
          
    d.daemon = True 
          
    nd = multiprocessing.Process(name= 
          ' 
          non-daemon 
          ', target=non_daemon) 
          
    w.start() 
          
    d.start() 
          
    nd.start() 
          
     
          
     
          print( 
          " 
          the number of CPU is  
          " + str(multiprocessing.cpu_count())) 
          
     
          print( 
          " 
          All children processes: 
          ") 
          
     
          for p  
          in multiprocessing.active_children(): 
          
         
          print( 
          " 
          child: 
          " + p.name +  
          " 
          : 
          " + str(p.pid)) 
          
     
          print() 
          
     
          
    w.join() 
          
     
          # 
          d.join() 
         

 

運行結果：

 

可以從上面的例子看到沒有多非daemon子進程使用join()方法，結果父進程沒有等待非daemon進程結束就退出了。 

 

完！