在Python程序中的进程操作,multiprocess.Process模块

在python程序中的进程操作

　　之前我们已经了解了很多进程相关的理论知识，了解进程是什么应该不再困难了，刚刚我们已经了解了，运行中的程序就是一个进程。所有的进程都是通过它的父进程来创建的。因此，运行起来的python程序也是一个进程，那么我们也可以在程序中再创建进程。多个进程可以实现并发效果，也就是说，当我们的程序中存在多个进程的时候，在某些时候，就会让程序的执行速度变快。以我们之前所学的知识，并不能实现创建进程这个功能，所以我们就需要借助python中强大的模块。

multiprocess模块

仔细说来，multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。 之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。由于提供的子模块非常多，为了方便大家归类记忆，我将这部分大致分为四个部分：创建进程部分，进程同步部分，进程池部分，进程之间数据共享。

multiprocess.process模块

process模块介绍

process模块是一个创建进程的模块，借助这个模块，就可以完成进程的创建。

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Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动） 强调： 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号 参数介绍： 1 group参数未使用，值始终为None 2 target表示调用对象，即子进程要执行的任务 3 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',) 4 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18} 5 name为子进程的名称

p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run()
p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法
p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程  

方法介绍

p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置
p.name:进程的名称
p.pid：进程的pid
p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)
p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

属性介绍

在Windows操作系统中由于没有fork(linux操作系统中创建进程的机制)，在创建子进程的时候会自动 import 启动它的这个文件，而在 import 的时候又执行了整个文件。因此如果将process()直接写在文件中就会无限递归创建子进程报错。所以必须把创建子进程的部分使用if __name__ ==‘__main__’ 判断保护起来，import 的时候  ，就不会递归运行了。

在windows中使用process模块的注意事项

每一个进程，都有一个进程id号
查看进程号

?

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import os import time print(os.getppid()) time.sleep(1000)  # 方便查看进程

执行输出：12492

打开windows的任务管理器，找到pid为12492进程，它是一个Pycharm进程

系统中的进程id号，是不会冲突的。
每一个进程，对应一个唯一的进程id号

假设这台电脑是4核，它可以开4个进程，每一个进程对应一个核。

但是上面的代码，在同一时间，只能用一个核。如果想充分利用CPU，需要开4个线程才行。

多进程的作用，就是为了提高效率

使用process模块创建进程

?

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import os import time from multiprocessing import Process def process1():     print('process1:',os.getppid())     time.sleep(1) print(os.getppid())  # 获取当前进程id process1()  # 执行函数

执行输出：

12492
process1: 12492

进程id全都是一样的。程序一旦执行，进程id不会变。

 使用target调用对象，即子进程要执行的任务

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

import os import time from multiprocessing import Process def process1():     print('process1:',os.getppid())     time.sleep(1) print(os.getppid())  # 获取当前进程id p = Process(target=process1)  # 调用函数 p.start()  # 启动进程

执行报错：

在mac和linux执行不会报错
而windows会报错，why ?

在Windows操作系统中由于没有fork(linux操作系统中创建进程的机制)，在创建子进程的时候会自动 import 启动它的这
个文件，而在 import 的时候又执行了整个文件。因此如果将process()直接写在文件中就会无限递归创建子进程报错。
所以必须把创建子进程的部分使用if __name__ ==‘__main__’ 判断保护起来，import 的时候 ，就不会递归运行了

linux 执行函数，会把代码copy一份，到一个空间里面
那么下一次执行时，直接调用，就可以了。

解决方案：

?

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import os import time from multiprocessing import Process def process1():     print('process1:',os.getppid())     time.sleep(1) print(os.getppid())  # 获取当前进程id if __name__ == '__main__':     p = Process(target=process1)  # 调用函数     p.start()  # 启动进程

执行输出：

12492
16876
process1: 16876

16876为父进程

?

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import os import time from multiprocessing import Process def process1():     print('process1:',os.getppid())     time.sleep(1) if __name__ == '__main__':     print(os.getppid())  # 获取当前进程id     p = Process(target=process1)  # 调用函数     p.start()  # 启动进程

执行输出：

12492
process1: 15624

执行结果，表示在当前进程中，开启了一个新的进程

使用args关键字给函数传参

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

import os import time from multiprocessing import Process def process1(n,name):     print('process1:',os.getppid())     print('n:',n,name)     time.sleep(1) if __name__ == '__main__':     print(os.getppid())  # 获取当前进程id     p = Process(target=process1,args=[1,'alex'])  # 调用函数并传参     p.start()  # 启动进程

执行输出：

12492
process1: 16676
n: 1 alex

那么函数如果加return，可以获取结果吗？等学到后面，就可以获取进程的返回值了。稍安勿躁！

进程与子进程

?

1 2 3

import os print(os.getpid())  # 当前进程 print(os.getppid())  # 父进程

执行输出：

14920
12492

12492就是Pycharm进程，看下图

多执行几次，当前进程会一直变，但是父进程却不会变。除非你把Pycharm关了。

?

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import os import time from multiprocessing import Process print('1',os.getpid())  # 当前进程 time.sleep(1) print('2',os.getppid())  # 父进程 time.sleep(1) def func():     print('3',os.getpid(),os.getppid())     time.sleep(1) if __name__ == '__main__':     #p = Process(target=func)     #p.start()     # 上面2句等于下面这句     Process(target=func).start()

执行输出：

1 14512
2 12492
1 17048
2 14512
3 17048 14512

为啥会输出5个结果呢？应该是3个才对呀？

在Windows操作系统中由于没有fork(linux操作系统中创建进程的机制)，在创建子进程的时候会自动 import 启动它的这个文件，而在 import 的时候又执行了整个文件。

所以输出5个结果

整个py文件运行之后，就是主进程

总结：

主进程默认会等待子进程执行完毕之后才结束

看下面的代码，print会立刻执行吗？

?

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import os import time from multiprocessing import Process def func():     print('func',os.getpid(),os.getppid())     time.sleep(1) if __name__ == '__main__':     print(os.getpid(), os.getppid())     Process(target=func).start()     print('*'*20)

执行输出：

8652 12492
********************
func 16928 8652

立马就打印了****，这是为什么呢？

它是一个异步程序，主程序执行时，它不会等待1秒(子进程)
但是执行结束的动作时，它会等待子进程结束，除非异常退出。
否则子进程会变成一个僵尸进程。自己创建的，需要自己销毁。

总结：

主进程默认会等待子进程执行完毕之后才结束
主进程和子进程之间的代码是异步的
为什么主进程要等待子进程结束 回收一些子进程的资源
开启一个进程是有时间开销的 ：操作系统响应开启进程指令，给这个进程分配必要的资源

?

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import os import time from multiprocessing import Process def func():     print('func',os.getpid(),os.getppid())     time.sleep(1) if __name__ == '__main__':     print(os.getpid(), os.getppid())     Process(target=func).start()     print('*'*20)     print('*' * 30)     time.sleep(0.5)     print('*' * 40)

执行输出：

10424 12492
********************
******************************
func 4564 10424
****************************************

同步控制

?

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import os import time from multiprocessing import Process def func():     print('func',os.getpid(),os.getppid())     time.sleep(1) if __name__ == '__main__':     print(os.getpid(), os.getppid())     p = Process(target=func)     p.start()     p.join() #主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）     print('*'*20)  # 等待1秒后执行

执行输出：

18328 12492
func 18376 18328
********************

上面的代码没啥意义，它和面向过程执行一个函数，没啥区别。

举一个实际的例子

让子进程计算一个值，主进程必须等到子进程计算完之后，根据计算的值，来进行下一步计算

以文件为消息中间件，来完成主进程获取子进程的值，从而计算最终结果

?

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import os import time from multiprocessing import Process def func(exp):     print('func',os.getpid(),os.getppid())     result = eval(exp)     with open('file','w') as f:         f.write(str(result))  # 写入的内容必须是一个字符串 if __name__ == '__main__':     print(os.getpid(), os.getppid())     p = Process(target=func,args=['3*5'])     p.start()     ret = 5/6     p.join() #主线程等待子进程计算完     with open('file') as f:         result = f.read()  # 读取结果     ret = ret + int(result)  # 最终计算结果     print(ret)

执行输出：

16784 12492
func 17304 16784
15.833333333333334

一般情况下，是主进程，开启子进程
子进程开启子进程的情况很少。

开启多个子进程

?

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import os import time from multiprocessing import Process def func(n):     print(n,os.getpid(),os.getppid())     #print(n) if __name__ == '__main__':     Process(target=func,args=[1]).start()     Process(target=func, args=[2]).start()

执行输出：

1 14648 9832
2 17024 9832

使用for循环开启10个进程

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

import os import time from multiprocessing import Process def func(n):     print(n,os.getpid(),os.getppid())     #rint(n) if __name__ == '__main__':     for i in range(10):         Process(target=func,args=[i]).start()

执行输出：

1 14048 16976
2 16876 16976
0 10944 16976
3 18276 16976
6 9484 16976
4 17092 16976
5 8652 16976
8 15624 16976
7 17832 16976
9 7012 16976

这是为什么是随机的？而不是顺序的？

多个进程同时运行（注意，子进程的执行顺序不是根据启动顺序决定的）
是操作系统来决定的。它不一定是按照你的顺序来开启进程的。
它有自己的算法，比如开启一个进程，时间片轮转了。那么就不是顺序的。

再来一个高大上的例子
假如有10个表达式

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

import os import time from multiprocessing import Process def func(n):     print(n,os.getpid(),os.getppid())     #rint(n) if __name__ == '__main__':     for i in range(10):         p = Process(target=func,args=[i])         p.start()     print('求和')

但是这样，是没有意义的。和面向过程没啥区别了

高级的办法，使用append

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

import os import time from multiprocessing import Process def process(n):     print(os.getpid(),os.getppid())     time.sleep(1)     print(n) if __name__ == '__main__':     p_lst = []  # 定义一个列表     for i in range(10):         p = Process(target=process,args=[i,])         p.start()         p_lst.append(p)  # 将所有进程写入列表中     for p in p_lst:p.join()  # 检测p是否结束,如果没有结束就阻塞直到结束,如果已经结束了就不阻塞     print('求和')

它是将所有进程放入一个列表里面，那么当列表里面的每一个进程都执行完成之后，
执行最后一个求和结果
这里用到了 异步+同步。每一个子进程执行，属于异步。最终计算结果时，属于同步，因为它要等待所有子进程结束。

执行输出：

17180 16032
10080 16032
17992 16032
18112 16032
18064 16032
17872 16032
13440 16032
8704 16032
15536 16032
14032 16032
0
2
3
4
6
1
7
5
8
9
求和

多执行几次，求和是最后一个输出的。

开启进程的第二种方式

上面讲的子进程开启方式是：

?

1 2	p = Process(target=process,args=[1])         p.start()

第二种方式，是通过继承来实现的
必须要重写run方法，名字必须是run
看源码

?

1	from multiprocessing import Process

女主播的例子：

?

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import os from multiprocessing import Process class Myprocess(Process):     def run(self):         print(os.getpid())         print('和女主播聊天') if __name__ == '__main__':     print(os.getpid())     p = Myprocess()     p.start()  # 在执行start的时候,会自动帮我们主动执行run方法

执行输出：

11604
13764
和女主播聊天

接收一个参数

那谁和女主播聊天呢？这个时候，需要参数。怎么传呢？使用__init__方法

?

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import os from multiprocessing import Process class Myprocess(Process):     def __init__(self,name):         super().__init__()         self.name = name     def run(self):         print(os.getpid())         print('%s和女主播聊天'%self.name) if __name__ == '__main__':     print(os.getpid())     p = Myprocess('alex')     p.start()  # 在执行start的时候,会自动帮我们主动执行run方法

执行输出：

10464
17860
alex和女主播聊天

接收多个参数

?

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import os from multiprocessing import Process class Myprocess(Process):     def __init__(self,*args):         super().__init__()         self.args = args     def run(self):         print(os.getpid())         for i in self.args:             print('%s和女主播聊天'%i) if __name__ == '__main__':     print(os.getpid())     p = Myprocess('alex','taibai')     p.start()  # 在执行start的时候,会自动帮我们主动执行run方法

执行输出：

17996
17532
alex和女主播聊天
taibai和女主播聊天

self.args 是一个元组类型，因为传了多个参数

打印进程名

?

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import os from multiprocessing import Process class Myprocess(Process):     def __init__(self,*args):         super().__init__()         self.args = args     def run(self):         print(os.getpid(), self.name, self.pid)  # 打印进程id,进程名,也是进程id         for i in self.args:             print('%s和女主播聊天'%i) if __name__ == '__main__':     print(os.getpid())     p = Myprocess('alex','taibai')     p.start()  # 在执行start的时候,会自动帮我们主动执行run方法

执行输出：

15776
2628 Myprocess-1 2628
alex和女主播聊天
taibai和女主播聊天

注意：开启多个进程时，必须要写

?

1	if __name__ == '__main__':

这2种启动方式，喜欢哪种方式，就可以使用哪种方式
至少会一个就可以了。

进程中的数据隔离

如何证明是隔离的呢？

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

from multiprocessing import Process n = 100  # 全局变量 def func():     global n     n += 1  # 修改全局变量     print('son : ',n) if __name__ == '__main__':     p = Process(target=func)     p.start()     p.join()  # 等待子进程结束     print(n)  # 打印全局变量

执行输出：

son : 101
100

子进程的变量不会影响主进程的变量

守护进程

守护进程会随着主进程的结束而结束。

主进程创建守护进程
　　其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
　　其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

import time from multiprocessing import Process def func():     print('son start')     time.sleep(1)     print('son end') if __name__ == '__main__':     p = Process(target=func)     p.start()<br>    print(p.name) # 打印进程名     print('在主进程中')  # 主进程会等待子进程结束而结束

执行输出：

Process-1
在主进程中
son start
son end

注意：

一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行

现在设置一个守护进程

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

import time from multiprocessing import Process def func():     print('son start')     time.sleep(1)     print('son end') if __name__ == '__main__':     p = Process(target=func)     #在一个进程开启之前可以设置它为一个守护进程     p.daemon = True     p.start()     print('main------')

执行输出： 在主进程中

为什么只输出了一句话，子进程的输出呢？

打印该行则主进程代码结束,则守护进程Process-1应该被终止.
可能会有Process-1任务执行的打印信息son start,
因为主进程打印main----时,Process-1也执行了,但是随即被终止.

总结：

守护进程的意义：
　　子进程会随着主进程代码的执行结束而结束
　　注意：守护进程不会关系主进程什么时候结束，我只关心主进程中的代码什么时候结束
守护进程的作用：
　　守护主进程，程序报活
　　主进程开启的时候 建立一个守护进程
　　守护进程只负责每隔1分钟 就给检测程序发一条消息

如果没有守护，使用代码实现：

?

1 2 3 4

import time while True:     time.sleep(60)     sk.send('我还活着')

但是这样，就无法做其他事情了

看下面的代码，它的执行效果是什么?

?

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import time from multiprocessing import Process def func():     print('son start')     while True:         time.sleep(1)         print('son end') def fun2():     print('start :in fun2')     time.sleep(5)     print('end : in fun2') if __name__ == '__main__':     p = Process(target=func)     #在一个进程开启之前可以设置它为一个守护进程     p.daemon = True     p.start() # 异步执行     print(p.name)     p2 = Process(target=fun2)     p2.start() # 异步执行     print(p2.name)     time.sleep(2)     print('在主进程中')

执行输出：

Process-1
Process-2
son start
start :in fun2
son end
在主进程中
end : in fun2

分析：
　　主进程的代码 大概在2s多的时候就结束了
　　p2子进程实在5s多的时候结束
　　主进程结束
　　p是在什么时候结束的？
　　p是在主进程的代码执行完毕之后就结束了

总结：

主进程会等待子进程的结束而结束
守护进程的意义：
　　子进程会随着主进程代码的执行结束而结束
　　注意：守护进程不会关系主进程什么时候结束，我只关心主进程中的代码什么时候结束

守护进程的作用：
　　守护主进程，程序报活
　　主进程开启的时候 建立一个守护进程
　　守护进程只负责每隔1分钟 就给检测程序发一条消息

进程中的其他方法：

显示进程名和id

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

from multiprocessing import Process def func():     print('wahaha') if __name__ == '__main__':     p = Process(target=func)     p.start()     print(p.pid)  # 进程id     print(p.name)  # 进程名

执行输出：

18256
Process-1
wahaha

检测当前进程是否活着

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

import time from multiprocessing import Process def func():     print('wahaha')     time.sleep(3)     print('wahaha end') if __name__ == '__main__':     p = Process(target=func)     p.start()     print(p.is_alive())  # 是否活着,返回bool值     time.sleep(3)

执行输出：

True
wahaha
wahaha end

在主进程中结束一个子进程

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

import time from multiprocessing import Process def func():     print('wahaha')     time.sleep(5)     print('wahaha end') if __name__ == '__main__':     p = Process(target=func)     p.start()     print(p.is_alive())  # 是否活着,返回bool值     time.sleep(3)     p.terminate()  # 在主进程中结束一个子进程

执行输出：

True
wahaha

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

import time from multiprocessing import Process def func():     print('wahaha')     time.sleep(5)     print('wahaha end') if __name__ == '__main__':     p = Process(target=func)     p.start()     print(p.is_alive())  # 是否活着,返回bool值     time.sleep(1)     p.terminate()  # 在主进程中结束一个子进程     print(p.is_alive())

执行输出：

True
wahaha
True

为啥最后会输出True呢？因为terminate是告知操作系统，要关闭这个进程。但是操作系统不会立即执行，它还有别的任务执行。那么执行is_alive时，结果仍然为True

?

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import time from multiprocessing import Process def func():     print('wahaha')     time.sleep(5)     print('wahaha end') if __name__ == '__main__':     p = Process(target=func)     p.start()     print(p.is_alive())  # 是否活着,返回bool值     time.sleep(1)     p.terminate()  # 在主进程中结束一个子进程     time.sleep(0.5)  #等待0.5秒     print(p.is_alive())

执行输出：

True
wahaha
False

由于停顿了0.5秒，操作系统有反应的时间，所以能结束掉子进程。

今日作业：

socket聊天并发实例，使用原生socket的TCP协议，实现一个聊天的并发实例

server.py

?

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import socket from multiprocessing import Process server=socket.socket() server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)  # 允许端口复用 server.bind(('127.0.0.1',9000)) server.listen(5)  #开始监听TCP传入连接,表示允许最大5个连接数 def talk(conn,client_addr):  # 说话     while True:         try:             msg=conn.recv(1024)  # 接收客户端信息             if not msg:break             conn.send(msg.upper())  # 发送信息,将内容转换为大写         except Exception:             break if __name__ == '__main__': #windows下start进程一定要写到这下面     while True:         conn,client_addr=server.accept()  # 等待接受客户端连接         p=Process(target=talk,args=(conn,client_addr))  # 调用函数         p.start()  # 启动进程

client.py

?

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import socket client=socket.socket() client.connect(('127.0.0.1',9000)) while True:     msg=input('>>: ').strip()     if not msg:continue     client.send(msg.encode('utf-8'))     msg=client.recv(1024)     print(msg.decode('utf-8'))

先执行server.py，再执行client.py

client输出:

明日默写：

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import os from multiprocessing import Process def func(exp):     print(os.getpid(),os.getppid())     result = eval(exp)     with open('file','w') as f:         f.write(str(result)) if __name__ == '__main__':     print(os.getpid(),os.getppid())  # process id,parent process id     # 3*5+5/6     p = Process(target=func,args=['3*5'])    # func     p.start()     ret = 5/6     p.join()  # join方法能够检测到p进程是否已经执行完了，阻塞知道p执行结束     with open('file') as f:         result = f.read()     ret = ret + int(result)     print(ret)