Python之多任务编程进程

时间：2022-12-27 19:58:30

一、进程概述

1. 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。

2. 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:

Python之多任务编程进程

多进程效果图:

Python之多任务编程进程

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。

二、多进程的使用

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...

三、获取进程编号

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()

执行结果：
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...

四、进程执行带有参数的任务

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

五、进程的注意点

1. 进程的注意点介绍

  1. 进程之间不共享全局变量
  2. 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:

Python之多任务编程进程

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。

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()
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