并发:一个处理器同时处理多个任务。
并行:多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务.
fork创建子进程
import os
import time #fork出一个子进程，子进程也从这一行开始执行
ret = os.fork()
if ret == 0:
while True:
print("---1---")
time.sleep(1)
else:
while True:
print("---2---")
time.sleep(1)
输出
---2---
---1---
---1---
---2---
---2---
---1---
---1---
---2---
...
查看子进程id
import os
import time ret = os.fork()
if ret != 0:
print("---父进程---%d---"%os.getpid())
else: #ret等于0的是子进程
print("---子进程---%d---父进程---%d---"%(os.getpid(), os.getppid()))
输出
---父进程---5142---
---子进程---5143---父进程---5142---
全局变量在多个进程之间不共享
import os
import time g_num = 100
ret = os.fork() if ret == 0:
print("---process-1---")
g_num += 1
print("---process-1 g_num=%d---"%g_num)
else:
time.sleep(3)
print("---process-2---")
print("---process-2 g_num=%d---"%g_num)
输出
---process-1---
---process-1 g_num=101---
---process-2---
---process-2 g_num=100---
多个fork
import os
import time ret = os.fork()
if ret != 0:
print("---1---")
else:
print("---2---") ret = os.fork()
if ret != 0:
print("---11---")
else:
print("---22---")
输出
---1---
---2---
---11---
---22---
---22---
---11---
fork炸弹
import os
while True:
os.fork()
print("---1---")
注意：
fork不能在windows下运行
fork创建的主进程不会等到子进程运行结束后再推出
process
Process语法结构如下：
Process([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]])
target：表示这个进程实例所调用对象；
args：表示调用对象的位置参数元组；
kwargs：表示调用对象的关键字参数字典；
name：为当前进程实例的别名；
group：大多数情况下用不到；
Process类常用方法：
is_alive()：判断进程实例是否还在执⾏；
join([timeout])：是否等待进程实例执行结束，或等待多少秒；
start()：启动进程实例（创建子进程）；
run()：如果没有给定target参数，对这个对象调用start()方法时，就将执 ⾏对象中的run()⽅法；
terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
Process类常用属性：
name：当前进程实例别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数；
pid：当前进程实例的PID值；
process创建子进程
process可以在windows上运行
from multiprocessing import Process import time def test():
while True:
print("---test---")
time.sleep(1) if __name__ == "__main__":
p = Process(target=test)
p.start()
while True:
print("---main---")
time.sleep(1)
输出
---main---
---test---
---main---
---test---
...
创建的子进程和主进程结束
from multiprocessing import Process
import time def test():
for i in range(5):
print("---test---")
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=test)
p.start() #让这个进程开始执行test函数里的代码
print("---main---")
输出
---main---
---test---
---test---
---test---
---test---
---test---
给target函数传参数
from multiprocessing import Process
import os def test(num):
print("pid=%d,ppid=%d,num=%d"%(os.getpid(),os.getppid(),num)) if __name__ == "__main__":
p = Process(target=test, args=(100,))
p.start()
print("---main-pid=%d---"%os.getpid())
输出
---main-pid=14252---
pid=18284,ppid=14252,num=100
join
from multiprocessing import Process
import time def test():
for i in range(5):
print("---%d---"%i)
time.sleep(1) if __name__ == "__main__":
p = Process(target=test)
p.start()
p.join()#阻塞，子进程运行结束后，才向下继续执行
print("---main---")
输出
---0---
---1---
---2---
---3---
---4---
---main---
第二种process创建子进程的方法
from multiprocessing import Process
import time class MyNewProcess(Process):
def run(self):
while True:
print("---1---")
time.sleep(1) if __name__ == "__main__":
p = MyNewProcess()
p.start() while True:
print("---main---")
time.sleep(1)
输出
---main---
---1---
---main---
---1---
---main---
---1---
---main---
---1---
...
进程池
from multiprocessing import Pool
import os
import time
def test(num):
print("pid=%d,ppid=%d,num=%d"%(os.getpid(),os.getppid(),num))
time.sleep(1) if __name__ == "__main__":
pool = Pool(3) for i in range(10):
print("---%d---"%i)
pool.apply_async(test,(i,)) pool.close()
pool.join() #join保证子进程运行结束后，进程池才退出
进程间通信-Queue
Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。
可以使⽤multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue 本身是⼀个消息列队程序。
初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最⼤可接收 的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到 内存的尽头）；
Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；
Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False ；
Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；
Queue.get([block[, timeout]])：获取队列中的⼀条消息，然后将其从列队 中移除，block默认值为True；
- 1）如果block使⽤默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为 空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为⽌， 如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛 出"Queue.Empty"异常；
- 2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会⽴刻抛 出"Queue.Empty"异常；
Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；
Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写⼊队列，block默认值 为True；
- 1）如果block使⽤默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已 经没有空间可写⼊，此时程序将被阻塞（停在写⼊状态），直到从消息列队 腾出空间为⽌，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛 出"Queue.Full"异常；
- 2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写⼊，则会⽴刻抛 出"Queue.Full"异常；
Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；
实例一
from multiprocessing import
Queue q=Queue(3) #初始化⼀个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put("消息1")
q.put("消息2")
print(q.full()) #False
q.put("消息3")
print(q.full()) #True #因为消息列队已满下⾯的try都会抛出异常，第⼀个try会等待2秒后再抛出异常，第⼆个Try会⽴
try:
q.put("消息4",True,2)
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize()) try:
q.put_nowait("消息4")
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize()) #推荐的⽅式，先判断消息列队是否已满，再写⼊
if not q.full():
q.put_nowait("消息4")
#读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
if not q.empty():
for i in range(q.qsize()):
print(q.get_nowait())
输出
False
True
消息列队已满，现有消息数量:3
消息列队已满，现有消息数量:3
消息1
消息2
消息3
实例二
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random # 写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random()) # 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)
time.sleep(random.random())
else:
break if __name__ == '__main__':
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
print("")
print("所有数据都写入并且读完")
输出
Put A to queue...
Put B to queue...
Put C to queue...
Get A from queue.
Get B from queue.
Get C from queue. 所有数据都写入并且读完
进程池中的Queue
如果要使⽤Pool创建进程，就需要使⽤multiprocessing.Manager()中的 Queue()，⽽不是multiprocessing.Queue()，否则会得到⼀条如下的错误信息：
# 修改import中的Queue为Manager
from multiprocessing import Manager, Pool
import os def reader(q):
print("reader启动(%s),父进程为(%s) " % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in range(q.qsize()):
print("reader从Queue获取到消息：%s " % q.get(True)) def writer(q):
print("writer启动(%s),父进程为(%s) " % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in "dongGe":
q.put(i) if __name__ == "__main__":
print("(%s) start " % os.getpid())
q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue来初始化
po = Pool()
# 使用阻塞模式创建进程，这样就不需要在reader中使用死循环了，可以让writer完全执行完
po.apply(writer, (q,))
po.apply(reader, (q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End" % os.getpid())
输出
(15004) start
writer启动(10232),父进程为(15004)
reader启动(1612),父进程为(15004)
reader从Queue获取到消息：d
reader从Queue获取到消息：o
reader从Queue获取到消息：n
reader从Queue获取到消息：g
reader从Queue获取到消息：G
reader从Queue获取到消息：e
(15004) End