python多进程实例详解

python

写在前面:python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情。借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。

1.multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象

import os

import time

import multiprocessing

def run_proc(name): # 子进程要执行的代码

print '运行子进程 %s ,子进程号为(%s)...' % (name, os.getpid())

print "我的处理内容是:%s+%s=?" % (name,name)

return name

if __name__=='__main__':

start = time.time()

print '父进程号为 %s.' % os.getpid()

print('----------------------------------------')

job = []

for i in range(3):

p = multiprocessing.Process(target=run_proc, args=(i,))#多进程

job.append(p)

print '子进程%d开启...'%i

p.start() #

print '子进程%d结束...' %i

print
#加join()可以让主线程一直等待全部的子线程结束之后,主线程自身才结束,程序退出

for t in job:

t.join()#join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步

end = time.time()

print end-start

运行结果如下:

父进程号为 4924.

----------------------------------------

子进程0开启...

子进程0结束...

子进程1开启...

子进程1结束...

子进程2开启...

运行子进程 0 ,子进程号为(5516)...

我的处理内容是:0+0=?

运行子进程 1 ,子进程号为(5517)...

我的处理内容是:1+1=?

运行子进程 2 ,子进程号为(5523)...

我的处理内容是:2+2=?

子进程2结束...

0.0220789909363

如果想要返回多进程process处理得到的结果,只需要利用multiprocessing 中的Manager类即可,稍改代码:

import os

import time

from multiprocessing import Manager

def run_proc(name,return_list): # 子进程要执行的代码

print '运行子进程 %s ,子进程号为(%s)...' % (name, os.getpid())

print "我的处理内容是:%s+%s=?" % (name,name)

return_list.append(name)

if __name__=='__main__':

print '父进程号为 %s.' % os.getpid()

print('----------------------------------------')

manager = Manager()

return_list = manager.list()

#return_dict = manager.dict() 也可以使用字典dict

job = []

for i in range(3):

p = multiprocessing.Process(target=run_proc, args=(i,return_list))#多进程

job.append(p)

print '子进程%d开启...'%i

p.start()

print '子进程%d结束...' %i

print

for t in job:

t.join()

print "所有子进程处理得到的结果都在return_list中,值为:",return_list

运行结果如下:

父进程号为 4924.

----------------------------------------

子进程0开启...

子进程0结束...

子进程1开启...

子进程1结束...

子进程2开启...

运行子进程 0 ,子进程号为(5614)...

我的处理内容是:0+0=?

运行子进程 1 ,子进程号为(5616)...

我的处理内容是:1+1=?

运行子进程 2 ,子进程号为(5623)...

我的处理内容是:2+2=?

子进程2结束...

所有子进程处理得到的结果都在return_list中,值为: [0, 1, 2]

2.Pool:如果要启动大量的子进程,可以用进程池的方式批量创建子进程:

from multiprocessing import Pool

import os, time, random

def long_time_task(name):

print '运行任务 %s ,子进程号为(%s)...' % (name, os.getpid())

print "我就是子进程号为(%s)处理的内容" % (os.getpid())

start = time.time()

time.sleep(random.random() * 3)

end = time.time()

print '任务 %s 运行了 %0.2f 秒.' % (name, (end - start))

return name

if __name__=='__main__':

print '父进程号为 %s.' % os.getpid()

rst = []

p = Pool(4) #进程池中含有4个子进程

for i in range(5): #4个子进程完成5个任务,所以有一个任务是需要等某个进程空闲再处理

a = p.apply_async(long_time_task, args=(i,)) #a是进程处理函数long_time_task的返回结果

rst.append(a) #将次得到的结果添加到数组rst中去

print '等待所有子进程结束...'

p.close()

p.join()#等待所有子进程执行完毕。调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

print '所有子进程结束...'

运行结果如下:

父进程号为 3378.

运行任务 0 ,子进程号为(4621)...

运行任务 2 ,子进程号为(4624)...

运行任务 1 ,子进程号为(4622)...

我就是子进程号为(4621)处理的内容

我就是子进程号为(4622)处理的内容

运行任务 3 ,子进程号为(4627)...

我就是子进程号为(4624)处理的内容

我就是子进程号为(4627)处理的内容

任务 1 运行了 0.16 秒.

运行任务 4 ,子进程号为(4622)...

我就是子进程号为(4622)处理的内容

等待所有子进程结束...

任务 2 运行了 0.98 秒.

任务 4 运行了 0.89 秒.

任务 3 运行了 2.25 秒.

任务 0 运行了 2.89 秒.

所有子进程结束...

直接输出rst不会得到想要的结果:

rst

运行结果:

[<multiprocessing.pool.ApplyResult at 0x7ffa6c682c90>,

<multiprocessing.pool.ApplyResult at 0x7ffa6c587590>,

<multiprocessing.pool.ApplyResult at 0x7ffa6c587610>,

<multiprocessing.pool.ApplyResult at 0x7ffa6c5876d0>,

<multiprocessing.pool.ApplyResult at 0x7ffa6c587790>]

这是需要用到.get()方法:

rst = [i.get() for i in rst]

rst

运行结果:

[0, 1, 2, 3, 4]

以上是 python多进程实例详解 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/387322.html

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