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我正在尝试学习 Python 多处理。
http://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html来自“要显示所涉及的各个进程 ID,这是一个扩展示例:”的示例:
from multiprocessing import Process
import os
def info(title):
print title
print 'module name:', __name__
if hasattr(os, 'getppid'): # only available on Unix
print 'parent process:', os.getppid()
print 'process id:', os.getpid()
def f(name):
info('function f')
print 'hello', name
if __name__ == '__main__':
info('main line')
p = Process(target=f, args=('bob',))
p.start()
p.join()
我到底在看什么?我看到 def f(name): 在 info('main line') 完成后被调用,但这个同步调用无论如何都是默认的。我看到相同的进程信息('main line')是 def f(name)的父 PID:但不确定什么是 'multiprocessing'。
此外,对于 join() “阻塞调用线程,直到其 join() 方法被调用的进程终止”。我不清楚调用线程是什么。在这个例子中,join() 会阻塞什么?
最佳答案
简而言之,multiprocessing
的工作原理:
Process()
产生(fork
或类 Unix 系统上的类似)原始程序的副本(在 Windows 上,缺少真正的 fork
,这很棘手,需要特别注意模块文档中提到的)。target=
函数(见下文)。由于这些是独立的进程,它们现在具有独立的全局解释器锁(在 CPython 中),因此只要它们不争用其他较低的 -级 (OS) 资源。这就是“多处理”部分。
当然,在某些时候,您必须在这些假定独立的进程之间来回发送数据,例如,将来自一个(或多个)工作进程的结果发送回“主”进程。 (偶尔会有异常(exception),每个人都是完全独立的,但这种情况很少见……而且还有整个启动序列本身,由 p.start()
启动。)所以每个人都创建了 Process
实例——p
,在上面的例子中——有一个与其父创建者的通信 channel ,反之亦然(它是一个对称连接)。 multiprocessing
模块使用 pickle
模块将数据转换为字符串——您可以使用 pickle.dump
将相同的字符串存储在文件中——并发送跨 channel 的数据,“向下”到工作人员发送参数等,“向上”从工作人员发送回结果。
最后,一旦您完成了所有获取结果的工作,worker 就会完成(通过从 target=
函数返回)并告诉父级它已完成。为了确保一切都得到关闭和清理,父级应该调用 p.join()
来等待 worker 的“我完成了”消息(实际上是操作系统级别的 exit
在 Unix-ish 系统上)。
这个例子有点傻,因为两条打印消息基本上根本不需要时间,所以“同时”运行它们没有可衡量的 yield 。但是假设不是仅仅打印 hello
,f
是计算 π (3.14159...) 的前 100,000 位数字。然后,您可以生成另一个 Process
,p2
,它具有不同的目标 g
,计算 e 的前 100,000 位数字 (2.71828...)。这些将独立运行。然后父进程可以调用 p.join()
和 p2.join()
来等待两者完成(或者派生更多的 worker 来做更多的工作并占用更多的 CPU ,甚至先离开自己的工作一段时间)。
关于Python 多处理文档示例,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18168993/
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