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我正在学习 python 多处理模块,我发现 this示例(这是一个稍微修改过的版本):
#!/bin/env python
import multiprocessing as mp
import random
import string
import time
# Define an output queue
output = mp.Queue()
# define a example function
def rand_string(length, output):
time.sleep(1)
""" Generates a random string of numbers, lower- and uppercase chars. """
rand_str = ''.join(random.choice(
string.ascii_lowercase
+ string.ascii_uppercase
+ string.digits)
for i in range(length))
result = (len(rand_str), rand_str)
print result
time.sleep(1)
output.put(result)
def queue_size(queue):
size = int(queue.qsize())
print size
# Setup a list of processes that we want to run
processes = [mp.Process(target=rand_string, args=(x, output)) for x in range(1,10)]
# Run processes
for p in processes:
p.start()
# Exit the completed processes
for p in processes:
p.join()
# Get process results from the output queue
results = [output.get() for p in processes]
print(results)
其输出如下:
(3, 'amF')
(1, 'c')
(6, '714CUg')
(4, '10Qg')
(5, 'Yns6h')
(7, 'wsSXj3Z')
(9, 'KRcDTtVZA')
(2, 'Qy')
(8, '50LpMzG9')
[(3, 'amF'), (1, 'c'), (6, '714CUg'), (4, '10Qg'), (5, 'Yns6h'), (9, 'KRcDTtVZA'), (2, 'Qy'), (7, 'wsSXj3Z'), (8, '50LpMzG9')]
我知道进程不是按照创建的顺序调用的(使用processes = [mp.Process(target=rand_string, args=(x, output)) for x in range(1,10)]
)这在引用文章中提到过。我不明白(或者我不确定是否理解正确)的是为什么 result
的顺序与 print 将 result
输出到 STDOUT 的顺序不一致?我对此的理解是,这三个操作不是原子的(我的意思是它们可以通过进程切换来分隔):
print result
time.sleep(1)
output.put(result)
基本上,这里发生的是,当进程将结果
打印到STDOUT时,它会切换到另一个写入结果
的进程。类似这样的事情:
Time
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------>
Process1: print results | | | time.sleep(1) | output.put(result) |
Process2: | print results | time.sleep(1) | output.put(result) | | |
在这种情况下,STDOUT 上的输出将是:
(1, 'c')
(2, 's5')
但是结果
的实际内容将是:
[ (2, 's5') (1, 'c')]
出于同样的原因,进程在创建时不会按顺序启动。
我说得对吗?
最佳答案
你是对的。操作系统kernel可以并且将会执行上下文切换,无论何时何地都可以。 Python 解释器(或即时编译器或其他)是 userspace程序,因此完全受内核控制。
这种“内核/用户奴役”就这样“从父亲到 child ”传递,或者换句话说,Python 程序处于解释器的默塞德之中,而解释器又处于内核的默塞德之中。
因此,用户空间程序(例如 Python 应用程序)确保同步的唯一方法是使用锁定原语,例如 mutex es 或其他 synchronization primitives .
现在,在现实世界中,通常会导致写入文件时发生上下文切换(例如 stdout,默认由 print
完成),很多应执行大量昂贵的操作,例如 system calls 、复杂的内存重新映射和黑魔法以及环回机制(例如当 stdout
引用 pseudo-terminal 时,这是当今最常见的情况)。
关于python - 子流程的执行顺序及其对操作原子性的影响,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32192938/
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