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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章初步解析Python下的多进程编程由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
要让Python程序实现多进程（multiprocessing），我们先了解操作系统的相关知识.
Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回.
子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID.
Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork，可以在Python程序中轻松创建子进程:
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# multiprocessing.py
import
os
print
'Process (%s) start...'
%
os.getpid()
pid
=
os.fork()
if
pid
=
=
0
:
print
'I am child process (%s) and my parent is %s.'
%
(os.getpid(), os.getppid())
else
:
print
'I (%s) just created a child process (%s).'
%
(os.getpid(), pid)
|
运行结果如下:
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1
2
3
|
Process (
876
) start...
I (
876
) just created a child process (
877
).
I am child process (
877
)
and
my parent
is
876.
|
由于Windows没有fork调用，上面的代码在Windows上无法运行。由于Mac系统是基于BSD（Unix的一种）内核，所以，在Mac下运行是没有问题的，推荐大家用Mac学Python！ 。
有了fork调用，一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务，常见的Apache服务器就是由父进程监听端口，每当有新的http请求时，就fork出子进程来处理新的http请求。 multiprocessing 。
如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序?
由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块.
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束:
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from
multiprocessing
import
Process
import
os
# 子进程要执行的代码
def
run_proc(name):
print
'Run child process %s (%s)...'
%
(name, os.getpid())
if
__name__
=
=
'__main__'
:
print
'Parent process %s.'
%
os.getpid()
p
=
Process(target
=
run_proc, args
=
(
'test'
,))
print
'Process will start.'
p.start()
p.join()
print
'Process end.'
|
执行结果如下:
|
1
2
3
4
|
Parent process
928.
Process will start.
Run child process test (
929
)...
Process end.
|
创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动，这样创建进程比fork()还要简单.
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。 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:
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from
multiprocessing
import
Pool
import
os, time, random
def
long_time_task(name):
print
'Run task %s (%s)...'
%
(name, os.getpid())
start
=
time.time()
time.sleep(random.random()
*
3
)
end
=
time.time()
print
'Task %s runs %0.2f seconds.'
%
(name, (end
-
start))
if
__name__
=
=
'__main__'
:
print
'Parent process %s.'
%
os.getpid()
p
=
Pool()
for
i
in
range
(
5
):
p.apply_async(long_time_task, args
=
(i,))
print
'Waiting for all subprocesses done...'
p.close()
p.join()
print
'All subprocesses done.'
|
执行结果如下:
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|
Parent process
669.
Waiting
for
all
subprocesses done...
Run task
0
(
671
)...
Run task
1
(
672
)...
Run task
2
(
673
)...
Run task
3
(
674
)...
Task
2
runs
0.14
seconds.
Run task
4
(
673
)...
Task
1
runs
0.27
seconds.
Task
3
runs
0.86
seconds.
Task
0
runs
1.41
seconds.
Task
4
runs
1.91
seconds.
All
subprocesses done.
|
代码解读:
对Pool对象调用join()方法会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.
请注意输出的结果，task 0，1，2，3是立刻执行的，而task 4要等待前面某个task完成后才执行，这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4，因此，最多同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制，并不是操作系统的限制。如果改成:
|
1
|
p
=
Pool(
5
)
|
就可以同时跑5个进程.
由于Pool的默认大小是CPU的核数，如果你不幸拥有8核CPU，你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 进程间通信 。
Process之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据.
我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据:
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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
:
value
=
q.get(
True
)
print
'Get %s from queue.'
%
value
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()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
pr.terminate()
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运行结果如下:
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Put A to queue...
Get A
from
queue.
Put B to queue...
Get B
from
queue.
Put C to queue...
Get C
from
queue.
|
在Unix/Linux下，multiprocessing模块封装了fork()调用，使我们不需要关注fork()的细节。由于Windows没有fork调用，因此，multiprocessing需要“模拟”出fork的效果，父进程所有Python对象都必须通过pickle序列化再传到子进程去，所有，如果multiprocessing在Windows下调用失败了，要先考虑是不是pickle失败了。 小结 。
在Unix/Linux下，可以使用fork()调用实现多进程.
要实现跨平台的多进程，可以使用multiprocessing模块.
进程间通信是通过Queue、Pipes等实现的.
最后此篇关于初步解析Python下的多进程编程的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于初步解析Python下的多进程编程的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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