Python 多进程（multiprocessing）

发布于 2021-07-22 12:52:49 字数 11703 浏览 2499 评论 0

一、multiprocessing 介绍

multiprocessing 是 Python 的标准模块，它既可以用来编写多进程，也可以用来编写多线程。如果是多线程的话，用 multiprocessing.dummy 即可，用法与 multiprocessing 基本相同，这里主要介绍多进程的用法。

为什么要使用 python 多进程？

因为python使用全局解释器锁(GIL)，他会将进程中的线程序列化，也就是多核cpu实际上并不能达到并行提高速度的目的，而使用多进程则是不受限的，所以实际应用中都是推荐多进程的。

如果每个子进程执行需要消耗的时间非常短（执行+1操作等），这不必使用多进程，因为进程的启动关闭也会耗费资源。

当然使用多进程往往是用来处理CPU密集型（科学计算）的需求，如果是IO密集型（文件读取，爬虫等）则可以使用多线程去处理。

multiprocessing 常用组件及功能

创建管理进程模块： Process（用于创建进程模块） Pool（用于创建管理进程池） Queue（用于进程通信，资源共享） Value，Array（用于进程通信，资源共享） Pipe（用于管道通信） Manager（用于资源共享）

同步子进程模块： Condition Event Lock RLock Semaphore

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：

import os

print('Process (%s) start...' % os.getpid())
# Only works on Unix/Linux/Mac:
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：

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。

注意：python 里面提供解决多进程的包 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。

二、multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象：

Proces 构造方法

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

group: 线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是 None；
target: 要执行的方法；
name: 进程名；
args/kwargs: 要传入方法的参数。

实例方法

is_alive()：返回进程是否在运行。
join([timeout])：阻塞当前上下文环境的进程程，直到调用此方法的进程终止或到达指定的timeout（可选参数）。
start()：进程准备就绪，等待CPU调度。
run()：strat()调用run方法，如果实例进程时未制定传入target，这star执行t默认run()方法。
terminate()：不管任务是否完成，立即停止工作进程。

属性

authkey

daemon：和线程的 setDeamon 功能一样（将父进程设置为守护进程，当父进程结束时，子进程也结束）。 exitcode（进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）。
name：进程名字。
pid：进程号。

创建多进程的两种方法

Process 类中，可以使用两种方法创建子进程。

使用 Process 创建子进程

from multiprocessing import Process  #导入Process模块 
import os  
def test(name):
    '''
    函数输出当前进程ID，以及其父进程ID。
    此代码应在Linux下运行，因为windows下os模块不支持getppid()
    '''
    print "Process ID： %s" % (os.getpid())  
    print "Parent Process ID： %s" % (os.getppid())  
if __name__ == "__main__": 
    '''
    windows下，创建进程的代码一下要放在main函数里面
    ''' 
    proc = Process(target=test, args=('nmask',))  
    proc.start()  
    proc.join()

使用 Process 类继承创建子进程

说明：通过继承Process类，修改run函数代码。

from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
'''
继承Process类，类似threading.Thread
'''
    def __init__(self, arg):
        super(MyProcess, self).__init__()
        #multiprocessing.Process.__init__(self)
        self.arg = arg
    def run(self):
    '''
    重构run函数
    '''
        print 'nMask', self.arg
        time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        p = MyProcess(i)
        p.start()
    for i in range(10):
        p.join()

下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束

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('Child process will start.')
    p.start()
    p.join()
    print('Child process end.')

执行结果如下：

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。

示例代码（python）：

processes = [];//定义一个进程列表
for idx in range(0,process_count):
        start_num = per_process_filenum * idx
        stop_num = start_num + per_process_filenum
        if(idx == process_count-1):
            process_files = file_list[start_num:]
        else:
            process_files = file_list[start_num:stop_num]
        if(len(process_files) == 0):
            continue
        p = Process(target=start_import, args=(process_files,))//产生一个进程
        processes.append(p)//将这个进程加入到进程列表中
[x.start() for x in processes]//循环开启这个进程列表的进程

三、Pool

介绍

Multiprocessing.Pool可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行它。在共享资源时，只能使用Multiprocessing.Manager类，而不能使用Queue或者Array。

用途

Pool 类用于需要执行的目标很多，而手动限制进程数量又太繁琐时，如果目标少且不用控制进程数量则可以用 Process 类。

构造方法

Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])
processes ：使用的工作进程的数量，如果processes是None那么使用 os.cpu_count()返回的数量。
initializer： 如果initializer是None，那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。
maxtasksperchild：工作进程退出之前可以完成的任务数，完成后用一个新的工作进程来替代原进程，来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None，意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。
context: 用在制定工作进程启动时的上下文，一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池，两种方法都适当的设置了context。

实例方法

apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞。
apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的。
close() 关闭pool，使其不在接受新的任务。
terminate() 关闭pool，结束工作进程，不在处理未完成的任务。
join() 主进程阻塞，等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。

Pool+map 函数

说明：此写法缺点在于只能通过map向函数传递一个参数。

from multiprocessing import Pool
def test(i):
    print i
if __name__=="__main__":
    lists=[1,2,3]
    pool=Pool(processes=2) #定义最大的进程数
    pool.map(test,lists)        #p必须是一个可迭代变量。
    pool.close()
    pool.join()

异步进程池（非阻塞）

from multiprocessing import Pool
def test(i):
    print i
if __name__=="__main__":
    pool = Pool(processes=10)
    for i  in xrange(500):
        '''
        For循环中执行步骤：
        （1）循环遍历，将500个子进程添加到进程池（相对父进程会阻塞）
        （2）每次执行10个子进程，等一个子进程执行完后，立马启动新的子进程。（相对父进程不阻塞）

        apply_async为异步进程池写法。
        异步指的是启动子进程的过程，与父进程本身的执行（print）是异步的，而For循环中往进程池添加子进程的过程，与父进程本身的执行却是同步的。
        '''
        pool.apply_async(test, args=(i,)) #维持执行的进程总数为10，当一个进程执行完后启动一个新进程.       
    print “test”
    pool.close()
    pool.join()

同步进程池（阻塞）

from multiprocessing import Pool
def test(p):
       print p
       time.sleep(3)
if __name__=="__main__":
    pool = Pool(processes=10)
    for i  in xrange(500):
    '''
    实际测试发现，for循环内部执行步骤：
    （1）遍历500个可迭代对象，往进程池放一个子进程
    （2）执行这个子进程，等子进程执行完毕，再往进程池放一个子进程，再执行。（同时只执行一个子进程）
    for循环执行完毕，再执行print函数。
    '''
        pool.apply(test, args=(i,))   #维持执行的进程总数为10，当一个进程执行完后启动一个新进程.
    print “test”
    pool.close()
    pool.join()

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('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(4)
    for i in range(5):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print('Waiting for all subprocesses done...')
    p.close()
    p.join()    //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。
    print('All subprocesses done.')

执行结果如下：

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.

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：

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。

四、子进程

很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess 模块可以让我们非常方便地启动一个子进程，然后控制其输入和输出。

下面的例子演示了如何在 Python 代码中运行命令 nslookup www.python.org，这和命令行直接运行的效果是一样的：

import subprocess

print('$ nslookup www.python.org')
r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])
print('Exit code:', r)

运行结果：

$ nslookup www.python.org
Server:        192.168.19.4
Address:    192.168.19.4#53

Non-authoritative answer:
www.python.org    canonical name = python.map.fastly.net.
Name:    python.map.fastly.net
Address: 199.27.79.223

Exit code: 0

如果子进程还需要输入，则可以通过 communicate() 方法输入：

import subprocess

print('$ nslookup')
p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
output, err = p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')
print(output.decode('utf-8'))
print('Exit code:', p.returncode)

上面的代码相当于在命令行执行命令 nslookup，然后手动输入：

set q=mx
python.org
exit

运行结果如下：

$ nslookup
Server:        192.168.19.4
Address:    192.168.19.4#53

Non-authoritative answer:
python.org    mail exchanger = 50 mail.python.org.

Authoritative answers can be found from:
mail.python.org    internet address = 82.94.164.166
mail.python.org    has AAAA address 2001:888:2000:d::a6


Exit code: 0

五、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：

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
    print('Process to write: %s' % os.getpid())
    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):
    print('Process to read: %s' % os.getpid())
    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()

运行结果如下：

Process to write: 50563
Put A to queue...
Process to read: 50564
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。