python-并发编程之多进程
一、操作系统基础:
进程的概念起源于操作系统,操作系统其它所有概念都是围绕进程来的,所以我们了解进程之前先来了解一下操作系统
操作系统位于计算机硬件与应用软件之间,本质也是一个软件。操作系统由操作系统的内核(运行于内核态,管理硬件资源)以及系统调用(运行于用户态,为应用程序员写的应用程序提供系统调用接口)两部分组成
两大功能:
1.将复杂的硬件操作封装成简单的接口给应用程序或者用户去使用
2.将多个进程对硬件的竞争变得有序
操作系统处理进程的发展简略:
1.串行:一个任务完整的运行完毕才运行下一个任务
2.并发:多个任务看起来是同时运行的
3.多道技术(复用-->共享)
(1)空间上的复用:多个任务复用内存空间
(2)时间上的复用:多个任务复用cpu的时间
时间上的复用又分为两种:
一个任务占用时间过长会被操作系统剥夺走cpu的执行权限:比起串行执行反而降低效率
- 一个任务遇到IO操作也会被操作系统剥夺走cpu的执行权限:比起串行执行可以提升效率
二、进程
程序仅仅是一堆代码而已,而进程指的是程序运行的过程
(一)、进程的创建
开启进程的方式1:(直接使用Process)
from multiprocessing import Process
import time def task(name):
print('%s is running'%name)
time.sleep(3)
print('%s is done'%name) #在windows系统上,开启子进程的操作必须放到 if __name__ == '__main__':中,避免递归 if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task,args=('egon',))
# Process(target=task,kwargs={'name':'egon'})
p.start()#只是向操作系统发送了一个开启子进程的信号
print('主')
开启进程的方式2:(继承Process来自定义类,重写run方法)
from multiprocessing import Process
import time class Myprocess(Process):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
print('%s is running' % self.name)
time.sleep(3)
print('%s is done' % self.name) if __name__ == '__main__':
p = Myprocess('egon')
p.start()
print('主')
结果都为:
主
egon is running
egon is done
注:run:如果在创建Process对象的时候不指定target,那么就会默认执行Process的run方法:
(二)、join方法
join阻塞当前进程,直到调用join方法的那个进程执行完,再继续执行当前进程
from multiprocessing import Process
import time def task(name,n):
print('%s is running'%name)
time.sleep(n)
print('%s is done'%name) if __name__ == '__main__': start = time.time()
p_j =[]
for i in range(1,4):
p = Process(target=task,args=('egon',i))
p.start()
p_j.append(p) for i in p_j:
i.join()
print(time.time() - start)
print('主')
当不加join方法时,主进程先运行完毕,加了join就会等子进程运行完毕后才运行主进程,先依次调用start启动进程,再依次调用join要求主进程等待子进程的结束。
为什么要先依次调用start再调用join,而不是start完了就调用join
from multiprocessing import Process
import time def task(name,n):
print('%s is running'%name)
time.sleep(n)
print('%s is done'%name) if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=task,args=('egon',1))
p2 = Process(target=task,args=('alex',2))
start = time.time()
p1.start()
p1.join()
p2.start()
p2.join()
print(time.time() - start)
print('主')

程序变成了串行执行,并不是并发了。
(三)进程直接的内存空间互相隔离
from multiprocessing import Process
import time n=100
def task():
global n
n=0 if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
p.join()
print(n)#
主进程与子进程之间互不干扰,子进程是对主进程的拷贝。
(四)、进程对象其他相关属性或方法
进程pid(每一个进程在操作系统内都有一个唯一的id号)
使用multiprocessing内的current_process
from multiprocessing import Process,current_process
import time def task():
print('%s is running'%current_process().pid)
time.sleep(3)
print('%s is done'%current_process().pid) if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
print('主 %s'%current_process().pid)

使用os模块下的getpid方法
from multiprocessing import Process,current_process
import time,os def task():
print('%s is running'%os.getpid())
time.sleep(3)
print('%s is done'%os.getpid()) if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task)
p.start()
print('主 %s'%os.getpid())
getppid()获取进程的主进程id号
from multiprocessing import Process,current_process
import time,os def task():
print('%s is running 爹是:%s' %(os.getpid(),os.getppid()))
time.sleep(30)
print('%s is done 爹是:%s' %(os.getpid(),os.getppid())) if __name__ == '__main__':
p=Process(target=task)
p.start()
print('主:%s 主他爹:%s' %(os.getpid(),os.getppid()))

from multiprocessing import Process,current_process
import time,os def task():
print('%s is running'%os.getpid())
time.sleep(3)
print('%s is done'%os.getpid()) if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task,name='子进程1')
p.start()
print(p.name)#查看进程名
# p.terminate()杀死子进程
print(p.is_alive())#查看子进程是否存活
print('主 %s'%os.getpid())
(五)、僵尸进程与孤儿进程
僵尸进程:子进程的结束和父进程的运行是一个异步过程,即父进程永远无法预测子进程 到底什么时候结束。在 unix 或 linux 的系统中,当一个子进程退出后,它就会变成一个僵尸进程,如果父进程没有通过 wait 或者waitpid()系统调用来读取这个子进程的退出状态的话,这个子进程就会一直维持僵尸进程状态。
僵尸进程的危害:如果进程不调用wait / waitpid的话, 那么保留的那段信息就不会释放,其进程号就会一直被占用,但是系统所能使用的进程号是有限的,如果大量的产生僵死进程,将因为没有可用的进程号而导致系统不能产生新的进程. 此即为僵尸进程的危害,应当避免。
孤儿进程:如果一个子进程的父进程先于子进程结束,则该子进程将变成孤儿进程。它将由init进程收养,称为init进程的子进程。init就是孤儿院
清除僵尸进程:方法1,结束父进程(主进程),当父进程退出的时候,僵尸进程也会被清除
方法2,在处理程序中调用 wait 系统调用来清除僵尸进程
(六)、守护进程
守护进程本质就是一个“子进程”,该“子进程”的什么周期小于等于被守护进程的生命周期
p.daemon = True#放在start前面
from multiprocessing import Process
import time def task(name):
print('太监 %s活着。。。'%name)
time.sleep(3)
print('太监 %s死了。。。'%name) if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task,args=('lxx',))
p.daemon = True#放在start前面
p.start() print('egon 正在死...')
(七)、互斥锁
每个进程互相独立,相互之间没有任何关系,某个进程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成“非锁定”,其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。
import json
import time,random
from multiprocessing import Process,Lock def search(name):
with open('db.json','rt',encoding='utf-8') as f:
dic=json.load(f)
time.sleep(1)
print('%s 查看到余票为 %s' %(name,dic['count'])) def get(name):
with open('db.json','rt',encoding='utf-8') as f:
dic=json.load(f)
if dic['count'] > 0:
dic['count'] -= 1
time.sleep(random.randint(1,3))
with open('db.json','wt',encoding='utf-8') as f:
json.dump(dic,f)
print('%s 购票成功' %name)
else:
print('%s 查看到没有票了' %name) def task(name,mutex):
search(name) #并发
mutex.acquire()
get(name) #串行
mutex.release() # with mutex:
# get(name) if __name__ == '__main__':
mutex = Lock()
for i in range(10):
p=Process(target=task,args=('路人%s' %i,mutex))
p.start()
# p.join() # join只能将进程的任务整体变成串行
python-并发编程之多进程的更多相关文章
- Python并发编程__多进程
Python并发编程_多进程 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大 ...
- Python进阶(4)_进程与线程 (python并发编程之多进程)
一.python并发编程之多进程 1.1 multiprocessing模块介绍 由于GIL的存在,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 ...
- python并发编程02 /多进程、进程的创建、进程PID、join方法、进程对象属性、守护进程
python并发编程02 /多进程.进程的创建.进程PID.join方法.进程对象属性.守护进程 目录 python并发编程02 /多进程.进程的创建.进程PID.join方法.进程对象属性.守护进程 ...
- python并发编程之多进程(三):共享数据&进程池
一,共享数据 展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合 通过消息队列交换数据.这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求, 还可以扩展 ...
- python并发编程之多进程(二):互斥锁(同步锁)&进程其他属性&进程间通信(queue)&生产者消费者模型
一,互斥锁,同步锁 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终 ...
- 28 python 并发编程之多进程
一 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.P ...
- 二 python并发编程之多进程-重点
一 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.P ...
- 二 python并发编程之多进程实现
一 multiprocessing模块介绍 二 process类的介绍 三 process类的使用 四 守护进程 五 进程同步(锁) 六 队列 七 管道 八 共享数据 九 信号量 十 事件 十一 进程 ...
- python并发编程之多进程(实践篇)
一 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,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multiproce ...
- 第十篇.2、python并发编程之多进程
一 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.P ...
随机推荐
- jquery判断对象是否存在
if($("#abc").length >0) { ... } if($("#abc").html() != "") { ... }
- ****** 四十九 ******、软设笔记【UML分析和意义】-建模的意义,UML的特点、结构,用例图
UML UML又称同一建模语言或标准建模语言,是一个支持模型化和软件系统开发的图形化语言,它的作用域不仅支持面向对象的分析与设计,还支持从需求分析开始的软件开发的全过程. 建模的意义: 模型是对现实的 ...
- Commons Lang 介绍
https://commons.apache.org/proper/commons-lang/ https://commons.apache.org/proper/commons-lang/javad ...
- RESTful API学习Day2 - Django REST framework
Django REST framework 参考文档: 官方文档:官方文档 中文文档:中文文档 一.是什么? 基于Django开发RESTful API的一个框架 为什么要用它? 补充: CBV的 ...
- flash 概要分析器
这个东东 调试用.会每毫秒一次记录正在运行的函数 及相关数据 只在调试版flash player才能用. startSampling 开始记录 getSamples 获取记录 Sample ...
- windows Apache 环境下配置支持HTTPS的SSL证书
windows Apache 环境下配置支持HTTPS的SSL证书 1.准备工作 1)在设置Apache + SSL之前, 需要做: 安装Apache, 下载安装Apache时请下载带有SSL版本的A ...
- NIO的epoll空轮询bug
JDK NIO的bug,例如epoll bug,它会导致Selector空轮询,最终导致CPU 100%. Selector BUG出现的原因 若Selector的轮询结果为空,也没有wakeup或新 ...
- Java基础_0305:简单Java类
简单Java类 简单Java类是一种在实际开发之中使用最多的类的定义形式,在简单Java类中包含有类.对象.构造方法.private封装等核心概念的使用,而对于简单Java类首先给出如下的基本开发要求 ...
- Django REST framework 第二章 Request and Response
此章节开始真正的撰写REST framework的核心代码,介绍一系列必要的建立设计 Request Objects REST framework介绍了一个Request对象用来扩展常规的HttpRe ...
- Flask网页模板的入门
#网页模板需要导入render_template from flask import Flask,render_template 方法一: #使用render_template模块来渲染模板文件 ...