Python3的multiprocessing多进程-示例

一、概述

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中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程)，用以同步进程，其用法与threading包中的同名类一致。所以，multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。

但在使用这些共享API的时候，我们要注意以下几点:

multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue)，效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue，避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。
多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。

Process.PID中保存有PID，如果进程还没有start()，则PID为None。

window系统下，需要注意的是要想启动一个子进程，必须加上那句if name == “main”，进程相关的要写在这句下面。

二、简单创建多进程：有两种使用方法

1、直接传入要运行的方法：

from multiprocessing import Process

def foo(i):
    print ('say hi', i)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        p = Process(target=foo, args=(i,))
        p.start()
------------------------------------------
say hi 0
say hi 1
say hi 2
say hi 3
say hi 4
say hi 5
say hi 6
say hi 7
say hi 8
say hi 9

2、Process继承并覆盖run()

from multiprocessing import Process
import time


class MyProcess(Process):
def __init__(self, arg):
super(MyProcess, self).__init__()
self.arg = arg

def run(self):
print('say hi', self.arg)
time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':

for i in range(10):
p = MyProcess(i)
p.start()

三、Process类

1、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。

2、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

3、属性：

• authkey
• daemon：和线程的setDeamon功能一样
• 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。

例子一：

from multiprocessing import Process

def foo(i):
    print('say hi', i)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        p = Process(target=foo, args=(i,))
        p.start()
----------------------------------------------
say hi 0
say hi 1
say hi 2
say hi 3
say hi 4
say hi 5
say hi 6
say hi 7
say hi 8
say hi 9

例子二：

from multiprocessing import Process
import time
def foo(i):
    time.sleep(1)
    print('say hi', i)
    time.sleep(1)



if __name__ == '__main__':
    p_list=[]
    for i in range(10):
        p = Process(target=foo, args=(i,))
        p.daemon=True
        p_list.append(p)

    for p in p_list:
        p.start()
    for p in p_list:
        p.join()

    print('main process end')
------------------------------------------------
say hi 0
say hi 1
say hi 2
say hi 3
say hi 4
say hi 5
say hi 6
say hi 7
say hi 8
say hi 9
main process end

可以看出join方法和deamon属性的用法和多线程的基本一致。

四、Pool类

进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。进程池设置最好等于CPU核心数量

1、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

2、实例方法：

• apply(func[, args[, kwds]])：同步进程池
• apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])：异步进程池
• close() ： 关闭进程池，阻止更多的任务提交到pool，待任务完成后，工作进程会退出。
• terminate() ： 结束工作进程，不在处理未完成的任务
• join() : wait工作线程的退出，在调用join()前，必须调用close() or terminate()。这样是因为被终止的进程需要被父进程调用wait（join等价与wait），否则进程会成为僵尸进程。

例子一（异步进程池）：
pool.join()必须使用在pool.close()或者pool.terminate()之后。其中close()跟terminate()的区别在于close()会等待池中的worker进程执行结束再关闭pool,而terminate()则是直接关闭。

from  multiprocessing import Pool
import time


def Foo(i):
    time.sleep(2)
    return i + 100

def Bar(arg):
    print(arg)

if __name__ == '__main__':
    t_start=time.time()
    pool = Pool(5)

    for i in range(10):
        pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)#维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去

    pool.close()
    pool.join()  # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。
    pool.terminate()
    t_end=time.time()
    t=t_end-t_start
    print('the program time is :%s' %t)

例子二（同步进程池）：

from  multiprocessing import Process, Pool
import time


def Foo(i):
    time.sleep(1)
    print(i + 100)


if __name__ == '__main__':
    t_start=time.time()
    pool = Pool(5)

    for i in range(10):
        pool.apply(Foo, (i,))

    pool.close()
    pool.join()  # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。
    t_end=time.time()
    t=t_end-t_start
    print('the program time is :%s' %t)

可以看出进程同步顺序执行了，效率降低

例子三：异步进程池使用get()方法获得进程执行结果值（错误使用get（）方法获取结果）

from  multiprocessing import Process, Pool
import time

def Foo(i):
    time.sleep(1)
    return i+100

def Bar(arg):
    return arg

if __name__ == '__main__':
    t_start=time.time()
    pool = Pool(5)

    for i in range(10):
        res = pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)#维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
        print(res.get())

    pool.close()
    pool.join()  # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。
    pool.terminate()
    t_end=time.time()
    t=t_end-t_start
    print('the program time is :%s' %t)
----------------------------------------------------------
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
the program time is :10.273606538772583

可以看出由于每个进程的get()方法，程序变成同步执行了

例子四（正确使用get（）方法获取结果）

from  multiprocessing import Pool
import time


def Foo(i):
    time.sleep(2)
    return i + 100

def Bar(arg):
    return arg

if __name__ == '__main__':
    res_list=[]
    t_start=time.time()
    pool = Pool(5)

    for i in range(10):
        res = pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)
        res_list.append(res)

    pool.close()
    pool.join()
    for res in res_list:
        print(res.get())
    t_end=time.time()
    t=t_end-t_start
    print('the program time is :%s' %t)
---------------------------------------------------------------
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
the program time is :4.311059236526489

不能在每个进程中执行获取结果值得方式，首先将结果值存在列表里面，对列表循环再取里面的值实现异步获取。

五、进程数据共享

进程各自持有一份数据，默认无法共享数据；

from multiprocessing import Process
li = []

def foo(i):
    li.append(i)
    print('say hi', li)
if __name__ == '__main__':

    for i in range(10):
        p = Process(target=foo, args=(i,))
        p.start()

    print('ending', li)

方法一（使用Array）：

Array(‘i’, range(10))中的‘i’参数C语言中的类型：

‘c’: ctypes.c_char　　　　 ‘u’: ctypes.c_wchar　　　　‘b’: ctypes.c_byte　　　　 ‘B’: ctypes.c_ubyte
‘h’: ctypes.c_short　　　  ‘H’: ctypes.c_ushort　　  ‘i’: ctypes.c_int　　　　　 ‘I’: ctypes.c_uint
‘l’: ctypes.c_long,　　　　‘L’: ctypes.c_ulong　　　　‘f’: ctypes.c_float　　　　‘d’: ctypes.c_double

from multiprocessing import Process, Array

def f(a):
    for i in range(len(a)):
        a[i] = -a[i]

if __name__ == '__main__':
    arr = Array('i', range(10))
    p = Process(target=f, args=(arr,))
    p.start()
    p.join()

    print(arr[:])
--------------------------------------------------
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

方法二（使用Manager）：
Manager()返回的manager提供list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array类型的支持。

from multiprocessing import Process, Manager


def f(d, l):
    d[1] = '1'
    d['2'] = 2
    d[0.25] = None
    l.reverse()


if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        l = manager.list(range(10))

        p = Process(target=f, args=(d, l))
        p.start()
        p.join()

        print(d)
        print(l)
-------------------------------------------------------------
{1: '1', '2': 2, 0.25: None}
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]