三、Python 實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程

我們先用一個實(shí)例來感受一下：

1、使用 process 類

import?multiprocessing?
def?process(index):?
????print(f'Process:?{index}')?
if?__name__?==?'__main__':?
????for?i?in?range(5):?
????????p?=?multiprocessing.Process(target=process,?args=(i,))?
????????p.start()?

這是一個實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程最基礎(chǔ)的方式：通過創(chuàng)建 Process 來新建一個子進(jìn)程，其中 target 參數(shù)傳入方法名，args 是方法的參數(shù)，是以 元組的形式傳入，其和被調(diào)用的方法 process 的參數(shù)是一一對應(yīng)的。

注意：這里 args 必須要是一個元組，如果只有一個參數(shù)，那也要在元組第一個元素后面加一個逗號，如果沒有逗號則 和單個元素本身沒有區(qū)別，無法構(gòu)成元組，導(dǎo)致參數(shù)傳遞出現(xiàn)問題。創(chuàng)建完進(jìn)程之后，我們通過調(diào)用 start 方法即可啟動進(jìn)程了。

運(yùn)行結(jié)果如下：

Process:?0?
Process:?1?
Process:?2?
Process:?3?
Process:?4?

可以看到，我們運(yùn)行了 5 個子進(jìn)程，每個進(jìn)程都調(diào)用了 process 方法。process 方法的 index 參數(shù)通過 Process 的 args 傳入，分別是 0~4 這 5 個序號，最后打印出來，5 個子進(jìn)程運(yùn)行結(jié)束。

2、繼承 process 類

from?multiprocessing?import?Process
import?time

class?MyProcess(Process):
????def?__init__(self,loop):
????????Process.__init__(self)
????????self.loop?=?loop


????def?run(self):
????????for?count?in?range(self.loop):
????????????time.sleep(1)
????????????print(f'Pid:{self.pid}?LoopCount:?{count}')
if?__name__?==?'__main__':
????for?i?in?range(2,5):
????????p?=?MyProcess(i)
????????p.start()

我們首先聲明了一個構(gòu)造方法，這個方法接收一個 loop 參數(shù)，代表循環(huán)次數(shù)，并將其設(shè)置為全局變量。在 run方法中，又使用這 個 loop 變量循環(huán)了 loop 次并打印了當(dāng)前的進(jìn)程號和循環(huán)次數(shù)。

在調(diào)用時，我們用 range 方法得到了 2、3、4 三個數(shù)字，并把它們分別初始化了 MyProcess 進(jìn)程，然后調(diào)用 start 方法將進(jìn)程啟動起 來。

注意：這里進(jìn)程的執(zhí)行邏輯需要在 run 方法中實(shí)現(xiàn)，啟動進(jìn)程需要調(diào)用 start 方法，調(diào)用之后 run 方法便會執(zhí)行。

運(yùn)行結(jié)果如下：

Pid:12976?LoopCount:?0
Pid:15012?LoopCount:?0
Pid:11976?LoopCount:?0
Pid:12976?LoopCount:?1
Pid:15012?LoopCount:?1
Pid:11976?LoopCount:?1
Pid:15012?LoopCount:?2
Pid:11976?LoopCount:?2
Pid:11976?LoopCount:?3

注意，這里的進(jìn)程 pid 代表進(jìn)程號，不同機(jī)器、不同時刻運(yùn)行結(jié)果可能不同。

四、進(jìn)程之間的通信

1、Queue-隊列 先進(jìn)先出

from?multiprocessing?import?Queue
import?multiprocessing

def?download(p):?#?下載數(shù)據(jù)
????lst?=?[11,22,33,44]
????for?item?in?lst:
????????p.put(item)
????print('數(shù)據(jù)已經(jīng)下載成功....')


def?savedata(p):
????lst?=?[]
????while?True:
????????data?=?p.get()
????????lst.append(data)
????????if?p.empty():
????????????break
????print(lst)

def?main():
????p1?=?Queue()

????t1?=?multiprocessing.Process(target=download,args=(p1,))
????t2?=?multiprocessing.Process(target=savedata,args=(p1,))

????t1.start()
????t2.start()


if?__name__?==?'__main__':
????main()

數(shù)據(jù)已經(jīng)下載成功....
[11,?22,?33,?44]

2、共享全局變量不適用于多進(jìn)程編程

import?multiprocessing

a?=?1


def?demo1():
????global?a
????a?+=?1


def?demo2():
????print(a)

def?main():
????t1?=?multiprocessing.Process(target=demo1)
????t2?=?multiprocessing.Process(target=demo2)

????t1.start()
????t2.start()

if?__name__?==?'__main__':
????main()

運(yùn)行結(jié)果:

1

有結(jié)果可知：全局變量不共享；

五、進(jìn)程池之間的通信

1、進(jìn)程池引入

當(dāng)需要創(chuàng)建的子進(jìn)程數(shù)量不多時，可以直接利用 multiprocessing 中的 Process 動態(tài)生成多個進(jìn)程，但是如果是上百甚至上千個目標(biāo)，手動的去創(chuàng)建的進(jìn)程的工作量巨大，此時就可以用到 multiprocessing 模塊提供的 Pool 方法。

from?multiprocessing?import?Pool
import?os,time,random

def?worker(a):
????t_start?=?time.time()
????print('%s開始執(zhí)行,進(jìn)程號為%d'%(a,os.getpid()))

????time.sleep(random.random()*2)
????t_stop?=?time.time()
????print(a,"執(zhí)行完成,耗時%0.2f"%(t_stop-t_start))


if?__name__?==?'__main__':
????po?=?Pool(3)????????#?定義一個進(jìn)程池
????for?i?in?range(0,10):
????????po.apply_async(worker,(i,))????#?向進(jìn)程池中添加worker的任務(wù)

????print("--start--")
????po.close()??????

????po.join()???????
????print("--end--")

運(yùn)行結(jié)果:

--start--
0開始執(zhí)行,進(jìn)程號為6664
1開始執(zhí)行,進(jìn)程號為4772
2開始執(zhí)行,進(jìn)程號為13256
0?執(zhí)行完成,耗時0.18
3開始執(zhí)行,進(jìn)程號為6664
2?執(zhí)行完成,耗時0.16
4開始執(zhí)行,進(jìn)程號為13256
1?執(zhí)行完成,耗時0.67
5開始執(zhí)行,進(jìn)程號為4772
4?執(zhí)行完成,耗時0.87
6開始執(zhí)行,進(jìn)程號為13256
3?執(zhí)行完成,耗時1.59
7開始執(zhí)行,進(jìn)程號為6664
5?執(zhí)行完成,耗時1.15
8開始執(zhí)行,進(jìn)程號為4772
7?執(zhí)行完成,耗時0.40
9開始執(zhí)行,進(jìn)程號為6664
6?執(zhí)行完成,耗時1.80
8?執(zhí)行完成,耗時1.49
9?執(zhí)行完成,耗時1.36
--end--

一個進(jìn)程池只能容納 3 個進(jìn)程，執(zhí)行完成才能添加新的任務(wù)，在不斷的打開與釋放的過程中循環(huán)往復(fù)。

import?multiprocessing
import?os
import?time

def?copy_file(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name):
????#?文件復(fù)制,不需要返回
????time.sleep(0.5)
????#?print('\r從%s文件夾復(fù)制到%s文件夾的%s文件'%(oldfolderName,newfolderName,file_name),end='')

????old_file?=?open(oldfolderName?+?'/'?+?file_name,'rb')?#?待復(fù)制文件
????content?=?old_file.read()
????old_file.close()

????new_file?=?open(newfolderName?+?'/'?+?file_name,'wb')?#?復(fù)制出的新文件
????new_file.write(content)
????new_file.close()

????Q.put(file_name)?#?向Q隊列中添加文件

def?main():
????oldfolderName?=?input('請輸入要復(fù)制的文件夾名字:')?#?步驟1獲取要復(fù)制文件夾的名字(可以手動創(chuàng)建,也可以通過代碼創(chuàng)建,這里我們手動創(chuàng)建)
????newfolderName?=?oldfolderName?+?'復(fù)件'
????#?步驟二?創(chuàng)建一個新的文件夾
????if?not?os.path.exists(newfolderName):
????????os.mkdir(newfolderName)

????filenames?=?os.listdir(oldfolderName)?#?3.獲取文件夾里面所有待復(fù)制的文件名
????#?print(filenames)

????pool?=?multiprocessing.Pool(5)?#?4.創(chuàng)建進(jìn)程池

????Q?=?multiprocessing.Manager().Queue()?#?創(chuàng)建隊列,進(jìn)行通信
????for?file_name?in?filenames:
????????pool.apply_async(copy_file,args=(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name))?#?5.向進(jìn)程池添加任務(wù)
??????po.close()

????copy_file_num?=?0
????file_count?=?len(filenames)
????#?不知道什么時候完成,所以定義一個死循環(huán)
????while?True:
????????file_name?=?Q.get()
????????copy_file_num?+=?1
????????time.sleep(0.2)
????????print('\r拷貝進(jìn)度%.2f?%%'%(copy_file_num??*?100/file_count),end='')?#?做一個拷貝進(jìn)度條

????????if?copy_file_num?>=?file_count:
????????????break

if?__name__?==?'__main__':
????main()

E?N?D