一篇文章搞定Python多进程

来自:Python大数据与SQL优化笔记(微信号:pythonislover),作者:Python大数据与SQL优化笔记

前言

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前面写了三篇关于python多线程的文章,大概概况了多线程使用中的方法,文章链接如下:

一篇文章搞懂Python多线程简单实现和GIL

一篇文章理清Python多线程同步锁,死锁和递归锁

一篇文章理清Python多线程之同步条件,信号量和队列


今天开始会开启python多进程的内容,大家看过前面文章的应该都知道python中的GIL的存在,也就是多线程的时候,同一时间只能有一个线程在CPU上运行,而且是单个CPU上运行,不管你的CPU有多少核数。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。

1.Python多进程模块

Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的,和多线程的threading.Thread差不多,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法,其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon,而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的。

下面说说Python多进程的实现方法,和多线程类似

2.Python多进程实现方法一

from multiprocessing import  Process

def fun1(name):
    print('测试%s多进程' %name)

if __name__ == '__main__':
    process_list = []
    for i in range(5):  #开启5个子进程执行fun1函数
        p = Process(target=fun1,args=('Python',)) #实例化进程对象
        p.start()
        process_list.append(p)

    for i in process_list:
        p.join()

    print('结束测试')

结果

测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
结束测试

Process finished with exit code 0

上面的代码开启了5个子进程去执行函数,我们可以观察结果,是同时打印的,这里实现了真正的并行操作,就是多个CPU同时执行任务。我们知道进程是python中最小的资源分配单元,也就是进程中间的数据,内存是不共享的,每启动一个进程,都要独立分配资源和拷贝访问的数据,所以进程的启动和销毁的代价是比较大了,所以在实际中使用多进程,要根据服务器的配置来设定。

3.Python多进程实现方法二

还记得python多线程的第二种实现方法吗?是通过类继承的方法来实现的,python多进程的第二种实现方式也是一样的

from multiprocessing import  Process

class MyProcess(Process): #继承Process类
    def __init__(self,name):
        super(MyProcess,self).__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        print('测试%s多进程' % self.name)


if __name__ == '__main__':
    process_list = []
    for i in range(5):  #开启5个子进程执行fun1函数
        p = MyProcess('Python'#实例化进程对象
        p.start()
        process_list.append(p)

    for i in process_list:
        p.join()

    print('结束测试')

结果

测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
测试Python多进程
结束测试

Process finished with exit code 0

效果和第一种方式一样。

我们可以看到Python多进程的实现方式和多线程的实现方式几乎一样。

Process类的其他方法

构造方法:

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
  group: 线程组 
  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,bool类型。
  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:
  daemon:和线程的setDeamon功能一样
  name:进程名字
  pid:进程号

关于join,daemon的使用和python多线程一样,这里就不在复述了,大家可以看看以前的python多线程系列文章。

4.Python多线程的通信

进程是系统独立调度核分配系统资源(CPU、内存)的基本单位,进程之间是相互独立的,每启动一个新的进程相当于把数据进行了一次克隆,子进程里的数据修改无法影响到主进程中的数据,不同子进程之间的数据也不能共享,这是多进程在使用中与多线程最明显的区别。但是难道Python多进程中间难道就是孤立的吗?当然不是,python也提供了多种方法实现了多进程中间的通信和数据共享(可以修改一份数据)

进程对列Queue

Queue在多线程中也说到过,在生成者消费者模式中使用,是线程安全的,是生产者和消费者中间的数据管道,那在python多进程中,它其实就是进程之间的数据管道,实现进程通信。

from multiprocessing import Process,Queue


def fun1(q,i):
    print('子进程%s 开始put数据' %i)
    q.put('我是%s 通过Queue通信' %i)

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()

    process_list = []
    for i in range(3):
        p = Process(target=fun1,args=(q,i,))  #注意args里面要把q对象传给我们要执行的方法,这样子进程才能和主进程用Queue来通信
        p.start()
        process_list.append(p)

    for i in process_list:
        p.join()

    print('主进程获取Queue数据')
    print(q.get())
    print(q.get())
    print(q.get())
    print('结束测试')

结果

子进程0 开始put数据
子进程1 开始put数据
子进程2 开始put数据
主进程获取Queue数据
我是0 通过Queue通信
我是1 通过Queue通信
我是2 通过Queue通信
结束测试

Process finished with exit code 0

上面的代码结果可以看到我们主进程中可以通过Queue获取子进程中put的数据,实现进程间的通信。

管道Pipe

管道Pipe和Queue的作用大致差不多,也是实现进程间的通信,下面之间看怎么使用吧

from multiprocessing import Process, Pipe
def fun1(conn):
    print('子进程发送消息:')
    conn.send('你好主进程')
    print('子进程接受消息:')
    print(conn.recv())
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    conn1, conn2 = Pipe() #关键点,pipe实例化生成一个双向管
    p = Process(target=fun1, args=(conn2,)) #conn2传给子进程
    p.start()
    print('主进程接受消息:')
    print(conn1.recv())
    print('主进程发送消息:')
    conn1.send("你好子进程")
    p.join()
    print('结束测试')

结果

主进程接受消息:
子进程发送消息:
子进程接受消息:
你好主进程
主进程发送消息:
你好子进程
结束测试

Process finished with exit code 0

上面可以看到主进程和子进程可以相互发送消息

Managers

Queue和Pipe只是实现了数据交互,并没实现数据共享,即一个进程去更改另一个进程的数据。那么久要用到Managers

from multiprocessing import Process, Manager

def fun1(dic,lis,index):

    dic[index] = 'a'
    dic['2'] = 'b'    
    lis.append(index)    #[0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    #print(l)

if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        dic = manager.dict()#注意字典的声明方式,不能直接通过{}来定义
        l = manager.list(range(5))#[0,1,2,3,4]

        process_list = []
        for i in range(10):
            p = Process(target=fun1, args=(dic,l,i))
            p.start()
            process_list.append(p)

        for res in process_list:
            res.join()
        print(dic)
        print(l)

结果:

{0'a''2''b'3'a'1'a'2'a'4'a'5'a'7'a'6'a'8'a'9'a'}
[0, 1, 2, 3, 4, 0, 3, 1, 2, 4, 5, 7, 6, 8, 9]

可以看到主进程定义了一个字典和一个列表,在子进程中,可以添加和修改字典的内容,在列表中插入新的数据,实现进程间的数据共享,即可以共同修改同一份数据

5.进程池

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。就是固定有几个进程可以使用。

进程池中有两个方法:

apply:同步,一般不使用

apply_async:异步

from  multiprocessing import Process,Pool
import ostimerandom

def fun1(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__':
    pool = Pool(5) #创建一个5个进程的进程池

    for i in range(10):
        pool.apply_async(func=fun1, args=(i,))

    pool.close()
    pool.join()
    print('结束测试')

结果

Run task 0 (37476)...
Run task 1 (4044)...
Task 0 runs 0.03 seconds.
Run task 2 (37476)...
Run task 3 (17252)...
Run task 4 (16448)...
Run task 5 (24804)...
Task 2 runs 0.27 seconds.
Run task 6 (37476)...
Task 1 runs 0.58 seconds.
Run task 7 (4044)...
Task 3 runs 0.98 seconds.
Run task 8 (17252)...
Task 5 runs 1.13 seconds.
Run task 9 (24804)...
Task 6 runs 1.46 seconds.
Task 4 runs 2.73 seconds.
Task 8 runs 2.18 seconds.
Task 7 runs 2.93 seconds.
Task 9 runs 2.93 seconds.
结束测试

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。

进程池map方法

案例来源于网络,侵权请告知,谢谢

因为网上看到这个例子觉得不错,所以这里就不自己写案例,这个案例比较有说服力

import os 
import PIL 

from multiprocessing import Pool 
from PIL import Image

SIZE = (75,75)
SAVE_DIRECTORY = \'thumbs\'

def get_image_paths(folder):
    return (os.path.join(folder, f) 
            for f in os.listdir(folder) 
            if \'jpeg\' in f)

def create_thumbnail(filename): 
    im = Image.open(filename)
    im.thumbnail(SIZE, Image.ANTIALIAS)
    base, fname = os.path.split(filename) 
    save_path = os.path.join(base, SAVE_DIRECTORY, fname)
    im.save(save_path)

if __name__ == \'__main__\':
    folder = os.path.abspath(
        \'11_18_2013_R000_IQM_Big_Sur_Mon__e10d1958e7b766c3e840\')
    os.mkdir(os.path.join(folder, SAVE_DIRECTORY))

    images = get_image_paths(folder)

    pool = Pool()
    pool.map(creat_thumbnail, images) #关键点,images是一个可迭代对象
    pool.close()
    pool.join()

上边这段代码的主要工作就是将遍历传入的文件夹中的图片文件,一一生成缩略图,并将这些缩略图保存到特定文件夹中。这我的机器上,用这一程序处理 6000 张图片需要花费 27.9 秒。 map 函数并不支持手动线程管理,反而使得相关的 debug 工作也变得异常简单。

map在爬虫的领域里也可以使用,比如多个URL的内容爬取,可以把URL放入元祖里,然后传给执行函数。

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