Python中的多进程与进程池

灰太狼 2022-10-01 11:55 309阅读 0赞

# Python中的多进程与进程池 #

### 文章目录 ###

*  Python中的多进程与进程池
 *   *  1.multiprocessing类
     *  2.multiprocessing.Pool进程池
     *   *  构造方法
         *  常用方法
     *  多进程，多线程的选择
     *  应用
     *  Linux的特殊进程
     *   *  僵尸进程
         *  孤儿进程
         *  守护进程

## 1.multiprocessing类 ##

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="left">方法</th> 
   <th align="left">含义</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="left">current_process()</td> 
   <td align="left">获取当前进程对象<br>类似于threading.current_thread()</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">active_children()</td> 
   <td align="left">获取当前进程所有活动的子进程列表。注意：不包含自己，即当前进程。有点类似于threading.enumerate()</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">cpu_count()</td> 
   <td align="left">返回当前系统CPU的数量</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

import multiprocessing
    
    if __name__ == "__main__":
        p = multiprocessing.Pool(4)
        print(multiprocessing.current_process())
        print(multiprocessing.active_children())
        print(multiprocessing.cpu_count())

![process\_006][process_006]

## 2.multiprocessing.Pool进程池 ##

### 构造方法 ###

Pool(\[processes\[, initializer\[, initargs\[, maxtasksperchild\[, context\]\]\]\]\]) \#**构造方法**

*  processes \#进程池最大使用的工作进程数量，默认值为None，会使用os.cpu\_count()来获取cpu的数量作为最大进程数量。
 *  initializer \#进程初始化函数，进程初始化时会调用该函数。
 *  initargs \#参数，为initializer函数调用时传递的参数。
 *  maxtasksperchild \#工作进程退出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，让闲置的资源释放，默认是None，此意味只要Pool存在工作进程就一直存活(如果改为maxtasksperchild=1每次线程执行worker时都会重新创建一个新的进程并执行show)
 *  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。(context中有一个进程或者工作任务的队列，会产生阻塞，保证进程会永久存在。)
 *  注意Pool创建后，会立即实例化指定个数的进程。以备使用
    
        import multiprocessing
        import logging
        import sys
        import time
        
        logging.basicConfig(level=logging.INFO,format="%(name)s %(process)d %(processName)s %(thread)d %(message)s",stream=sys.stdout)
        log = logging.getLogger(__name__)
        
        def show(i):
            log.info("我启动了{}".format(i))
        
        def worker(k):
            time.sleep(2)
            log.info("正在打印-{}".format(k))
        
        if __name__ == "__main__":
            pool = multiprocessing.Pool(processes=2,initializer=show,initargs=(8,),maxtasksperchild=None)
            # # 如果改为maxtasksperchild=1每次线程执行worker时都会重新创建一个新的进程并执行show
            #pool = multiprocessing.Pool(processes=2, initializer=show, initargs=(8,), maxtasksperchild=1)
            time.sleep(3)
            for i in range(4):
                pool.apply(worker,args=(i+5,))
    
    ![process\_003][process_003]

### 常用方法 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="left">名称</th> 
   <th align="left">说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="left">apply(self,func,args=(),kwds={}])</td> 
   <td align="left">柱塞执行，导致主进程执行其他进程就像一个个执行<br>func #要执行的函数<br>args #函数的位置参数<br>kwds #函数的关键字参数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">apply_async(self,func,args=(),kwds={},callback=None,error_callback=None)</td> 
   <td align="left">与apply方法用法一致，非阻塞异步执行，得到结果会执行<strong>回调函数callback</strong>,如果出现异常会执行异常<strong>回调函数error_callback</strong>。会返回一个将来的返回对象。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">close(self)</td> 
   <td align="left">关闭池，池不能再接受新的任务，所有任务完成后退出进程</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">terminate(self)</td> 
   <td align="left">立即结束工作进程，不再处理未处理的任务</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">join(self)</td> 
   <td align="left">主进程阻塞等待子进程的退出，join方法要在close或terminate后使用。<br>否则由于进程池的进程默认不会消亡，会永久阻塞</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  apply(self,func,args=(),kwds=\{\}\])->return \#同步调用，会阻塞，一个个执行。相当于串行
    
    1.  func \#要执行的函数
    2.  args \#函数的位置参数
    3.  kwds \#函数的关键字参数
    4.  return \#返回函数执行的放回结果
    
        import multiprocessing
        import logging
        import sys
        import time
        
        logging.basicConfig(level=logging.INFO,format="%(name)s %(process)d %(processName)s %(thread)d %(message)s",stream=sys.stdout)
        log = logging.getLogger(__name__)
        
        def worker(k):
            time.sleep(2)
            log.info("正在打印-{}".format(k))
            return k+5
        
        if __name__ == "__main__":
            p = multiprocessing.Pool(4)
            for i in range(5):
                req = p.apply(func=worker,args=(i,))
                log.info("{}~~~~~~~~".format(req))
            print("-----------")
    
    ![process\_004][process_004]
 *  apply\_async(self,func,args=(),kwds=\{\},callback=None,error\_callback=None)->multiprocessing.pool.ApplyResult \#同步执行,返回结果是一个未来的结果对象
    
    1.  func \#要执行的函数
    2.  args \#函数的位置参数
    3.  kwds \#函数的关键字参数
    4.  callback \#回调函数，当函数执行完成后，回调执行的函数，会在主进程中创建一个线程来执行。
    5.  error\_callback \#异常回调函数，如果发生异常后，会在主进程中创建一个线程执行。(一参的回调函数)
    6.  multiprocessing.pool.ApplyResult 函数执行返回的结果对象。在未来的函数执行完成后，会对这个结果对象赋值。(一参的回调函数)
 *  **class multiprocessing.pool.AsyncResult类**
    
    1.  由Pool.apply\_async()和Pool.map\_async()返回的结果的类。
    
    <table> 
     <thead> 
      <tr> 
       <th align="left">方法</th> 
       <th align="left">函数</th> 
      </tr> 
     </thead> 
     <tbody> 
      <tr> 
       <td align="left">get(self,itemout=None)</td> 
       <td align="left">获取异步请求函数执行的返回结果。如果未执行完成，会产生一个阻塞。直到返回结果为止。<br>timeout #设置超时时长，如果指定时间内没有返回会抛出一个multiprocessing.context.TimeoutError异常</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td align="left">wait(self,timeout=None)</td> 
       <td align="left">等待结果，会阻塞，直到结果返回。无论是否等到，都返回None。<br>timeout超时时长，默认为None表示无限等待。</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td align="left">ready(self)</td> 
       <td align="left">返回的调用是否已经完成，完成返回True,否则返回False</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td align="left">successful(self)</td> 
       <td align="left">返回的调用是否在没有引发异常的情况下完成。如果结果还未计算完成。会抛出AssertionError异常</td> 
      </tr> 
     </tbody> 
    </table>

import multiprocessing
    import logging
    import sys
    import time
    
    logging.basicConfig(level=logging.INFO,format="%(name)s %(process)d %(processName)s %(thread)d %(message)s",stream=sys.stdout)
    log = logging.getLogger(__name__)
    
    def worker(k):
        time.sleep(2)
        log.info("正在打印-{}".format(k))
        return k+5
    
    def callback(value):
        log.info("{}\t type={}".format(value,type(value)))
    
    if __name__ == "__main__":
        p = multiprocessing.Pool(4)
        reqs = []
        for i in range(4):
            req = p.apply_async(func=worker,args=(i,),callback=callback,error_callback=callback)
            log.info("{}~~~~~~~~{}".format(req,type(req)))
            reqs.append(req)
        print("-----end------")
        while True:
            for i in reqs:
                if not i.ready():
                    break
            else:
                for i in reqs:
                    log.info(i.get())
                break
            time.sleep(1)

![process\_005][process_005]

## 多进程，多线程的选择 ##

1.  CPU密集型
    
     *  CPython中使用到了GIL，多线程的时候锁相互竞争，且多核优势不能发挥，选用Python多进程效率更高。
2.  IO密集型
    
     *  在Python中适合是用多线程，可以减少多进程间IO的序列化开销。且在IO等待的时候，切换到其他线程继续执 行，效率不错。

## 应用 ##

*  请求/应答模型：WEB应用中常见的处理模型
 *  master启动多个worker工作进程，一般和CPU数目相同。发挥多核优势。
 *  worker工作进程中，往往需要操作网络IO和磁盘IO，启动多线程，提高并发处理能力。worker处理用户的请求， 往往需要等待数据，处理完请求还要通过网络IO返回响应。这就是nginx工作模式。

## Linux的特殊进程 ##

在Linux/Unix中，通过父进程创建子进程。

### 僵尸进程 ###

一个进程使用了fork创建了子进程，如果子进程终止进入僵死状态，而父进程并没有调用wait或者waitpid获取子进 程的状态信息，那么子进程仍留下一个数据结构保存在系统中，这种进程称为僵尸进程。  
僵尸进程会占用一定的内存空间，还占用了进程号，所以一定要避免大量的僵尸进程产生。有很多方法可以避免僵 尸进程。

### 孤儿进程 ###

父进程退出，而它的子进程仍在运行，那么这些子进程就会成为孤儿进程。孤儿进程会被init进程（进程号为1）收 养，并由init进程对它们完成状态收集工作。  
init进程会循环调用wait这些孤儿进程，所以，孤儿进程没有什么危害。

### 守护进程 ###

它是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并周期性执行某种任务或等待处理某些事件。  
守护进程的父进程是init进程，因为其父进程已经故意被终止掉了。  
守护进程相对于普通的孤儿进程需要做一些特殊处理。

[process_006]: https://raw.githubusercontent.com/1263351411/xdd.github.io/master/img/python/process_006.jpg
[process_003]: /images/20220118/c12404d95ade4ce784e5a417e0d4cb50.png
[process_004]: /images/20220118/04071d8be9e442d096012ca1c14567c9.png
[process_005]: /images/20220118/a5e0d80a291e4ff98f4904e6608f9c85.png