python的進(jìn)程管理沒有線程那么簡單，但我們可以使用multiprocessing庫來進(jìn)行進(jìn)程管理，這樣我們就可以簡單地管理進(jìn)程了。接下來我們就來研究一下如何進(jìn)行簡單的python進(jìn)程管理。
一、創(chuàng)建一個(gè)進(jìn)程
要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)進(jìn)程，最簡單的方式是用一個(gè)目標(biāo)函數(shù)實(shí)例化一個(gè)Process對(duì)象，然后與threading一樣調(diào)用start()函數(shù)讓它工作。示例如下：
import multiprocessing
def worker():
for i in range(3):
print(i)
if __name__=="__main__":
p = multiprocessing.Process(target=worker)
p.start()
運(yùn)行之后，效果如下：
需要注意的是，multiprocessing庫在Windows創(chuàng)建進(jìn)程必須在if __name__=="__main__":中，這是 Windows 上多進(jìn)程的實(shí)現(xiàn)問題。在 Windows 上，子進(jìn)程會(huì)自動(dòng) import 啟動(dòng)它的這個(gè)文件，而在 import 的時(shí)候是會(huì)執(zhí)行這些語句的。如果直接創(chuàng)建就會(huì)無限遞歸創(chuàng)建子進(jìn)程報(bào)錯(cuò)。所以必須把創(chuàng)建子進(jìn)程的部分用那個(gè) if 判斷保護(hù)起來，import 的時(shí)候 __name__ 不是 __main__ ，就不會(huì)遞歸運(yùn)行了。
二、設(shè)置進(jìn)程名
在threading線程中，我們可以通過其參數(shù)name設(shè)置線程名，同樣的我們也可以通過name參數(shù)設(shè)置其進(jìn)程的名字。示例如下：
import multiprocessing
import time
def worker():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(2)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker)
p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker)
p1.start()
p2.start()
p3.start()
運(yùn)行之后，效果如下：
三、守護(hù)進(jìn)程
和線程一樣，在所有子進(jìn)程沒有退出之前，主程序是不會(huì)退出的。有時(shí)候，我們可能需要啟動(dòng)一個(gè)后臺(tái)進(jìn)程，它可以一直運(yùn)行而不阻塞主程序退出。
要標(biāo)志一個(gè)守護(hù)進(jìn)程，可以將其添加第3個(gè)參數(shù)daemon，設(shè)置為True。默認(rèn)值為False，不作為守護(hù)進(jìn)程。示例如下：
import multiprocessing
import time
def worker():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(1)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
def worker2():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(2)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker2, daemon=True)
p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker2, daemon=True)
p1.start()
p2.start()
p3.start()
運(yùn)行之后，效果如下：
p2,p3為守護(hù)進(jìn)程，但p1不是所以執(zhí)行1秒之后，就退出主程序了，也就沒有打印p2p3的內(nèi)容。但是其依舊在執(zhí)行中，直到執(zhí)行完成。
四、join()
同樣的，如果你期望強(qiáng)制等待一個(gè)守護(hù)進(jìn)程的結(jié)束，可以增加join()函數(shù)。還是上面的代碼，示例如下：
import multiprocessing
import time
def worker():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(1)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
def worker2():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(2)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker2, daemon=True)
p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker2, daemon=True)
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p1.join()
p2.join()
p3.join()
運(yùn)行之后，和設(shè)置進(jìn)程名的運(yùn)行結(jié)果一樣，這里不在展示。唯一與守護(hù)進(jìn)程代碼的區(qū)別就是最后三行join()函數(shù)代碼。當(dāng)然，也可以像線程一樣，給join()函數(shù)傳入一個(gè)時(shí)間，超過這個(gè)時(shí)間，主進(jìn)程不再等待。
五、強(qiáng)制結(jié)束進(jìn)程
如果一個(gè)進(jìn)程已經(jīng)掛起或者不小心進(jìn)入了死鎖狀態(tài)，那么這個(gè)時(shí)候，我們往往會(huì)強(qiáng)制的結(jié)束進(jìn)程。對(duì)一個(gè)進(jìn)程對(duì)象調(diào)用terminate()會(huì)結(jié)束子進(jìn)程。示例如下：
import multiprocessing
import time
def worker():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(5)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p1.start()
print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive())
p1.terminate()
print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive())
p1.join()
print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive())
運(yùn)行之后，輸出如下：
終止進(jìn)程后要使用join()函數(shù)等待進(jìn)程的退出。使進(jìn)程管理代碼有足夠的時(shí)間更新對(duì)象的狀態(tài)，以反應(yīng)進(jìn)程已經(jīng)終止。
六、進(jìn)程退出狀態(tài)碼
進(jìn)程退出時(shí)，生成的狀態(tài)碼可以通過exitcode屬性訪問。下表就是其狀態(tài)碼的取值范圍以及其意義：
| 退出碼 | 含義 |
| 0 | 未生成任何錯(cuò)誤 |
| >0 | 進(jìn)程有一個(gè)錯(cuò)誤，并以該錯(cuò)誤碼退出 |
| <0 | 進(jìn)程以一個(gè)-1*exitcodde信號(hào)結(jié)束 |
測試如下：
import multiprocessing
import time
def worker():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(5)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker)
p1.start()
p2.start()
print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive())
p1.terminate()
print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive())
print(p1.exitcode)
p1.join()
print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive())
print(p1.exitcode)
time.sleep(5.5)
print(p2.exitcode)
運(yùn)行之后，效果如下：
可以看到，強(qiáng)制退出的進(jìn)程狀態(tài)碼為負(fù)數(shù)，正常退出的進(jìn)程狀態(tài)碼為0。
七、日志
調(diào)試并發(fā)問題時(shí)，如果能夠訪問multiprocessing所提供對(duì)象的內(nèi)部狀態(tài)，那么這會(huì)很有用。在實(shí)際的項(xiàng)目中，我們可以使用一個(gè)方便的模塊級(jí)函數(shù)啟用日志記錄，它使用logging建立一個(gè)日志記錄器對(duì)象，并增加一個(gè)處理器，使日志消息被發(fā)送到標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤通道。
示例如下：
import multiprocessing
import logging
import sys
def worker():
print("運(yùn)行工作進(jìn)程")
sys.stdout.flush()
if __name__ == "__main__":
multiprocessing.log_to_stderr(logging.DEBUG)
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p1.start()
p1.join()
運(yùn)行之后，效果如下：
八、派生進(jìn)程
與線程一樣，我們可以自定義進(jìn)程，而不必只是傳入一個(gè)函數(shù)進(jìn)行進(jìn)程的創(chuàng)建。
創(chuàng)建的進(jìn)程的方式也是派生自進(jìn)程類即可。示例如下：
import multiprocessing
class WorkerProcess(multiprocessing.Process):
def run(self):
print(self.name)
return
if __name__ == "__main__":
for i in range(5):
p = WorkerProcess()
p.start()
p.join()
運(yùn)行之后，效果如下：
multiprocessing庫的進(jìn)程知識(shí)與threading一樣長，因?yàn)楸酒膬?nèi)容已經(jīng)夠長了，剩下的知識(shí)我們將在下一篇博文中接著講解。
到此這篇python進(jìn)程管理的文章就介紹到這了,更多Python學(xué)習(xí)內(nèi)容請(qǐng)搜索W3Cschool以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章。
