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Python進程是什么?進程知識點詳解

猿友 2021-07-19 17:35:53 瀏覽數(shù) (1946)
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一、前言

進程,一個新鮮的字眼,可能有些人并不了解,它是系統(tǒng)某個運行程序的載體,這個程序可以有單個或者多個進程,一般來說,進程是通過系統(tǒng)CPU 內核數(shù)來分配并設置的,我們可以來看下系統(tǒng)中的進程:

進程查看

可以看到,360瀏覽器是真的皮,這么多進程啊,當然可以這樣來十分清楚的看進程線程使用情況:

進程查看

通過任務管理器中的資源監(jiān)視器,是不是很厲害了,哈哈哈。講完了這些,再說說用法。

二、基本用法

進程能干什么,這是我們要深思熟慮的事情。我們都知道一個程序運行會創(chuàng)建進程,所以程序在創(chuàng)建這些進程的時候,為了讓它們更能有條不紊的工作,肯定也加入了線程。

那么一條進程里面就會有多個線程協(xié)同作戰(zhàn),但是進程不可以創(chuàng)建過多,不然會消耗資源,除非你開發(fā)的是一個大型的系統(tǒng)。那么,我們現(xiàn)在就來創(chuàng)建一個進程吧。

一、創(chuàng)建進程 1.在創(chuàng)建進程之前,我們先導入進程的模塊,代碼如下:

import multiprocess as m
m.Process(target,args)

其實這種寫法是不對的,就好比bs4中的BeautifulSoup,你想通過先導入bs4,然后再引入BeautifulSoup是行不通的,必須這樣:

from multiprocessing import Process
Process(group, target, args, kwargs, name)
group:用戶組
target:調用函數(shù)
args:參數(shù)元祖
kwargs:參數(shù)字典
name:子進程名稱

可以看出進程和線程的用法基本差不多,只是名稱功能不同而已。而且還有很多其它優(yōu)秀的方法:

# 返回當前進程存活的子進程的列表。調用該方法有“等待”已經(jīng)結束的進程的副作用。
multiprocessing.active_children()
 
 
# 返回系統(tǒng)的CPU數(shù)量。
multiprocessing.cpu_count()

三、創(chuàng)建單個進程

由上述參數(shù)可知函數(shù)的返回值,基本與線程無差異化。

#啟動進程,調用進程中的run()方法。
start()
 
 
#進程活動的方法
run()
 
 
#強制終止進程,不會進行任何清理操作。如果終止前創(chuàng)建了子進程,那么該子進程在其強制結束后變?yōu)榻┦M程;如果該進程還保存了一個鎖,那么也將不會被釋放,進而導致死鎖。
terminate()
 
 
#判斷某進程是否存活,存活返回True,否則False。
is_alive()
 
 
主線程等待子線程終止。timeout為可選擇超時時間;需要強調的是:p.join只能join住start開啟的進程,而不能join住run開啟的進程。
join([timeout])
 
 
#設置進程為后臺守護進程;當該進程的父進程終止時,該進程也隨之終止,并且該進程不能創(chuàng)建子進程,設置該屬性必須在start()之前
daemon
 
 
#進程名稱。
name
 
 
#進程pid,在start后才能產(chǎn)生
pid
 
 
#子進程的退出代碼。如果進程尚未終止,這將是 None,負值-N表示子進程被信號N終止。
exitcode
 
 
#進程身份驗證,默認是os.urandom()隨機生成的字符串。校驗網(wǎng)進程連接是否正確
authkey
 
 
#系統(tǒng)對象的數(shù)字句柄,當進程結束時將變?yōu)?"ready" 。
sentinel
 
 
#殺進程
kill()
 
 
#關閉進程
close()

請注意:創(chuàng)建進程務必將它加入如下語句中:

if __name__ == '__main__':

進程創(chuàng)建

這樣就實現(xiàn)了我們的一個關于進程的程序了。另外我們也可以通過繼承進程類來實現(xiàn):

進程繼承

可以說我們每創(chuàng)建一個進程它就會有一個ID來標志它,下面情況:

進程ID

四、創(chuàng)建多個進程

單個進程往往都是不夠用的,所有我們需要創(chuàng)建一個多進程,多進程創(chuàng)建方法也很簡單,加一層循環(huán)即可:

創(chuàng)建多個進程

這樣就輕松創(chuàng)建了多進程的任務,速度比以往就要更快了。

五、進程池

進程池的設計之初就是為了方便我們更有效的利用資源,避免浪費,如果任務量大就多個核一起幫忙,如果少就只開一兩個核,下面我們來看看實現(xiàn)過程:

首先導入包:

from multiprocessing import Pool
import multiprocessing as m

進程池的安裝包為Pool,然后我們來看下它的CPU內核數(shù):

num=m.cpu_count()#CPU內核數(shù)

緊接著我們在來創(chuàng)建進程池:

pool=multiprocessing.Pool(num)

進程池中也有很多方法供我們使用:

apply(func,args,kwargs)                 同步執(zhí)行(串行) 阻塞
 
 
apply_async(func,args,kwargs)           異步執(zhí)行(并行) 非阻塞
 
 
terminate()            強制終止進程,不在處理未完成的任務。
 
 
join()     主進程阻塞,等待子進程的退出。必須在close或terminate()之后使用
 
 
close()            等待所有進程結束后,才關閉進程池
 
 
map(func,iterable,chunksize=int) map函數(shù)的并行版本,保持阻塞直到獲得結果
 
 
#返回一個可用于獲取結果的對象,回調函數(shù)應該立即執(zhí)行完成,否則會阻塞負責處理結果的線程
map_async(func,iterable,chunksize,callback,error_callback)
 
 
imap(func,iterable,chunksize) map的延遲執(zhí)行版本
 
 
#和imap() 相同,只不過通過迭代器返回的結果是任意的
imap_unordered(func,iterable,chunksize)
 
 
#和 map() 類似,不過 iterable 中的每一項會被解包再作為函數(shù)參數(shù)。
starmap(func,iterable,chunksize)

為此我們可以創(chuàng)建同步和異步的程序,如果你對這對于爬蟲來說是很不錯的選擇,小點的爬蟲同步就好,大的爬蟲異步效果更佳,很多人不了解異步和同步,其實同步異步就是串行和并行的意思串行和并行簡單點說就是串聯(lián)和并聯(lián)。下面我們通過實例一起來看一下:

串行

串行

并行

并行

可以看到,僅僅只是一個參數(shù)的變化而已,其它的都是大同小異,我們獲取到了當前進程的pid,然后把它打印出來了。

六、鎖

雖然異步編程多進程給我們帶來了便利,但是進程啟動后是不可控的,我們需要將它控制住,讓它干我們覺得有意義的事,這個時候我們需要給它加鎖,和線程一樣都是lock:

首先導入進程鎖的模塊:

from multiprocessing import Lock

然后我們來創(chuàng)建一個關于鎖的程序:

進程鎖

可以看到,加鎖的過程還是比較順利的,跟多線程一樣簡單,但是相對來說速度會慢一點。既然有Lock,那么勢必就有RLock了,在python 中,進程和線程的很多用法一致,鎖就是。我們可以把它改為RLock,下面便是可重入鎖,也就是可以遞歸:

import time
lock1=RLock()
lock2=RLock()
s=time.time()
def jc(num):
    lock1.acquire()
    lock2.acquire()
    print('start')
    print(m.current_process().pid,'run----',str(num))
    lock1.release()
    lock2.release()
    print('end')
if __name__ == '__main__':
    aa=[]
    for y in range(12):
        pp=Process(target=jc,args=(y,))
        pp.start()
        aa.append(pp)
    for x in aa:
        x.join()
    e=time.time()
    print(e-s)

七、進程間通信

Event

進程間用于通信,方法和線程的一模一樣,這里舉個小栗子,不在詳細描述,不懂的可以看我上一篇關于線程的文章,我們今天要講的是其它的進程間通信方式,下面請看:

import time
e=Event()
def main(num):
    while True:
        if num<5:
            e.clear()   #清空信號標志
            print('清空')
        if num>=5:
            e.wait(timeout=1) #等待信號標志為真
            e.set()
            print('啟動')
            
        if num==10:
            e.wait(timeout=3)
            e.clear()
            print('退出')
            break
        num+=1
        time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
    for y in range(10):
        pp=Process(target=main,args=(y,))
        pp.start()
        pp.join()

管道傳遞消息

管道模塊初始化后返回兩個參數(shù),一個為發(fā)送者,一個為接收者,它有個參數(shù)可以設置模式為全雙工或者半雙工,全雙工收發(fā)一體,半雙工只收或者只發(fā),先了解下它的方法:

p1,p2=m.Pipe(duplex=bool) #設置是否全雙工,返回兩個連接對象
p1.send()  #發(fā)送
p2.recv()  #接收
p1.close()  #關閉連接
p1.fileno() #返回連接使用的整數(shù)文件描述符
p1.poll([timeout]) #如果連接上的數(shù)據(jù)可用,返回True,timeout指定等待的最長時限。
p2.recv_bytes([maxlength]) #接收最大字節(jié)數(shù)
p1.send_bytes([maxlength]) #發(fā)送最大字節(jié)數(shù)
#接收一條完整的字節(jié)消息,并把它保存在buffer對象中,offset指定緩沖區(qū)中放置消息處的字節(jié)位移.
p2.recv_bytes_into(buffer [, offset])

管道通信

先收后發(fā),其實我們完全可以使用鎖來控制它的首發(fā),可以讓它一邊收一邊發(fā)。

隊列

隊列與其它不同的是它采取插入和刪除的方法,讓我們來看下:

def fd(a):
    for y in range(10):
        a.put(y)  #插入數(shù)據(jù)
        print('插入:',str(y))
def df(b):
    while True:
        aa=b.get(True) #刪除數(shù)據(jù)
        print('釋放:',str(aa))
if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    ff=Process(target=fd,args=(q,))
    dd=Process(target=df,args=(q,))
    ff.start() #開始運行
    dd.start()
    dd.terminate() #關閉
    ff.join()

以上講的隊列主要用于多進程的隊列,還有一個進程池的隊列,它在Manager模塊中。

八、信號量

與線程中完全一樣,這里不在贅述,看下例:

s=Semaphore(3)
s.acquire()
print(s.get_value())
s.release()
print(s.get_value())
print(s.get_value())
s.release()
print(s.get_value())
s.release()
 
 
output:
2
3
3
4

九、數(shù)據(jù)共享

共享數(shù)據(jù)類型可以直接通過進程模塊來設置:

數(shù)值型:m.Value()  
數(shù)組性:m.Array()  
字典型:m.dict()  
列表型:m.list()

也可以通過進程的Manager模塊來實現(xiàn):

Manager().dict()
Manager.list()

下面我們就來舉例說明下吧:

數(shù)據(jù)共享

可以看到我們成功的將數(shù)據(jù)添加了進去,形成了數(shù)據(jù)的共享。

十、總結

通過對進程的描述,相信大家對進程此刻有了個深刻的感悟了吧,突然想起個事,就是大家學習時可能查資料會在網(wǎng)上搜索,那么我建議你專心看好我這篇好了,因為據(jù)我所知,那些都是錯的,而且更讓我納悶的是,明明代碼是錯的,放出來的執(zhí)行效果卻是對的,這讓我百思不得其解,哈哈哈。

到此這篇關于python進程知識點的文章就介紹到這了,更多Python高階教程的內容請搜索W3Cschool以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章。

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