多任务：进程

1. 进程

程序：例如xxx.py这是程序，是一个静态的

进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。

不仅可以通过线程完成多任务，进程也是可以的。

程序只有一个，但进程可以有多个。程序运行起来就是进程。程序不占用任何资源，进程会占用资源（CPU、内存、摄像头、键盘、光标等）

2. 进程的状态

工作中，任务数往往大于cpu的核数，即一定有一些任务正在执行，而另外一些任务在等待cpu进行执行，因此导致了有了不同的状态

就绪态：运行的条件都已经慢去，正在等在cpu执行
执行态：cpu正在执行其功能
等待态：等待某些条件满足，例如一个程序sleep了，此时就处于等待态

进程的创建-multiprocessing

multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块，提供了一个Process类来代表一个进程对象，这个对象可以理解为是一个独立的进程，可以执行另外的事情

1. 2个while循环一起执行

 1 # -*- coding:utf-8 -*-
 2 from multiprocessing import Process
 3 import time
 4 
 5 
 6 def run_proc():
 7     """子进程要执行的代码"""
 8     while True:
 9         print("----2----")
10         time.sleep(1)
11 
12 
13 if __name__=='__main__':
14     p = Process(target=run_proc)
15     p.start()
16     while True:
17         print("----1----")
18         time.sleep(1)

说明

创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动

2、Process语法结构如下：

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

target：如果传递了函数的引用，可以任务这个子进程就执行这里的代码
args：给target指定的函数传递的参数，以元组的方式传递
kwargs：给target指定的函数传递命名参数
name：给进程设定一个名字，可以不设定
group：指定进程组，大多数情况下用不到

Process创建的实例对象的常用方法：

start()：启动子进程实例（创建子进程）
is_alive()：判断进程子进程是否还在活着
join([timeout])：是否等待子进程执行结束，或等待多少秒
terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程

Process创建的实例对象的常用属性：

name：当前进程的别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数
pid：当前进程的pid（进程号）

3. 进程pid

 1 # -*- coding:utf-8 -*-
 2 from multiprocessing import Process
 3 import os
 4 import time
 5 
 6 def run_proc():
 7     """子进程要执行的代码"""
 8     print('子进程运行中，pid=%d...' % os.getpid())  # os.getpid获取当前进程的进程号
 9     print('子进程将要结束...')
10 
11 if __name__ == '__main__':
12     print('父进程pid: %d' % os.getpid())  # os.getpid获取当前进程的进程号
13     p = Process(target=run_proc)
14     p.start()

4. 给子进程指定的函数传递参数

 1 # -*- coding:utf-8 -*-
 2 from multiprocessing import Process
 3 import os
 4 from time import sleep
 5 
 6 def run_prc(name, age, **kwargs):
 7     for i in range(10):
 8         print('子进程运行中，name= %s,age=%d ,pid=%d...' % (name, age, os.getpid()))
 9         print(kwargs)
10         sleep(0.2)
11 def main():
12     p = Process(target=run_prc, args=('test',18), kwargs={"m":20})
13     p.start()
14 if __name__=='__main__':
15     main()
16     sleep(1)  # 1秒中之后，立即结束子进程
17     p.terminate()
18     p.join()

运行结果:

子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097...
{'m': 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097...
{'m': 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097...
{'m': 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097...
{'m': 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097...
{'m': 20}

5. 进程间不共享全局变量

 1 # -*- coding:utf-8 -*-
 2 from multiprocessing import Process
 3 import os
 4 import time
 5 
 6 nums = [11, 22]
 7 
 8 def work1():
 9     """子进程要执行的代码"""
10     print("in process1 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))
11     for i in range(3):
12         nums.append(i)
13         time.sleep(1)
14         print("in process1 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))
15 
16 def work2():
17     """子进程要执行的代码"""
18     print("in process2 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))
19 
20 if __name__ == '__main__':
21     p1 = Process(target=work1)
22     p1.start()
23     p1.join()
24 
25     p2 = Process(target=work2)
26     p2.start()

运行结果:

in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22]
in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0]
in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0, 1]
in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0, 1, 2]
in process2 pid=11350 ,nums=[11, 22]

进程间通信-Queue

Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

1. Queue的使用

可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：

 1 #coding=utf-8
 2 from multiprocessing import Queue
 3 q=Queue(3) #初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
 4 q.put("消息1") 
 5 q.put("消息2")
 6 print(q.full())  #False
 7 q.put("消息3")
 8 print(q.full()) #True
 9 
10 #因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
11 try:
12     q.put("消息4",True,2)
13 except:
14     print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
15 
16 try:
17     q.put_nowait("消息4")
18 except:
19     print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
20 
21 #推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
22 if not q.full():
23     q.put_nowait("消息4")
24 
25 #读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
26 if not q.empty():
27     for i in range(q.qsize()):
28         print(q.get_nowait())

运行结果:

False
True
消息列队已满，现有消息数量:3
消息列队已满，现有消息数量:3
消息1
消息2
消息3

说明

初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；

Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；
Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False ；
Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；
Queue.get([block[, timeout]])：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；

1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛出"Queue.Empty"异常；

2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；

Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；
Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；

1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出"Queue.Full"异常；

2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出"Queue.Full"异常；

Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；

2. Queue实例

我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：

 1 from multiprocessing import Process, Queue
 2 import os, time, random
 3 
 4 # 写数据进程执行的代码:
 5 def write(q):
 6     for value in ['A', 'B', 'C']:
 7         print('Put %s to queue...' % value)
 8         q.put(value)
 9         time.sleep(random.random())
10 
11 # 读数据进程执行的代码:
12 def read(q):
13     while True:
14         if not q.empty():
15             value = q.get(True)
16             print('Get %s from queue.' % value)
17             time.sleep(random.random())
18         else:
19             break
20 
21 if __name__=='__main__':
22     # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
23     q = Queue()
24     pw = Process(target=write, args=(q,))
25     pr = Process(target=read, args=(q,))
26     # 启动子进程pw，写入:
27     pw.start()    
28     # 等待pw结束:
29     pw.join()
30     # 启动子进程pr，读取:
31     pr.start()
32     pr.join()
33     # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
34     print('')
35     print('所有数据都写入并且读完')

进程池Pool

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

multiprocessing.Pool常用函数解析：

apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用非阻塞方式调用func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表；
close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务；
terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
join()：主进程阻塞，等待子进程的退出，必须在close或terminate之后使用；

初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务，请看下面的实例：

 1 # -*- coding:utf-8 -*-
 2 from multiprocessing import Pool
 3 import os, time, random
 4 
 5 def worker(msg):
 6     t_start = time.time()
 7     print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
 8     # random.random()随机生成0~1之间的浮点数
 9     time.sleep(random.random()*2) 
10     t_stop = time.time()
11     print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))
12 
13 po = Pool(3)  # 定义一个进程池，最大进程数3
14 for i in range(0,10):
15     # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
16     # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
17     po.apply_async(worker,(i,))
18 
19 print("----start----")
20 po.close()  # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
21 po.join()  # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
22 print("-----end-----")

运行结果:

----start----
0开始执行,进程号为21466
1开始执行,进程号为21468
2开始执行,进程号为21467
0 执行完毕，耗时1.01
3开始执行,进程号为21466
2 执行完毕，耗时1.24
4开始执行,进程号为21467
3 执行完毕，耗时0.56
5开始执行,进程号为21466
1 执行完毕，耗时1.68
6开始执行,进程号为21468
4 执行完毕，耗时0.67
7开始执行,进程号为21467
5 执行完毕，耗时0.83
8开始执行,进程号为21466
6 执行完毕，耗时0.75
9开始执行,进程号为21468
7 执行完毕，耗时1.03
8 执行完毕，耗时1.05
9 执行完毕，耗时1.69
-----end-----

进程池中的Queue

如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：

RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：

 1 # -*- coding:utf-8 -*-
 2 
 3 # 修改import中的Queue为Manager
 4 from multiprocessing import Manager,Pool
 5 import os,time,random
 6 
 7 def reader(q):
 8     print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
 9     for i in range(q.qsize()):
10         print("reader从Queue获取到消息：%s" % q.get(True))
11 
12 def writer(q):
13     print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
14     for i in "itcast":
15         q.put(i)
16 
17 if __name__=="__main__":
18     print("(%s) start" % os.getpid())
19     q = Manager().Queue()  # 使用Manager中的Queue
20     po = Pool()
21     po.apply_async(writer, (q,))
22 
23     time.sleep(1)  # 先让上面的任务向Queue存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据
24 
25     po.apply_async(reader, (q,))
26     po.close()
27     po.join()
28     print("(%s) End" % os.getpid())

运行结果:

(11095) start
writer启动(11097),父进程为(11095)
reader启动(11098),父进程为(11095)
reader从Queue获取到消息：i
reader从Queue获取到消息：t
reader从Queue获取到消息：c
reader从Queue获取到消息：a
reader从Queue获取到消息：s
reader从Queue获取到消息：t
(11095) End