python并发编程之多进程

　　今天学习了python并发编程之多进程

　　一、multiprocessing模块介绍

　　python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看)，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。

　　multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数)，该模块与多线程模块threading的编程接口类似。

　　multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

　　需要再次强调的一点事：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。

　　二、Process类的介绍

　　创建进程的类：

　　Process([group[,target[,name[,args[,kwargs] ] ] ] ] ),由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务(尚未启动)

　　强调：

　　1、需要使用关键字的方式来指定参数

　　2、args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元祖形式，必须有逗号

　　参数介绍：

　　1、group参数未使用，值始终未None

　　2、target表示调用对象，即子进程要执行的任务

　　3、args表示调用对象的位置参数元祖，args=(1,2,'egon',)

　　4、kwargs表示调用对象的字典，kwargs = {'name':'egon','age':18}

　　5、name为子进程的名称

　　方法介绍：

　　1、p.start():　启动进程，并调用该子进程中的p.run()

　　2、p.run():　进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法

　　3、p.terminate():　强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁。

　　4、p.is_alive():　如果 p仍然运行，返回True

　　5、p.join([timeout]): 主线程等待p终止(强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态)。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能hoin住run开启的进程。

　　属性介绍

　　1、p.daemon: 默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置

　　2、p.name: 进程的名称

　　3、p.pid:　进程的pid

　　4、p.exitcode:　进程在运行时为None、如果为-N，表示被信号N结束

　　三、Process类的使用

　　if __name__ == '__main__'

　　由于Windows没有fork,多处理模块启动一个新的Python进程并导入调用模块。

　　如果导入时调用Process(),那么这将启动无限继承的新进程(或直到机器耗尽资源)。

　　创建并开启子进程的两种方式

#开进程的方法一：
import time
import random
from multiprocessing import Process
def piao(name):
    print('%s piaoing' %name)
    time.sleep(random.randrange(1,5))
    print('%s piao end' %name)
    
if __name__ == '__main__'
    p1 = Process(target = piao,args = ('egon',)) #必须加,号
    p2 = Process(target = piao,args = ('alex',))
    p3 = Process(target = piao,args = ('wupeiqi',))
    p4 = Process(target = piao,args = ('yuanhao',))

    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    p4.start()
    print('主线程')

#开进程的方法二：
import time
import random
from multiprocessing import Process

class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name = name
    def run(self):
        print('%s piaoing' %self.name)
        time.sleep(ramdon.randrange(1,5))
        print('%s piao end' %self.name)
    
if __name__ == '__init__'
    p1 = Piao('egon')
    p2 = Piao('alex')
    p3 = Piao('wupeiqi')
    p4 = Piao('yuanhao')
    
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    p4.start()
    print('主线程')

　　进程之间的内存空间是隔离的

from multiprocessing import Process
n = 100
def work():
    global n
    n = 0
    print('子进程内:',n)
    
if __name__ == '__init__'
    p = Process(target = work)
    p.start()
    print('主进程内:',n)