python day9 学习整理

今天主要学习的内容是进程，线程，进程池，并发。

 1.背景知识

   进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念。

    进程是对正在运行程序的一个抽象，操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。所以想要真正了解进程，必须事先了解操作系统

   具体可参考这个地址：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/p/6295875.html

    进程是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。即使可以利用的cpu只有一个（早期的计算机确实如此），也能保证支持（伪）并发的能力。将一个单独的cpu变成多个虚拟的cpu（多道技术：时间多路复用和空间多路复用+硬件上支持隔离），没有进程的抽象，现代计算机将不复存在。

2.进程

进程：正在进行的一个过程或者说一个任务。而负责执行任务则是cpu。

    举例：

    egon在一个时间段内有很多任务要做：python备课的任务，写书的任务，交女朋友的任务，王者荣耀上分的任务，　　

    但egon同一时刻只能做一个任务（cpu同一时间只能干一个活），如何才能玩出多个任务并发执行的效果？

    egon备一会课，再去跟李杰的女朋友聊聊天，再去打一会王者荣耀....这就保证了每个任务都在进行中，这就是进程的执行与切换

2.1进程与程序的区别

 程序仅仅只是一堆代码而已，而进程指的是程序的运行过程。

　　举例：

想象一位有一手好厨艺的计算机科学家egon正在为他的女儿元昊烘制生日蛋糕。

他有做生日蛋糕的食谱，

厨房里有所需的原料:面粉、鸡蛋、韭菜，蒜泥等。

在这个比喻中：

    做蛋糕的食谱就是程序(即用适当形式描述的算法)

    计算机科学家就是处理器(cpu)

    而做蛋糕的各种原料就是输入数据。

   进程就是厨师阅读食谱、取来各种原料以及烘制蛋糕等一系列动作的总和。

现在假设计算机科学家egon的儿子alex哭着跑了进来，说：XXXXXXXXXXXXXX。

科学家egon想了想，处理儿子alex蛰伤的任务比给女儿元昊做蛋糕的任务更重要，于是

计算机科学家就记录下他照着食谱做到哪儿了(保存进程的当前状态)，然后拿出一本急救手册，按照其中的指示处理蛰伤。这里，我们看到处理机从一个进程(做蛋糕)切换到另一个高优先级的进程(实施医疗救治)，每个进程拥有各自的程序(食谱和急救手册)。当蜜蜂蛰伤处理完之后，这位计算机科学家又回来做蛋糕，从他
离开时的那一步继续做下去。

　　需要强调的是：同一个程序执行两次，那也是两个进程，比如打开暴风影音，虽然都是同一个软件，但是一个可以播放苍井空，一个可以播放饭岛爱。

2.3 并发与并行

无论是并行还是并发，在用户看来都是'同时'运行的，不管是进程还是线程，都只是一个任务而已，真是干活的是cpu，cpu来做这些任务，而一个cpu同一时刻只能执行一个任务

　　并行：同时运行，只有具备多个cpu才能实现并行

      并发：是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发）

你是一个cpu，你同时谈了三个女朋友，每一个都可以是一个恋爱任务，你被这三个任务共享
要玩出并发恋爱的效果，
应该是你先跟女友1去看电影，看了一会说：不好，我要拉肚子，然后跑去跟第二个女友吃饭，吃了一会说：那啥，我
去趟洗手间，然后跑去跟女友3开了个房

某天下午，egon，yuanhao，wupeiqi，alex约好了一起去嫖娼，但娼只有一个，cpu只有一个，但是却要‘同时’干
四个任务(嫖出并发的效果)，那就必须是干一会egon，再干一会yuanhao，再干一会wupeiqi，再干一会alex
egon：花了200块钱，因为人美活好
yuanhao：500块钱
wupeiqi：100块钱，可能是不太行
alex：没要钱，为啥？？？因为大家刚刚嫖的是他女朋友

所有现代计算机经常会在同一时间做很多件事，一个用户的PC（无论是单cpu还是多cpu），都可以同时运行多个任务（一个任务可以理解为一个进程）。

　　　　启动一个进程来杀毒（360软件）

　　　　启动一个进程来看电影（暴风影音）

　　　　启动一个进程来聊天（腾讯QQ）

　　所有的这些进程都需被管理，于是一个支持多进程的多道程序系统是至关重要的

      多道技术：内存中同时存入多道（多个）程序，cpu从一个进程快速切换到另外一个，使每个进程各自运行几十或几百毫秒，这样，虽然在某一个瞬间，一个cpu只能执行一个任务，但在1秒内，cpu却可以运行多个进程，这就给人产生了并行的错觉，即伪并发，以此来区分多处理器操作系统的真正硬件并行（多个cpu共享同一个物理内存）

2.4同步与异步

 同步就是指一个进程在执行某个请求的时候，若该请求需要一段时间才能返回信息，那么这个进程将会一直等待下去，直到收到返回信息才继续执行下去；

    异步是指进程不需要一直等下去，而是继续执行下面的操作，不管其他进程的状态。当有消息返回时系统会通知进程进行处理，这样可以提高执行的效率。

    举个例子，打电话时就是同步通信，发短息时就是异步通信。

2.5进程的创建

但凡是硬件，都需要有操作系统去管理，只要有操作系统，就有进程的概念，就需要有创建进程的方式，一些操作系统只为一个应用程序设计，比如微波炉中的控制器，一旦启动微波炉，所有的进程都已经存在。

　　而对于通用系统（跑很多应用程序），需要有系统运行过程中创建或撤销进程的能力，主要分为4中形式创建新的进程

　　1. 系统初始化（查看进程linux中用ps命令，windows中用任务管理器，前台进程负责与用户交互，后台运行的进程与用户无关，运行在后台并且只在需要时才唤醒的进程，称为守护进程，如电子邮件、web页面、新闻、打印）

　　2. 一个进程在运行过程中开启了子进程（如nginx开启多进程，os.fork,subprocess.Popen等）

　　3. 用户的交互式请求，而创建一个新进程（如用户双击暴风影音）

　　4. 一个批处理作业的初始化（只在大型机的批处理系统中应用）

　　

　　无论哪一种，新进程的创建都是由一个已经存在的进程执行了一个用于创建进程的系统调用而创建的：

　　1. 在UNIX中该系统调用是：fork，fork会创建一个与父进程一模一样的副本，二者有相同的存储映像、同样的环境字符串和同样的打开文件（在shell解释器进程中，执行一个命令就会创建一个子进程）

　　2. 在windows中该系统调用是：CreateProcess，CreateProcess既处理进程的创建，也负责把正确的程序装入新进程。

　

　　关于创建的子进程，UNIX和windows

　　1.相同的是：进程创建后，父进程和子进程有各自不同的地址空间（多道技术要求物理层面实现进程之间内存的隔离），任何一个进程的在其地址空间中的修改都不会影响到另外一个进程。

　　2.不同的是：在UNIX中，子进程的初始地址空间是父进程的一个副本，提示：子进程和父进程是可以有只读的共享内存区的。但是对于windows系统来说，从一开始父进程与子进程的地址空间就是不同的。

2.6进程的终止

　1. 正常退出（自愿，如用户点击交互式页面的叉号，或程序执行完毕调用发起系统调用正常退出，在linux中用exit，在windows中用ExitProcess）

　　2. 出错退出（自愿，python a.py中a.py不存在）

　　3. 严重错误（非自愿，执行非法指令，如引用不存在的内存，1/0等，可以捕捉异常，try...except...）

　　4. 被其他进程杀死（非自愿，如kill -9）

2.7进程的层次结构

　　无论UNIX还是windows，进程只有一个父进程，不同的是：

　　1. 在UNIX中所有的进程，都是以init进程为根，组成树形结构。父子进程共同组成一个进程组，这样，当从键盘发出一个信号时，该信号被送给当前与键盘相关的进程组中的所有成员。

　　2. 在windows中，没有进程层次的概念，所有的进程都是地位相同的，唯一类似于进程层次的暗示，是在创建进程时，父进程得到一个特别的令牌（称为句柄）,该句柄可以用来控制子进程，但是父进程有权把该句柄传给其他子进程，这样就没有层次了。

2.8进程的状态

　tail -f access.log |grep '404'

　　执行程序tail，开启一个子进程，执行程序grep，开启另外一个子进程，两个进程之间基于管道'|'通讯，将tail的结果作为grep的输入。

　　进程grep在等待输入（即I/O）时的状态称为阻塞，此时grep命令都无法运行

　　其实在两种情况下会导致一个进程在逻辑上不能运行，

　　1. 进程挂起是自身原因，遇到I/O阻塞，便要让出CPU让其他进程去执行，这样保证CPU一直在工作

　　2. 与进程无关，是操作系统层面，可能会因为一个进程占用时间过多，或者优先级等原因，而调用其他的进程去使用CPU。

　　因而一个进程由三种状态：运行，阻塞，就绪

2.9进程的并发实现

进程并发的实现在于，硬件中断一个正在运行的进程，把此时进程运行的所有状态保存下来，为此，操作系统维护一张表格，即进程表（process table），每个进程占用一个进程表项（这些表项也称为进程控制块）

该表存放了进程状态的重要信息：程序计数器、堆栈指针、内存分配状况、所有打开文件的状态、帐号和调度信息，以及其他在进程由运行态转为就绪态或阻塞态时，必须保存的信息，从而保证该进程在再次启动时，就像从未被中断过一样。

3.python并发编程之多进程

3.1multiprocessing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提供了非常好用的多进程包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是：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

3.2Process类介绍

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，是一个元组形式，必须有逗号

参数介绍

1 group参数未使用，值始终为None
2 
3 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
4 
5 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
6 
7 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
8 
9 name为子进程的名称

方法介绍

p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 
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  

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
p.is_alive():如果p仍然运行，返回True

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join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 
3 p.name:进程的名称
4 
5 p.pid：进程的pid
6 
7 p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)
8 
9 p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

3.3Process类的使用

=====================part1：创建并开启子进程的两种方式

注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == '__main__':下

Since Windows has no fork, the multiprocessing module starts a new Python process and imports the calling module. 
If Process() gets called upon import, then this sets off an infinite succession of new processes (or until your machine runs out of resources). 
This is the reason for hiding calls to Process() inside

if __name__ == "__main__"
since statements inside this if-statement will not get called upon import.

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。 
如果在导入时调用Process（），那么这将启动无限继承的新进程（或直到机器耗尽资源）。 
这是隐藏对Process（）内部调用的原，使用if __name__ == “__main __”，这个if语句中的语句将不会在导入时被调用。

#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)



p1=Process(target=piao,args=('egon',)) #必须加,号
p2=Process(target=piao,args=('alex',))
p3=Process(target=piao,args=('wupeqi',))
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(random.randrange(1,5))
        print('%s piao end' %self.name)

p1=Piao('egon')
p2=Piao('alex')
p3=Piao('wupeiqi')
p4=Piao('yuanhao')

p1.start() #start会自动调用run
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print('主线程')

练习1：把上周所学的socket通信变成并发的形式

from socket import *
from multiprocessing import Process

server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)

def talk(conn,client_addr):
    while True:
        try:
            msg=conn.recv(1024)
            if not msg:break
            conn.send(msg.upper())
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__': #windows下start进程一定要写到这下面
    while True:
        conn,client_addr=server.accept()
        p=Process(target=talk,args=(conn,client_addr))
        p.start()

server端

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))
    msg=client.recv(1024)
    print(msg.decode('utf-8'))

多个client端

每来一个客户端，都在服务端开启一个进程，如果并发来一个万个客户端，要开启一万个进程吗，你自己尝试着在你自己的机器上开启一万个，10万个进程试一试。
解决方法：进程池

=====================part2： Process对象的其他方法或属性

#进程对象的其他方法一:terminate,is_alive
from multiprocessing import Process
import time
import random

class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
        super().__init__()

    def run(self):
        print('%s is piaoing' %self.name)
        time.sleep(random.randrange(1,5))
        print('%s is piao end' %self.name)


p1=Piao('egon1')
p1.start()

p1.terminate()#关闭进程,不会立即关闭,所以is_alive立刻查看的结果可能还是存活
print(p1.is_alive()) #结果为True

print('开始')
print(p1.is_alive()) #结果为False

注意了：p.join(),是父进程在等p的结束，是父进程阻塞在原地，而p仍然在后台运行

#进程对象的其他方法二:p.daemon=True,p.join
from multiprocessing import Process
import time
import random

class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
        super().__init__()
    def run(self):
        print('%s is piaoing' %self.name)
        time.sleep(random.randrange(1,3))
        print('%s is piao end' %self.name)


p=Piao('egon')
p.daemon=True #一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程死,p跟着一起死
p.start()
p.join(0.0001) #等待p停止,等0.0001秒就不再等了
print('开始')

from multiprocessing import Process

import time
import random
def piao(name):
    print('%s is piaoing' %name)
    time.sleep(random.randint(1,3))
    print('%s is piao end' %name)

p1=Process(target=piao,args=('egon',))
p2=Process(target=piao,args=('alex',))
p3=Process(target=piao,args=('yuanhao',))
p4=Process(target=piao,args=('wupeiqi',))

p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()

#有的同学会有疑问:既然join是等待进程结束,那么我像下面这样写,进程不就又变成串行的了吗?
#当然不是了,必须明确：p.join()是让谁等？
#很明显p.join()是让主线程等待p的结束，卡住的是主线程而绝非进程p，

#详细解析如下：
#进程只要start就会在开始运行了,所以p1-p4.start()时,系统中已经有四个并发的进程了
#而我们p1.join()是在等p1结束,没错p1只要不结束主线程就会一直卡在原地,这也是问题的关键
#join是让主线程等,而p1-p4仍然是并发执行的,p1.join的时候,其余p2,p3,p4仍然在运行,等#p1.join结束,可能p2,p3,p4早已经结束了,这样p2.join,p3.join.p4.join直接通过检测，无需等待
# 所以4个join花费的总时间仍然是耗费时间最长的那个进程运行的时间
p1.join()
p2.join()
p3.join()
p4.join()

print('主线程')


#上述启动进程与join进程可以简写为
# p_l=[p1,p2,p3,p4]
# 
# for p in p_l:
#     p.start()
# 
# for p in p_l:
#     p.join()

有了join，程序不就是串行了吗？？？

#进程对象的其他属性:name,pid
from multiprocessing import Process
import time
import random
class Piao(Process):
    def __init__(self,name):
        # self.name=name
        # super().__init__() #Process的__init__方法会执行self.name=Piao-1,
        #                    #所以加到这里,会覆盖我们的self.name=name

        #为我们开启的进程设置名字的做法
        super().__init__()
        self.name=name

    def run(self):
        print('%s is piaoing' %self.name)
        time.sleep(random.randrange(1,3))
        print('%s is piao end' %self.name)

p=Piao('egon')
p.start()
print('开始')
print(p.pid) #查看pid

进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,
part1：共享同一打印终端，发现会有多行内容打印到一行的现象（多个进程共享并抢占同一个打印终端，乱了）

#多进程共享一个打印终端(用python2测试看两个进程同时往一个终端打印,出现打印到一行的错误)
from multiprocessing import Process
import time
class Logger(Process):
    def __init__(self):
        super(Logger,self).__init__()
    def run(self):
        print(self.name)


for i in range(1000000):
    l=Logger()
    l.start()

 part2：共享同一个文件，有的同学会想到，既然可以用文件共享数据，那么进程间通信用文件作为数据传输介质就可以了啊，可以，但是有问题：1.效率 2.需要自己加锁处理（详见4.7小节）

因而进程之间通信必须通过下一小节介绍的IPC和共享数据

#多进程共享一套文件系统
from multiprocessing import Process
import time,random

def work(f,msg):
    f.write(msg)
    f.flush()


f=open('a.txt','w') #在windows上无法把f当做参数传入，可以传入一个文件名，然后在work内用a+的方式打开文件，进行写入测试
for i in range(5):
    p=Process(target=work,args=(f,str(i)))
    p.start()

3.4进程之间通信（IPC）方式之一：队列

进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信，即IPC，multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的

创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）：

1 Queue([maxsize]):创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。

参数介绍：

1 maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。    

 方法介绍：

    主要方法：

1 q.put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。
2 q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常.
3  
4 q.get_nowait():同q.get(False)
5 q.put_nowait():同q.put(False)
6 
7 q.empty():调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。
8 q.full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。
9 q.qsize():返回队列中目前项目的正确数量，结果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一样

 其他方法(了解)：

1 q.cancel_join_thread():不会在进程退出时自动连接后台线程。可以防止join_thread()方法阻塞
2 q.close():关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法，后台线程将继续写入那些已经入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中产生任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正在被阻塞在get()操作上，关闭生产者中的队列不会导致get()方法返回错误。
3 q.join_thread()：连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法之后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread方法可以禁止这种行为

 应用：

'''
multiprocessing模块支持进程间通信的两种主要形式:管道和队列
都是基于消息传递实现的,但是队列接口
'''

from multiprocessing import Process,Queue
import time
q=Queue(3)


#put ,get ,put_nowait,get_nowait,full,empty
q.put(3)
q.put(3)
q.put(3)
print(q.full()) #满了

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.empty()) #空了

  生产者消费者模型

在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。

为什么要使用生产者和消费者模式

在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。

什么是生产者消费者模式

生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。

基于队列实现生产者消费者模型

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os

def consumer(q):
    while True:
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res=q.get()
        print('33[45m消费者拿到了：%s33[0m' %res)

def producer(seq,q):
    for item in seq:
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('33[46m生产者生产了：%s33[0m' %item)

        q.put(item)

if __name__ == '__main__':
    q=Queue()

    seq=('包子%s' %i for i in range(10))
    c=Process(target=consumer,args=(q,))
    c.start()
    producer(seq,q)

    print('主线程')

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os


def consumer(q):
    while True:
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res=q.get()
        if res is None:break
        print('33[45m消费者拿到了：%s33[0m' %res)

def producer(seq,q):
    for item in seq:
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print('33[46m生产者生产了：%s33[0m' %item)

        q.put(item)

if __name__ == '__main__':
    q=Queue()

    c=Process(target=consumer,args=(q,))
    c.start()

    producer(('包子%s' %i for i in range(10)),q)
    q.put(None)
    c.join()
    print('主线程')

主线程等待消费者结束（生产者发送结束信号给消费者）

创建队列的另外一个类：

    JoinableQueue([maxsize])：这就像是一个Queue对象，但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。

    参数介绍：

    maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。    

　 方法介绍：

    JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有：

    q.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常

    q.join():生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done（）方法为止

from multiprocessing import Process,JoinableQueue
import time,random
def consumer(q):
    while True:
        # time.sleep(random.randint(1,2))
        res=q.get()
        print('消费者拿到了 %s' %res)
        q.task_done()


def producer(seq,q):
    for item in seq:
        # time.sleep(random.randrange(1,2))
        q.put(item)
        print('生产者做好了 %s' %item)
    q.join()

if __name__ == '__main__':
    q=JoinableQueue()
    seq=('包子%s' %i for i in range(10))

    p=Process(target=consumer,args=(q,))
    p.daemon=True #设置为守护进程，在主线程停止时p也停止，但是不用担心，producer内调用q.join保证了consumer已经处理完队列中的所有元素
    p.start()

    producer(seq,q)

    print('主线程')

from multiprocessing import Process,JoinableQueue
import time,random
def consumer(name,q):
    while True:
        time.sleep(random.randint(1,2))
        res=q.get()
        print('33[45m%s拿到了 %s33[0m' %(name,res))
        q.task_done()


def producer(seq,q):
    for item in seq:
        time.sleep(random.randrange(1,2))
        q.put(item)
        print('33[46m生产者做好了 %s33[0m' %item)
    q.join()

if __name__ == '__main__':
    q=JoinableQueue()
    seq=('包子%s' %i for i in range(10))

    p1=Process(target=consumer,args=('消费者1',q,))
    p2=Process(target=consumer,args=('消费者2',q,))
    p3=Process(target=consumer,args=('消费者3',q,))
    p1.daemon=True
    p2.daemon=True
    p3.daemon=True
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()

    producer(seq,q)

    print('主线程')

一个生产者+多个消费者

from multiprocessing import Process,JoinableQueue
import time,random
def consumer(name,q):
    while True:
        # time.sleep(random.randint(1,2))
        res=q.get()
        print('33[45m%s拿到了 %s33[0m' %(name,res))
        q.task_done()


def producer(seq,q):
    for item in seq:
        # time.sleep(random.randrange(1,2))
        q.put(item)
        print('33[46m生产者做好了 %s33[0m' %item)
    q.join()

if __name__ == '__main__':
    q=JoinableQueue()
    seq=['包子%s' %i for i in range(10)] #在windows下无法传入生成器，我们可以用列表解析测试

    p1=Process(target=consumer,args=('消费者1',q,))
    p2=Process(target=consumer,args=('消费者2',q,))
    p3=Process(target=consumer,args=('消费者3',q,))
    p1.daemon=True
    p2.daemon=True
    p3.daemon=True
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()

    # producer(seq,q) #也可以是下面三行的形式，开启一个新的子进程当生产者，不用主线程当生产者
    p4=Process(target=producer,args=(seq,q))
    p4.start()
    p4.join()
    print('主线程')

也可以开启一个新的子进程当生产者，不用主线程当生产者

 3.5进程间通信（IPC）方式二：管道

管道也可以说是队列的另外一种形式，下面我们就开始介绍基于管道实现金城之间的消息传递

创建管道的类：

Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2）,其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象，强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道

参数介绍：

dumplex:默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。

方法介绍：

    主要方法：

    conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。

    conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象

   

    其他方法：

conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法
conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符
conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。
 
conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。
conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收    
 
conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。

基于管道实现进程间通信（与队列的方式是类似的，队列就是管道加锁实现的）：

from multiprocessing import Process,Pipe

import time,os
def consumer(p,name):
    left,right=p
    left.close()
    while True:
        try:
            baozi=right.recv()
            print('%s 收到包子:%s' %(name,baozi))
        except EOFError:
            right.close()
            break
def producer(seq,p):
    left,right=p
    right.close()
    for i in seq:
        left.send(i)
        # time.sleep(1)
    else:
        left.close()
if __name__ == '__main__':
    left,right=Pipe()

    c1=Process(target=consumer,args=((left,right),'c1'))
    c1.start()


    seq=(i for i in range(10))
    producer(seq,(left,right))

    right.close()
    left.close()

    c1.join()
    print('主进程')

注意：生产者和消费者都没有使用管道的某个端点，就应该将其关闭，如在生产者中关闭管道的右端，在消费者中关闭管道的左端。如果忘记执行这些步骤，程序可能再消费者中的recv()操作上挂起。管道是由操作系统进行引用计数的,必须在所有进程中关闭管道后才能生产EOFError异常。因此在生产者中关闭管道不会有任何效果，付费消费者中也关闭了相同的管道端点。

    管道可以用于双向通信，利用通常在客户端/服务器中使用的请求／响应模型或远程过程调用，就可以使用管道编写与进程交互的程序，如下

from multiprocessing import Process,Pipe

import time,os
def adder(p,name):
    server,client=p
    client.close()
    while True:
        try:
            x,y=server.recv()
        except EOFError:
            server.close()
            break
        res=x+y
        server.send(res)
    print('server done')
if __name__ == '__main__':
    server,client=Pipe()

    c1=Process(target=adder,args=((server,client),'c1'))
    c1.start()

    server.close()

    client.send((10,20))
    print(client.recv())
    client.close()

    c1.join()
    print('主进程')

注意：send()和recv()方法使用pickle模块对对象进行序列化

3.6进程间通信方式三：共享数据

展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋

即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合

通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，

还可以扩展到分布式系统中

进程间通信应该尽量避免使用本节所讲的共享数据的方式

进程间数据是独立的，可以借助于队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的

虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此

A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.

A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array. For example,

from multiprocessing import Process,Manager
import os

def foo(name,d,l):
    l.append(os.getpid())
    d[name]=os.getpid()
if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d=manager.dict({'name':'egon'})
        l=manager.list(['init',])

        p_l=[]
        for i in range(10):
            p=Process(target=foo,args=('p%s' %i,d,l))
            p.start()
            p_l.append(p)

        for p in p_l:
            p.join() #必须有join不然会报错

        print(d)
        print(l)

3.7进程同步锁

加锁的目的是为了保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，牺牲了速度而保证了数据安全。

在4.4小节我们学习了队列，队列是管道+锁实现的，因而我们无需考虑复杂的锁问题。

但是在4.3小节中我们介绍到，进程之间数据隔离，但是共享一套文件系统，因而可以通过文件来实现进程直接的通信，但问题是必须自己加锁处理

所以，就让我们帮文件当做数据库，模拟抢票（Lock互斥锁）

#文件db的内容为：{"count":1}
#注意一定要用双引号，不然json无法识别
from multiprocessing import Process,Lock
import json
import time
import random
import os

def work(filename,lock): #买票
    # lock.acquire()
    with lock:
        with open(filename,encoding='utf-8') as f:
            dic=json.loads(f.read())
            # print('剩余票数: %s' % dic['count'])
        if dic['count'] > 0:
            dic['count']-=1
            time.sleep(random.randint(1,3)) #模拟网络延迟
            with open(filename,'w',encoding='utf-8') as f:
                f.write(json.dumps(dic))
            print('%s 购票成功' %os.getpid())
        else:
            print('%s 购票失败' %os.getpid())
    # lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    p_l=[]
    for i in range(100):
        p=Process(target=work,args=('db',lock))
        p_l.append(p)
        p.start()
    for p in p_l:
        p.join()

    print('主线程')

互斥锁 同时只允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 ，比如厕所有3个坑，那最多只允许3个人上厕所，后面的人只能等里面有人出来了才能再进去，如果指定信号量为3，那么来一个人获得一把锁，计数加1，当计数等于3时，后面的人均需要等待。一旦释放，就有人可以获得一把锁

    信号量与进程池的概念很像，但是要区分开，信号量涉及到加锁的概念

from multiprocessing import Process,Semaphore
import time,random

def go_wc(sem,user):
    sem.acquire()
    print('%s 占到一个茅坑' %user)
    time.sleep(random.randint(0,3)) #模拟每个人拉屎速度不一样，0代表有的人蹲下就起来了
    sem.release()

if __name__ == '__main__':
    sem=Semaphore(5)
    p_l=[]
    for i in range(13):
        p=Process(target=go_wc,args=(sem,'user%s' %i,))
        p.start()
        p_l.append(p)

    for i in p_l:
        i.join()
    print('============》')

信号量Semahpore（同线程一样）

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

    事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。

clear：将“Flag”设置为False
set：将“Flag”设置为True
 

#_*_coding:utf-8_*_
#!/usr/bin/env python

from multiprocessing import Process,Event
import time,random

def car(e,n):
    while True:
        if not e.is_set(): #Flase
            print('33[31m红灯亮33[0m，car%s等着' %n)
            e.wait()
            print('33[32m车%s 看见绿灯亮了33[0m' %n)
            time.sleep(random.randint(3,6))
            if not e.is_set():
                continue
            print('走你,car', n)
            break

def police_car(e,n):
    while True:
        if not e.is_set():
            print('33[31m红灯亮33[0m，car%s等着' % n)
            e.wait(1)
            print('灯的是%s，警车走了,car %s' %(e.is_set(),n))
            break

def traffic_lights(e,inverval):
    while True:
        time.sleep(inverval)
        if e.is_set():
            e.clear() #e.is_set() ---->False
        else:
            e.set()

if __name__ == '__main__':
    e=Event()
    # for i in range(10):
    #     p=Process(target=car,args=(e,i,))
    #     p.start()

    for i in range(5):
        p = Process(target=police_car, args=(e, i,))
        p.start()
    t=Process(target=traffic_lights,args=(e,10))
    t.start()

    print('============》')

Event（同线程一样）

3.8 进程池

开多进程的目的是为了并发，如果有多核，通常有几个核就开几个进程，进程开启过多，效率反而会下降（开启进程是需要占用系统资源的，而且开启多余核数目的进程也无法做到并行），但很明显需要并发执行的任务要远大于核数，这时我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目，比如httpd的进程模式，规定最小进程数和最大进程数...    

    当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。

   

   而且对于远程过程调用的高级应用程序而言，应该使用进程池，Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，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规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程。

    在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。

创建进程池的类：

1 Pool([numprocess  [,initializer [, initargs]]]):创建进程池

参数介绍：

1 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值
2 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None
3 initargs：是要传给initializer的参数组

 方法介绍：

    主要方法：

p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()
p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。
   
p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成5 P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用

其他方法（了解部分）

方法apply_async()和map_async（）的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法
obj.get():返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。
obj.ready():如果调用完成，返回True
obj.successful():如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常
obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。
obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数

应用

from multiprocessing import Pool
import time
def work(n):
    print('开工啦...')
    time.sleep(3)
    return n**2

if __name__ == '__main__':
    q=Pool()

    #异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用jion，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果，否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了
    res=q.apply_async(work,args=(2,))
    q.close()
    q.join() #join在close之后调用
    print(res.get())

    #同步apply用法：主进程一直等apply提交的任务结束后才继续执行后续代码
    # res=q.apply(work,args=(2,))
    # print(res)

#一：使用进程池（非阻塞,apply_async）
#coding: utf-8
from multiprocessing import Process,Pool
import time

def func(msg):
    print( "msg:", msg)
    time.sleep(1)
    return msg

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(processes = 3)
    res_l=[]
    for i in range(10):
        msg = "hello %d" %(i)
        res=pool.apply_async(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
        res_l.append(res)
    print("==============================>") #没有后面的join，或get，则程序整体结束，进程池中的任务还没来得及全部执行完也都跟着主进程一起结束了

    pool.close() #关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
    pool.join()   #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束

    print(res_l) #看到的是<multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x10357c4e0>对象组成的列表,而非最终的结果,但这一步是在join后执行的,证明结果已经计算完毕,剩下的事情就是调用每个对象下的get方法去获取结果
    for i in res_l:
        print(i.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get

#二：使用进程池（阻塞,apply）
#coding: utf-8
from multiprocessing import Process,Pool
import time

def func(msg):
    print( "msg:", msg)
    time.sleep(0.1)
    return msg

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(processes = 3)
    res_l=[]
    for i in range(10):
        msg = "hello %d" %(i)
        res=pool.apply(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
        res_l.append(res) #同步执行，即执行完一个拿到结果，再去执行另外一个
    print("==============================>")
    pool.close()
    pool.join()   #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束

    print(res_l) #看到的就是最终的结果组成的列表
    for i in res_l: #apply是同步的，所以直接得到结果，没有get()方法
        print(i)

详解：apply_async与apply

#coding: utf-8
import multiprocessing
import os, time, random

def Lee():
    print("
Run task Lee-%s" %(os.getpid())) #os.getpid()获取当前的进程的ID
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 10) #random.random()随机生成0-1之间的小数
    end = time.time()
    print('Task Lee, runs %0.2f seconds.' %(end - start))

def Marlon():
    print("
Run task Marlon-%s" %(os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 40)
    end=time.time()
    print('Task Marlon runs %0.2f seconds.' %(end - start))

def Allen():
    print("
Run task Allen-%s" %(os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 30)
    end = time.time()
    print('Task Allen runs %0.2f seconds.' %(end - start))

def Frank():
    print("
Run task Frank-%s" %(os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 20)
    end = time.time()
    print('Task Frank runs %0.2f seconds.' %(end - start))

def Egon():
    print("
Run task Egon-%s" %(os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 20)
    end = time.time()
    print('Task Egon runs %0.2f seconds.' %(end - start))

def Lily():
    print("
Run task Lily-%s" %(os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 20)
    end = time.time()
    print('Task Lily runs %0.2f seconds.' %(end - start))

if __name__=='__main__':
    function_list=  [Lee, Marlon, Allen, Frank, Egon, Lily]
    print("parent process %s" %(os.getpid()))

    pool=multiprocessing.Pool(4)
    for func in function_list:
        pool.apply_async(func)     #Pool执行函数，apply执行函数,当有一个进程执行完毕后，会添加一个新的进程到pool中

    print('Waiting for all subprocesses done...')
    pool.close()
    pool.join()    #调用join之前，一定要先调用close() 函数，否则会出错, close()执行后不会有新的进程加入到pool,join函数等待素有子进程结束
    print('All subprocesses done.')

多个进程池

玩一玩？

练习2：使用进程池维护固定数目的进程（重写练习1）

#Pool内的进程数默认是cpu核数，假设为4（查看方法os.cpu_count()）
#开启6个客户端，会发现2个客户端处于等待状态
#在每个进程内查看pid，会发现pid使用为4个，即多个客户端公用4个进程
from socket import *
from multiprocessing import Pool
import os

server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)

def talk(conn,client_addr):
    print('进程pid: %s' %os.getpid())
    while True:
        try:
            msg=conn.recv(1024)
            if not msg:break
            conn.send(msg.upper())
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__':
    p=Pool()
    while True:
        conn,client_addr=server.accept()
        p.apply_async(talk,args=(conn,client_addr))
        # p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问

server端

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))
    msg=client.recv(1024)
    print(msg.decode('utf-8'))

客户端

回调函数（apply_async的扩展用法）

1 不需要回调函数的场景：如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后，再统一处理结果，则无需回调函数

from multiprocessing import Pool
import time,random,os

def work(n):
    time.sleep(1)
    return n**2
if __name__ == '__main__':
    p=Pool()

    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply_async(work,args=(i,))
        res_l.append(res)

    p.close()
    p.join() #等待进程池中所有进程执行完毕

    nums=[]
    for res in res_l:
        nums.append(res.get()) #拿到所有结果
    print(nums) #主进程拿到所有的处理结果,可以在主进程中进行统一进行处理

2 需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数

我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。

from multiprocessing import Pool
import time,random,os

def get_page(url):
    print('(进程 %s) 正在下载页面 %s' %(os.getpid(),url))
    time.sleep(random.randint(1,3))
    return url #用url充当下载后的结果

def parse_page(page_content):
    print('<进程 %s> 正在解析页面: %s' %(os.getpid(),page_content))
    time.sleep(1)
    return '{%s 回调函数处理结果:%s}' %(os.getpid(),page_content)


if __name__ == '__main__':
    urls=[
        'http://maoyan.com/board/1',
        'http://maoyan.com/board/2',
        'http://maoyan.com/board/3',
        'http://maoyan.com/board/4',
        'http://maoyan.com/board/5',
        'http://maoyan.com/board/7',

    ]
    p=Pool()
    res_l=[]

    #异步的方式提交任务,然后把任务的结果交给callback处理
    #注意:会专门开启一个进程来处理callback指定的任务(单独的一个进程,而且只有一个)
    for url in urls:
        res=p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=parse_page)
        res_l.append(res)

    #异步提交完任务后,主进程先关闭p(必须先关闭),然后再用p.join()等待所有任务结束(包括callback)
    p.close()
    p.join()
    print('{主进程 %s}' %os.getpid())

    #收集结果,发现收集的是get_page的结果
    #所以需要注意了:
    #1. 当我们想要在将get_page的结果传给parse_page处理,那么就不需要i.get(),通过指定callback,就可以将i.get()的结果传给callback执行的任务
    #2. 当我们想要在主进程中处理get_page的结果,那就需要使用i.get()获取后,再进一步处理
    for i in res_l: #本例中,下面这两步是多余的
        callback_res=i.get()
        print(callback_res)

'''
打印结果:
(进程 52346) 正在下载页面 http://maoyan.com/board/1
(进程 52347) 正在下载页面 http://maoyan.com/board/2
(进程 52348) 正在下载页面 http://maoyan.com/board/3
(进程 52349) 正在下载页面 http://maoyan.com/board/4
(进程 52348) 正在下载页面 http://maoyan.com/board/5
<进程 52345> 正在解析页面: http://maoyan.com/board/3
(进程 52346) 正在下载页面 http://maoyan.com/board/7
<进程 52345> 正在解析页面: http://maoyan.com/board/1
<进程 52345> 正在解析页面: http://maoyan.com/board/2
<进程 52345> 正在解析页面: http://maoyan.com/board/4
<进程 52345> 正在解析页面: http://maoyan.com/board/5
<进程 52345> 正在解析页面: http://maoyan.com/board/7
{主进程 52345}
http://maoyan.com/board/1
http://maoyan.com/board/2
http://maoyan.com/board/3
http://maoyan.com/board/4
http://maoyan.com/board/5
http://maoyan.com/board/7
'''

from multiprocessing import Pool
import time,random
import requests
import re

def get_page(url,pattern):
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return (response.text,pattern)

def parse_page(info):
    page_content,pattern=info
    res=re.findall(pattern,page_content)
    for item in res:
        dic={
            'index':item[0],
            'title':item[1],
            'actor':item[2].strip()[3:],
            'time':item[3][5:],
            'score':item[4]+item[5]

        }
        print(dic)
if __name__ == '__main__':
    pattern1=re.compile(r'<dd>.*?board-index.*?>(d+)<.*?title="(.*?)".*?star.*?>(.*?)<.*?releasetime.*?>(.*?)<.*?integer.*?>(.*?)<.*?fraction.*?>(.*?)<',re.S)

    url_dic={
        'http://maoyan.com/board/7':pattern1,
    }

    p=Pool()
    res_l=[]
    for url,pattern in url_dic.items():
        res=p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),callback=parse_page)
        res_l.append(res)

    for i in res_l:
        i.get()

    # res=requests.get('http://maoyan.com/board/7')
    # print(re.findall(pattern,res.text))

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