Python3多进程 multiprocessing 模块实例详解

更新时间：2020-06-06 05:18:01 作者：startmvc

本文实例讲述了Python3多进程multiprocessing模块。分享给大家供大家参考，具体如下：多进程Mu

本文实例讲述了Python3多进程 multiprocessing 模块。分享给大家供大家参考，具体如下：

多进程 Multiprocessing 模块

multiprocessing 模块官方说明文档

Process 类

Process 类用来描述一个进程对象。创建子进程的时候，只需要传入一个执行函数和函数的参数即可完成 Process 示例的创建。

star() 方法启动进程， join() 方法实现进程间的同步，等待所有进程退出。 close() 用来阻止多余的进程涌入进程池 Pool 造成进程阻塞。

multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

target 是函数名字，需要调用的函数 args 函数需要的参数，以 tuple 的形式传入

示例：


import multiprocessing
import os
def run_proc(name):
 print('Child process {0} {1} Running '.format(name, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
 print('Parent process {0} is Running'.format(os.getpid()))
 for i in range(5):
 p = multiprocessing.Process(target=run_proc, args=(str(i),))
 print('process start')
 p.start()
 p.join()
 print('Process close')

结果：

Parent process 809 is Running process start process start process start process start process start Child process 0 810 Running Child process 1 811 Running Child process 2 812 Running Child process 3 813 Running Child process 4 814 Running Process close

Pool

Pool 可以提供指定数量的进程供用户使用，默认是 CPU 核数。当有新的请求提交到 Poll 的时候，如果池子没有满，会创建一个进程来执行，否则就会让该请求等待。

- Pool 对象调用 join 方法会等待所有的子进程执行完毕 - 调用 join 方法之前，必须调用 close - 调用 close 之后就不能继续添加新的 Process 了

pool.apply_async

apply_async 方法用来同步执行进程，允许多个进程同时进入池子。


import multiprocessing
import os
import time
def run_task(name):
 print('Task {0} pid {1} is running, parent id is {2}'.format(name, os.getpid(), os.getppid()))
 time.sleep(1)
 print('Task {0} end.'.format(name))
if __name__ == '__main__':
 print('current process {0}'.format(os.getpid()))
 p = multiprocessing.Pool(processes=3)
 for i in range(6):
 p.apply_async(run_task, args=(i,))
 print('Waiting for all subprocesses done...')
 p.close()
 p.join()
 print('All processes done!')

结果：

current process 921 Waiting for all subprocesses done... Task 0 pid 922 is running, parent id is 921 Task 1 pid 923 is running, parent id is 921 Task 2 pid 924 is running, parent id is 921 Task 0 end. Task 3 pid 922 is running, parent id is 921 Task 1 end. Task 4 pid 923 is running, parent id is 921 Task 2 end. Task 5 pid 924 is running, parent id is 921 Task 3 end. Task 4 end. Task 5 end. All processes done!

pool.apply

apply(func[, args[, kwds]])

该方法只能允许一个进程进入池子，在一个进程结束之后，另外一个进程才可以进入池子。


import multiprocessing
import os
import time
def run_task(name):
 print('Task {0} pid {1} is running, parent id is {2}'.format(name, os.getpid(), os.getppid()))
 time.sleep(1)
 print('Task {0} end.'.format(name))
if __name__ == '__main__':
 print('current process {0}'.format(os.getpid()))
 p = multiprocessing.Pool(processes=3)
 for i in range(6):
 p.apply(run_task, args=(i,))
 print('Waiting for all subprocesses done...')
 p.close()
 p.join()
 print('All processes done!')

结果：

Task 0 pid 928 is running, parent id is 927 Task 0 end. Task 1 pid 929 is running, parent id is 927 Task 1 end. Task 2 pid 930 is running, parent id is 927 Task 2 end. Task 3 pid 928 is running, parent id is 927 Task 3 end. Task 4 pid 929 is running, parent id is 927 Task 4 end. Task 5 pid 930 is running, parent id is 927 Task 5 end. Waiting for all subprocesses done... All processes done!

Queue 进程间通信

Queue 用来在多个进程间通信。Queue 有两个方法，get 和 put。

put 方法

Put 方法用来插入数据到队列中，有两个可选参数，blocked 和 timeout。 - blocked = True（默认值），timeout 为正

该方法会阻塞 timeout 指定的时间，直到该队列有剩余空间。如果超时，抛出 Queue.Full 异常。

blocked = False

如果 Queue 已满，立刻抛出 Queue.Full 异常

get 方法

get 方法用来从队列中读取并删除一个元素。有两个参数可选，blocked 和 timeout - blocked = False （默认），timeout 正值

等待时间内，没有取到任何元素，会抛出 Queue.Empty 异常。

blocked = True

Queue 有一个值可用，立刻返回改值；Queue 没有任何元素，


from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def proc_write(q,urls):
 print('Process(%s) is writing...' % os.getpid())
 for url in urls:
 q.put(url)
 print('Put %s to queue...' % url)
 time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def proc_read(q):
 print('Process(%s) is reading...' % os.getpid())
 while True:
 url = q.get(True)
 print('Get %s from queue.' % url)
if __name__=='__main__':
 # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
 q = Queue()
 proc_writer1 = Process(target=proc_write, args=(q,['url_1', 'url_2', 'url_3']))
 proc_writer2 = Process(target=proc_write, args=(q,['url_4','url_5','url_6']))
 proc_reader = Process(target=proc_read, args=(q,))
 # 启动子进程proc_writer，写入:
 proc_writer1.start()
 proc_writer2.start()
 # 启动子进程proc_reader，读取:
 proc_reader.start()
 # 等待proc_writer结束:
 proc_writer1.join()
 proc_writer2.join()
 # proc_reader进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
 proc_reader.terminate()

结果:

Process(1083) is writing... Put url_1 to queue... Process(1084) is writing... Put url_4 to queue... Process(1085) is reading... Get url_1 from queue. Get url_4 from queue. Put url_5 to queue... Get url_5 from queue. Put url_2 to queue... Get url_2 from queue. Put url_6 to queue... Get url_6 from queue. Put url_3 to queue... Get url_3 from queue.

Pipe 进程间通信

常用来在两个进程间通信，两个进程分别位于管道的两端。

multiprocessing.Pipe([duplex])

示例一和示例二，也是网上找的别人的例子，尝试理解并增加了注释而已。网上的例子，大多是例子一和例子二在一起的，这里分开来看，比较容易理解。

示例一：


from multiprocessing import Process, Pipe
def send(pipe):
 pipe.send(['spam'] + [42, 'egg']) # send 传输一个列表
 pipe.close()
if __name__ == '__main__':
 (con1, con2) = Pipe() # 创建两个 Pipe 实例
 sender = Process(target=send, args=(con1, )) # 函数的参数，args 一定是实例化之后的 Pip 变量，不能直接写 args=(Pip(),)
 sender.start() # Process 类启动进程
 print("con2 got: %s" % con2.recv()) # 管道的另一端 con2 从send收到消息
 con2.close() # 关闭管道

结果：

con2 got: ['spam', 42, 'egg']

示例二：


from multiprocessing import Process, Pipe
def talk(pipe):
 pipe.send(dict(name='Bob', spam=42)) # 传输一个字典
 reply = pipe.recv() # 接收传输的数据
 print('talker got:', reply)
if __name__ == '__main__':
 (parentEnd, childEnd) = Pipe() # 创建两个 Pipe() 实例，也可以改成 conf1， conf2
 child = Process(target=talk, args=(childEnd,)) # 创建一个 Process 进程，名称为 child
 child.start() # 启动进程
 print('parent got:', parentEnd.recv()) # parentEnd 是一个 Pip() 管道，可以接收 child Process 进程传输的数据
 parentEnd.send({x * 2 for x in 'spam'}) # parentEnd 是一个 Pip() 管道，可以使用 send 方法来传输数据
 child.join() # 传输的数据被 talk 函数内的 pip 管道接收，并赋值给 reply
 print('parent exit')

结果: