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前言

multiprocessing庫(kù)是基于threading API，它可以把工作劃分為多個(gè)進(jìn)程。有些情況下，multiprocessing可以作為臨時(shí)替換取代threading來(lái)利用多個(gè)CPU內(nèi)核，相應(yīng)地避免Python全局解釋器鎖所帶來(lái)的計(jì)算瓶頸。

創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站建設(shè)由有經(jīng)驗(yàn)的網(wǎng)站設(shè)計(jì)師、開發(fā)人員和項(xiàng)目經(jīng)理組成的專業(yè)建站團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)網(wǎng)站視覺設(shè)計(jì)、用戶體驗(yàn)優(yōu)化、交互設(shè)計(jì)和前端開發(fā)等方面的工作，以確保網(wǎng)站外觀精美、做網(wǎng)站、成都做網(wǎng)站易于使用并且具有良好的響應(yīng)性。

下面，我們來(lái)看看multiprocessing庫(kù)創(chuàng)建進(jìn)程與threading庫(kù)有多像。

創(chuàng)建一個(gè)進(jìn)程

要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)進(jìn)程，最簡(jiǎn)單的方式是用一個(gè)目標(biāo)函數(shù)實(shí)例化一個(gè)Process對(duì)象，然后與threading一樣調(diào)用start()函數(shù)讓它工作。示例如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    for i in range(3): 
  
  
  
  
        print(i) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__=="__main__": 
  
  
  
  
    p = multiprocessing.Process(target=worker) 
  
  
  
  
    p.start() 
 
 
 
 

 運(yùn)行之后，效果如下：

需要注意的是，multiprocessing庫(kù)在Windows創(chuàng)建進(jìn)程必須在if __name__=="__main__":中，這是 Windows 上多進(jìn)程的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題。在 Windows 上，子進(jìn)程會(huì)自動(dòng) import 啟動(dòng)它的這個(gè)文件，而在 import 的時(shí)候是會(huì)執(zhí)行這些語(yǔ)句的。如果直接創(chuàng)建就會(huì)無(wú)限遞歸創(chuàng)建子進(jìn)程報(bào)錯(cuò)。所以必須把創(chuàng)建子進(jìn)程的部分用那個(gè) if 判斷保護(hù)起來(lái)，import 的時(shí)候 __name__ 不是 __main__ ，就不會(huì)遞歸運(yùn)行了。

設(shè)置進(jìn)程名

在threading線程中，我們可以通過(guò)其參數(shù)name設(shè)置線程名，同樣的我們也可以通過(guò)name參數(shù)設(shè)置其進(jìn)程的名字。示例如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(2) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker) 
  
  
  
  
    p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    p2.start() 
  
  
  
  
    p3.start() 
 
 
 
 

 運(yùn)行之后，效果如下：

守護(hù)進(jìn)程

和線程一樣，在所有子進(jìn)程沒有退出之前，主程序是不會(huì)退出的。有時(shí)候，我們可能需要啟動(dòng)一個(gè)后臺(tái)進(jìn)程，它可以一直運(yùn)行而不阻塞主程序退出。

要標(biāo)志一個(gè)守護(hù)進(jìn)程，可以將其添加第3個(gè)參數(shù)daemon，設(shè)置為True。默認(rèn)值為False，不作為守護(hù)進(jìn)程。示例如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(1) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker2(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(2) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker2, daemon=True) 
  
  
  
  
    p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker2, daemon=True) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    p2.start() 
  
  
  
  
    p3.start() 
 
 
 
 

 運(yùn)行之后，效果如下：

p2,p3為守護(hù)進(jìn)程，但p1不是所以執(zhí)行1秒之后，就退出主程序了，也就沒有打印p2p3的內(nèi)容。但是其依舊在執(zhí)行中，直到執(zhí)行完成。

join()

同樣的，如果你期望強(qiáng)制等待一個(gè)守護(hù)進(jìn)程的結(jié)束，可以增加join()函數(shù)。還是上面的代碼，示例如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(1) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker2(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(2) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker2, daemon=True) 
  
  
  
  
    p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker2, daemon=True) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    p2.start() 
  
  
  
  
    p3.start() 
  
  
  
  
    p1.join() 
  
  
  
  
    p2.join() 
  
  
  
  
    p3.join() 
 
 
 
 

 運(yùn)行之后，和設(shè)置進(jìn)程名的運(yùn)行結(jié)果一樣，這里不再展示。唯一與守護(hù)進(jìn)程代碼的區(qū)別就是最后三行join()函數(shù)代碼。當(dāng)然，也可以像線程一樣，給join()函數(shù)傳入一個(gè)時(shí)間，超過(guò)這個(gè)時(shí)間，主線程不再等待。

強(qiáng)制結(jié)束進(jìn)程

如果一個(gè)進(jìn)程已經(jīng)掛起或者不小心進(jìn)入了死鎖狀態(tài)，那么這個(gè)時(shí)候，我們往往會(huì)強(qiáng)制的結(jié)束進(jìn)程。對(duì)一個(gè)進(jìn)程對(duì)象調(diào)用terminate()會(huì)結(jié)束子進(jìn)程。示例如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(5) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
  
  
  
  
    p1.terminate() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
  
  
  
  
    p1.join() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
 
 
 
 

 運(yùn)行之后，輸出如下：

終止進(jìn)程后要使用join()函數(shù)等待進(jìn)程的退出。使進(jìn)程管理代碼有足夠的時(shí)間更新對(duì)象的狀態(tài)，以反應(yīng)進(jìn)程已經(jīng)終止。

進(jìn)程退出狀態(tài)碼

進(jìn)程退出時(shí)，生成的狀態(tài)碼可以通過(guò)exitcode屬性訪問(wèn)。下表就是其狀態(tài)碼的取值范圍以及其意義：

測(cè)試如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(5) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    p2.start() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
  
  
  
  
    p1.terminate() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
  
  
  
  
    print(p1.exitcode) 
  
  
  
  
    p1.join() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
  
  
  
  
    print(p1.exitcode) 
  
  
  
  
    time.sleep(5.5) 
  
  
  
  
    print(p2.exitcode) 
 
 
 
 

 運(yùn)行之后，效果如下：

可以看到，強(qiáng)制退出的進(jìn)程錯(cuò)誤碼為負(fù)數(shù)，正常退出的進(jìn)程錯(cuò)誤碼為0。

日志

調(diào)試并發(fā)問(wèn)題時(shí)，如果能夠訪問(wèn)multiprocessing所提供對(duì)象的內(nèi)部狀態(tài)，那么這會(huì)很有用。在實(shí)際的項(xiàng)目中，我們可以使用一個(gè)方便的模塊級(jí)函數(shù)啟用日志記錄，它使用logging建立一個(gè)日志記錄器對(duì)象，并增加一個(gè)處理器，使日志消息被發(fā)送到標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤通道。

示例如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import logging 
  
  
  
  
import sys 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print("運(yùn)行工作進(jìn)程") 
  
  
  
  
    sys.stdout.flush() 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    multiprocessing.log_to_stderr(logging.DEBUG) 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    p1.join() 
 
 
 
 

 運(yùn)行之后，效果如下：

派生進(jìn)程

與線程一樣，我們可以自定義進(jìn)程，而不必只是傳入一個(gè)函數(shù)進(jìn)行進(jìn)程的創(chuàng)建。

創(chuàng)建的進(jìn)程的方式也是派生自進(jìn)程類即可。示例如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
class WorkerProcess(multiprocessing.Process): 
  
  
  
  
    def run(self): 
  
  
  
  
        print(self.name) 
  
  
  
  
        return 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    for i in range(5): 
  
  
  
  
        p = WorkerProcess() 
  
  
  
  
        p.start() 
  
  
  
  
        p.join() 
 
 
 
 

 運(yùn)行之后，效果如下：

multiprocessing庫(kù)的進(jìn)程知識(shí)與threading一樣長(zhǎng)，因?yàn)楸酒膬?nèi)容已經(jīng)夠長(zhǎng)了，剩下的知識(shí)我們將在下一篇博文中接著講解。

新聞標(biāo)題：multiprocessing庫(kù)：Python像線程一樣管理
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