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进程

1 进程的基本概念

什么是进程

进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成;数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源;进程控制块用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志。

2 父进程和子进程

Linux 操作系统提供了一个 fork() 函数用来创建子进程,这个函数很特殊,调用一次,返回两次,因为操作系统是将当前的进程(父进程)复制了一份(子进程),然后分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0,而父进程返回子进程的 PID。我们可以通过判断返回值是不是 0 来判断当前是在父进程还是子进程中执行。 在 Python 中同样提供了 fork() 函数,此函数位于 os 模块下。

import os
import time

print("在创建子进程前: pid=%s, ppid=%s" % (os.getpid(), os.getppid()))

pid = os.fork()
if pid == 0:
    print("子进程信息: pid=%s, ppid=%s" % (os.getpid(), os.getppid()))
    time.sleep(5)
else:
    print("父进程信息: pid=%s, ppid=%s" % (os.getpid(), os.getppid()))
    time.sleep(5)
# 下面的内容会被打印两次,一次是在父进程中,一次是在子进程中。
# 父进程中拿到的返回值是创建的子进程的pid,大于0
print("fork: pid=%s, ppid=%s" % (os.getpid(), os.getppid()))
结果:在创建子进程前: pid=3792,ppid=2285
父进程信息: pid=3792,ppid=2285
子进程信息: pid=3793, ppid=3792
fork:pid=3793,ppid=3792
fork:pid=3792,ppid=2285
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2.1 父子进程如何区分

子进程是父进程通过fork()产生出来的,pid = os.fork()

通过返回值pid是否为0,判断是否为子进程,如果是0,则表示是子进程

由于 fork() 是 Linux 上的概念,所以如果要跨平台,最好还是使用 subprocess 模块来创建子进程。

2.2 子进程如何回收

python中采用os.wait()方法用来回收子进程占用的资源

pid, result = os.wait() # 回收子进程资源  阻塞,等待子进程执行完成回收

如果有子进程没有被回收的,但是父进程已经死掉了,这个子进程就是僵尸进程。

3 python进程模块

python的进程multiprocessing模块有多种创建进程的方式,每种创建方式和进程资源的回收都不太相同,下面分别针对Process,Pool及系统自带的fork三种进程分析。

3.1 fork()

import os
pid = os.fork()  # 创建一个子进程
#os.wait()  # 等待子进程结束释放资源
print(pid)
pid为0代表字进程
结果:3874
0

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缺点:

1.兼容性差,只能在类linux系统下使用,windows系统不可使用;

2.扩展性差,当需要多条进程的时候,进程管理变得很复杂;

3.会产生“孤儿”进程和“僵尸”进程,需要手动回收资源。
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优点:

是系统自带的接近低层的创建方式,运行效率高。
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3.2 process进程

multiprocessing模块提供Process类实现新建进程
import os
from multiprocessing  import Process
import time

def fun(name):
	print("2 子进程信息: pid=%s, ppid=%s" % (os.getpid(), os.getppid()))
	print("hello " + name)
	

def test():
	print('ssss')


if __name__ == "__main__":
	print("1 主进程信息: pid=%s, ppid=%s" % (os.getpid(), os.getppid()))
	ps = Process(target=fun, args=('jingsanpang', ))
	print("111 ##### ps pid: " + str(ps.pid) + ", ident:" + str(ps.ident))
	print("3 进程信息: pid=%s, ppid=%s" % (os.getpid(), os.getppid()))
	print(ps.is_alive())
	ps.start()
	print(ps.is_alive())
	print("222 #### ps pid: " + str(ps.pid) + ", ident:" + str(ps.ident))
	print("4 进程信息: pid=%s, ppid=%s" % (os.getpid(), os.getppid()))
	ps.join()
	print(ps.is_alive())
	print("5 进程信息: pid=%s, ppid=%s" % (os.getpid(), os.getppid()))
	ps.terminate()
	print("6 进程信息: pid=%s, ppid=%s" % (os.getpid(), os.getppid()))
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特点:

1.注意:Process对象可以创建进程,但Process对象不是进程,其删除与否与系统资源是否被回收没有直接的关系。

2.主进程执行完毕后会默认等待子进程结束后回收资源,不需要手动回收资源;join()函数用来控制子进程结束的顺序,其内部也有一个清除僵尸进程的函数,可以回收资源;

3.Process进程创建时,子进程会将主进程的Process对象完全复制一份,这样在主进程和子进程各有一个 Process对象,但是p.start()启动的是子进程,主进程中的Process对象作为一个静态对象存在,不执行。

4.当子进程执行完毕后,会产生一个僵尸进程,其会被join函数回收,或者再有一条进程开启,start函数也会回收僵尸进程,所以不一定需要写join函数。

5.windows系统在子进程结束后会立即自动清除子进程的Process对象,而linux系统子进程的Process对象如果没有join函数和start函数的话会在主进程结束后统一清除。

另外还可以通过继承Process对象来重写run方法创建进程

3.3 进程池POOL (多个进程)

import multiprocessing
import time

def work(msg):
	mult_proces_name = multiprocessing.current_process().name
	print('process: ' + mult_proces_name + '-' + msg)
	

if __name__ == "__main__":
	pool = multiprocessing.Pool(processes=5) # 创建4个进程
	for i in range(20):
		msg = "process %d" %(i)
		pool.apply_async(work, (msg, ))
	pool.close() # 关闭进程池,表示不能在往进程池中添加进程
	pool.join() # 等待进程池中的所有进程执行完毕,必须在close()之后调用
	print("Sub-process all done.")
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上述代码中的pool.apply_async()是apply()函数的变体,apply_async()是apply()的并行版本,apply()是apply_async()的阻塞版本,使用apply()主进程会被阻塞直到函数执行结束,所以说是阻塞版本。apply()既是Pool的方法,也是Python内置的函数,两者等价。可以看到输出结果并不是按照代码for循环中的顺序输出的。

多个子进程并返回值

apply_async()本身就可以返回被进程调用的函数的返回值。上一个创建多个子进程的代码中,如果在函数func中返回一个值,那么pool.apply_async(func, (msg, ))的结果就是返回pool中所有进程的值的对象(注意是对象,不是值本身)。

import multiprocessing
import time

def func(msg):
    return multiprocessing.current_process().name + '-' + msg

if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # 创建4个进程
    results = []
    for i in range(20):
        msg = "process %d" %(i)
        results.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
    pool.close() # 关闭进程池,表示不能再往进程池中添加进程,需要在join之前调用
    pool.join() # 等待进程池中的所有进程执行完毕
    print ("Sub-process(es) done.")

    for res in results:
        print (res.get())
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与之前的输出不同,这次的输出是有序的。 如果电脑是八核,建立8个进程,在Ubuntu下输入top命令再按下大键盘的1,可以看到每个CPU的使用率是比较平均的

4 进程间通信方式

  1. 管道pipe:管道是一种半双工的通信方式,数据只能单向流动,而且只能在具有亲缘关系的进程间使用。进程的亲缘关系通常是指父子进程关系。
  2. 命名管道FIFO:有名管道也是半双工的通信方式,但是它允许无亲缘关系进程间的通信。
  3. 消息队列MessageQueue:消息队列是由消息的链表,存放在内核中并由消息队列标识符标识。消息队列克服了信号传递信息少、管道只能承载无格式字节流以及缓冲区大小受限等缺点。
  4. 共享存储SharedMemory:共享内存就是映射一段能被其他进程所访问的内存,这段共享内存由一个进程创建,但多个进程都可以访问。共享内存是最快的 IPC 方式,它是针对其他进程间通信方式运行效率低而专门设计的。它往往与其他通信机制,如信号两,配合使用,来实现进程间的同步和通信。

以上几种进程间通信方式中,消息队列是使用的比较频繁的方式。

(1)管道pipe**

import multiprocessing

def foo(sk):
   sk.send('hello father')
   print(sk.recv())

if __name__ == '__main__':
   conn1,conn2=multiprocessing.Pipe()    #开辟两个口,都是能进能出,括号中如果False即单向通信
   p=multiprocessing.Process(target=foo,args=(conn1,))  #子进程使用sock口,调用foo函数
   p.start()
   print(conn2.recv())  #主进程使用conn口接收
   conn2.send('hi son') #主进程使用conn口发送
   结果:hello father
   hi son
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(2)消息队列Queue Queue是多进程的安全队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。

Queue的一些常用方法:

  • 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():获取队列中的一条消息,然后将其从列队中移除,可传参超时时长。
  • Queue.get_nowait():相当Queue.get(False),取不到值时触发异常:Empty;
  • Queue.put():将一个值添加进数列,可传参超时时长。
  • Queue.put_nowait():相当于Queue.get(False),当队列满了时报错:Full。 案例: from multiprocessing import Process, Queue import time

def write(q):
   for i in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']:
      print('Put %s to queue' % i)
      q.put(i)
      time.sleep(0.5)


def read(q):
   while True:
      v = q.get(True)
      print('get %s from queue' % v)


if __name__ == '__main__':
   q = Queue()
   pw = Process(target=write, args=(q,))
   pr = Process(target=read, args=(q,))
   print('write process = ', pw)
   print('read  process = ', pr)
   pw.start()
   pr.start()
   pw.join()
   pr.join()
   pr.terminate()
   pw.terminate()
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Queue和pipe只是实现了数据交互,并没实现数据共享,即一个进程去更改另一个进程的数据。

注:进程间通信应该尽量避免使用共享数据的方式

多进程实现生产者消费者

以下通过多进程实现生产者,消费者模式

import multiprocessing
from multiprocessing import Process
from time import sleep
import time


class MultiProcessProducer(multiprocessing.Process):
   def __init__(self, num, queue):
      """Constructor"""
      multiprocessing.Process.__init__(self)
      self.num = num
      self.queue = queue

   def run(self):
      t1 = time.time()
      print('producer start ' + str(self.num))
      for i in range(1000):
         self.queue.put((i, self.num))
      # print 'producer put', i, self.num
      t2 = time.time()

      print('producer exit ' + str(self.num))
      use_time = str(t2 - t1)
      print('producer ' + str(self.num) + ', 
      use_time: '+ use_time)



class MultiProcessConsumer(multiprocessing.Process):
   def __init__(self, num, queue):
      """Constructor"""
      multiprocessing.Process.__init__(self)
      self.num = num
      self.queue = queue

   def run(self):
      t1 = time.time()
      print('consumer start ' + str(self.num))
      while True:
         d = self.queue.get()
         if d != None:
            # print 'consumer get', d, self.num
            continue
         else:
            break
      t2 = time.time()
      print('consumer exit ' + str(self.num))
      print('consumer ' + str(self.num) + ', use time:' + str(t2 - t1))


def main():
   # create queue
   queue = multiprocessing.Queue()

   # create processes
   producer = []
   for i in range(5):
      producer.append(MultiProcessProducer(i, queue))

   consumer = []
   for i in range(5):
      consumer.append(MultiProcessConsumer(i, queue))

   # start processes
   for i in range(len(producer)):
      producer[i].start()

   for i in range(len(consumer)):
      consumer[i].start()

   # wait for processs to exit
   for i in range(len(producer)):
      producer[i].join()

   for i in range(len(consumer)):
      queue.put(None)

   for i in range(len(consumer)):
      consumer[i].join()

   print('all done finish')


if __name__ == "__main__":
   main()
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6 总结

python中的多进程创建有以下两种方式:

(1)fork子进程

(2)采用 multiprocessing 这个库创建子进程

需要注意的是队列中Queue.Queue是线程安全的,但并不是进程安全,所以多进程一般使用线程、进程安全的multiprocessing.Queue()

另外, 进程池使用 multiprocessing.Pool实现,pool = multiprocessing.Pool(processes = 3),产生一个进程池,pool.apply_async实现非租塞模式,pool.apply实现阻塞模式。

apply_async和 apply函数,前者是非阻塞的,后者是阻塞。可以看出运行时间相差的倍数正是进程池数量。

同时可以通过result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))获取非租塞式调用结果信息的。

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