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Python多任务_进程

Python多任务_进程

作者: Lutous | 来源:发表于2020-03-12 17:27 被阅读0次
进程简单使用

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

  • target:如果传递了函数的引用,可以任务这个子进程就执行这里的代码
  • args:给target指定的函数传递的参数,以元组的方式传递
  • kwargs:给target指定的函数传递命名参数
  • name:给进程设定一个名字,可以不设定
  • group:指定进程组,大多数情况下用不到
  • Process创建的实例对象的常用方法:

start():启动子进程实例(创建子进程)

  • is_alive():判断进程子进程是否还在活着
  • join([timeout]):是否等待子进程执行结束,或等待多少秒
  • terminate():不管任务是否完成,立即终止子进程

Process创建的实例对象的常用属性:

  • name:当前进程的别名,默认为Process-N,N为从1开始递增的整数
  • pid:当前进程的pid(进程号)
import multiprocessing
import time


def work1():
   while True:
       time.sleep(1)
       print("------ in work1 ------")


def work2():
   while True:
       time.sleep(1)
       print("------ in work2 ------")


if __name__ == '__main__':
   multiprocessing.Process(target=work1).start()
   multiprocessing.Process(target=work2).start()
进程间通信

初始化Queue()对象时(例如:q=Queue()),若括号中没有指定最大可接收的消息数量,或数量为负值,那么就代表可接受的消息数量没有上限(直到内存的尽头);

  • 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([block[, timeout]]):获取队列中的一条消息,然后将其从列队中移除,block默认值为True;
import multiprocessing


def down_load(queue):
   data = [11, 22, 33, 44]

   for temp in data:
       queue.put(temp)
   print "=====正在下载数据====="


def analysis_data(queue):
   """
   数据处理
   :return:
   """
   while not queue.empty():
       print queue.get()
   print "=====完成解析====="


def main():
   # 创建一个队列
   queue = multiprocessing.Queue()

   # 创建多个进程,将队列的应用作为实参进行传递
   p1 = multiprocessing.Process(target=down_load, args=(queue, ))
   p2 = multiprocessing.Process(target=analysis_data, args=(queue, ))
   p1.start()
   p2.start()


if __name__ == '__main__':
   main()
进程池

multiprocessing.Pool常用函数解析:

  • apply_async(func[, args[, kwds]]) :使用非阻塞方式调用func(并行执行,堵塞方式必须等待上一个进程>- 退出才能执行下一个进程),args为传递给func的参数列表,kwds为传递给func的关键字参数列表;
  • close():关闭Pool,使其不再接受新的任务;
  • terminate():不管任务是否完成,立即终止;
  • join():主进程阻塞,等待子进程的退出, 必须在close或terminate之后使用;
from multiprocessing import Pool
import os, time, random


def worker(msg):
   t_start = time.time()
   print "%s 开始执行, 进程号为:%d" % (msg, os.getpid())

   time.sleep(random.random()*2)
   t_stop = time.time()
   print "%s 执行完毕,耗时%0.2f" % (msg, t_stop-t_start)


if __name__ == '__main__':
   po = Pool(3)
   for i in range(10):
   # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
   # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
       po.apply_async(worker, (i,))

   print "========Start========"
   po.close() # 关闭进程池,关闭后po不再接收新的请求
   po.join() # 等待po中所有子进程执行完成,必须放在close语句之后
   print "========End========="

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