一、进程的概念

相信很多同学都听说过windows、linux，MacOS都是多任务，多用户的操作系统。那什么是多任务呢？简单的来说mp3、qq、微信都相当于一个任务，如果这些任务在一个单核cpu中同时运行的方式是无法实现的，单核cpu在某一时刻只能执行一个任务。也许这个时候就会有人问了，那单核cpu是如何实现多任务的呢？这个原理也很简单，我们都知道计算机的运行速度非常快，计算机将这些任务分配一些时间，也就是操作系统交替执行这些任务，如给MP3分配0.01s的执行时间，qq分配0.02s的执行时间，微信分配0.03s的执行时间，每当一个任务的执行时间到了之后就会执行下一个任务，依次类推知道任务执行完毕，程序结束。

程序和进程的区别

1、编写完毕的代码，在没有运行的时候，称之为程序；
2、正在运行着的代码，就成为进程
3、进程，除了包含代码以外，还有需要运行的环境等，所以和程序是有区别的
对于操作系统来说，一个任务就是一个进程，打开一个浏览器相当于开启了一个浏览器进程，打开一个播放器相当于开启了一个播放器的进程，打开两个记事本程序，相当于开启了两个记事本进程。而进程的调度和执行顺序是操作系统根据进程的调度算法和进程的优先级别以及其它的因素共同决定的。进程是系统进行资源分配和调度的基本单位

二、进程的状态

image.png

2-1 进程有三个状态：就绪状态，阻塞状态，执行状态

1、就绪状态：指进程已处于准备好运行的状态，即进程已分配到除CPU以外的所有必要资源后，只要再获得CPU资源，便可立刻执行。如果系统中有许多进程处于就绪状态，通常按照一定的策略排成一个队列，称之为就绪队列。
2、执行状态：指进程已获得CPU，其程序正在执行的状态。对任何一个时刻而言，在单处理机系统中，只有一个进程处于执行状态，而如果是多处理机系统中，则有多个进程处于执行状态。
3、阻塞状态：指正在执行的进程由于发生某事件（如I/O请求，申请缓冲区失败等）暂时无法继续执行的状态，即进程的执行收到阻塞。一般这种状态可称之为阻塞状态、等待状态和封锁状态。

2-2 进程状态的相互转换

当然理论上上述三种状态之间转换分为六种情况；
运行——>就绪：1，主要是进程占用CPU的时间过长，而系统分配给该进程占用CPU的时间是有限的；2，在采用抢先式优先级调度算法的系统中,当有更高优先级的进程要运行时，该进程就被迫让出CPU，该进程便由执行状态转变为就绪状态。
就绪——>运行：运行的进程的时间片用完，调度就转到就绪队列中选择合适的进程分配CPU
运行——>阻塞：正在执行的进程因发生某等待事件而无法执行，则进程由执行状态变为阻塞状态，如发生了I/O请求
阻塞——>就绪:进程所等待的事件已经发生，就进入就绪队列

以下两种状态是不可能发生的：
阻塞——>运行：即使给阻塞进程分配CPU，也无法执行，操作系统在进行调度时不会从阻塞队列进行挑选，而是从就绪队列中选取
就绪——>阻塞：就绪态根本就没有执行，谈不上进入阻塞态。

三、python创建进程

3-1 使用fork()创建一个新的进程

    import os

    # 注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以
    pid = os.fork()

    if pid == 0:
        print('哈哈1')
    else:
        print('哈哈2')

运行结果：

image.png

使用fork()的注意事项：
1、程序执行到os.fork()时，操作系统会创建一个新的进程（子进程），然后复制父进程的所有信息到子进程中
2、然后父进程和子进程都会从fork()函数中得到一个返回值，在子进程中这个值一定是0，而父进程中是子进程的 id号
3、在Unix/Linux操作系统中，提供了一个fork()系统函数，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），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ID。这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。

3-1-1 getpid()获取当前进程的进程号、getppid()获取父进程的进程号

import os
rpid = os.fork()
if rpid<0:
    print("fork调用失败。")
elif rpid == 0:
    print("我是子进程（%s），我的父进程是（%s）"%(os.getpid(),os.getppid()))
    x+=1
else:
    print("我是父进程（%s），我的子进程是（%s）"%(os.getpid(),rpid))
print("父子进程都可以执行这里的代码")

运行结果：

我是父进程（19360），我的子进程是（19361）
父子进程都可以执行这里的代码
我是子进程（19361），我的父进程是（19360）
父子进程都可以执行这里的代码

3-1-2 使用多次fork()函数创建进程

import os
import time

# 注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以
pid = os.fork()
if pid == 0:
    print('哈哈1')
else:
    print('哈哈2')

pid = os.fork()
if pid == 0:
    print('哈哈3')
else:
    print('哈哈4')

time.sleep(1)

运行结果：

image.png image.png

注意：
1、父进程、子进程执行顺序没有规律，完全取决于操作系统的调度算法
2、多进程中，每个进程中所有数据（包括全局变量）都各有拥有一份，互不影响

3-2 使用multiprocessing模块

3-2-1 multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象

from multiprocessing import Process
import os
#子进程要执行的代码
def run(name):
    print("子进程运行中，name=%s,pid=%d"%(name,os.getpid()))
if __name__ == "__main__":
    print("父进程%d"%os.getpid())
    p = Process(targget=run,args=(test,))
    print("子进程将要执行")
    p.start()
    p.join()
    print("子进程已结束")

运行结果：

image.png

说明：
1、创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动，这样创建进程比fork()还要简单。
2、join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。

3-2-2 Process语法结构

Process语法结构如下：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
target：表示这个进程实例所调用对象；
args：表示调用对象的位置参数元组；
kwargs：表示调用对象的关键字参数字典；
name：为当前进程实例的别名；
group：大多数情况下用不到；

Process类常用方法：
is_alive()：判断进程实例是否还在执行；
join([timeout])：是否等待进程实例执行结束，或等待多少秒；
start()：启动进程实例（创建子进程）；
run()：如果没有给定target参数，对这个对象调用start()方法时，就将执行对象中的run()方法；
terminate()：不管任务是否完成，立即终止；

Process类常用属性：
name：当前进程实例别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数；
pid：当前进程实例的PID值；

3-2-3 Process子类创建进程

创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承Process类，每次实例化这个类的时候，就等同于实例化一个进程对象，请看下面的实例：

from multiprocessing import Process
import time
import os

#继承Process类
class Process_Class(Process):
    #因为Process类本身也有__init__方法，这个子类相当于重写了这个方法，
    #但这样就会带来一个问题，我们并没有完全的初始化一个Process类，所以就不能使用从这个类继承的一些方法和属性，
    #最好的方法就是将继承类本身传递给Process.__init__方法，完成这些初始化操作
    def __init__(self,interval):
        Process.__init__(self)
        self.interval = interval

    #重写了Process类的run()方法
    def run(self):
        print("子进程(%s) 开始执行，父进程为（%s）"%(os.getpid(),os.getppid()))
        t_start = time.time()
        time.sleep(self.interval)
        t_stop = time.time()
        print("(%s)执行结束，耗时%0.2f秒"%(os.getpid(),t_stop-t_start))

if __name__=="__main__":
    t_start = time.time()
    print("当前程序进程(%s)"%os.getpid())        
    p1 = Process_Class(2)
    #对一个不包含target属性的Process类执行start()方法，就会运行这个类中的run()方法，所以这里会执行p1.run()
    p1.start()
    p1.join()
    t_stop = time.time()
    print("(%s)执行结束，耗时%0.2f"%(os.getpid(),t_stop-t_start))

3-3 进程池pool

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，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指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行，请看下面的实例：

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()))
    #random.random()随机生成0~1之间的浮点数
    time.sleep(random.random()*2) 
    t_stop = time.time()
    print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))

po=Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
    #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-----")

运行结果：

----start----
0开始执行,进程号为21466
1开始执行,进程号为21468
2开始执行,进程号为21467
0 执行完毕，耗时1.01
3开始执行,进程号为21466
2 执行完毕，耗时1.24
4开始执行,进程号为21467
3 执行完毕，耗时0.56
5开始执行,进程号为21466
1 执行完毕，耗时1.68
6开始执行,进程号为21468
4 执行完毕，耗时0.67
7开始执行,进程号为21467
5 执行完毕，耗时0.83
8开始执行,进程号为21466
6 执行完毕，耗时0.75
9开始执行,进程号为21468
7 执行完毕，耗时1.03
8 执行完毕，耗时1.05
9 执行完毕，耗时1.69
-----end-----

3-3-1 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；

apply(func[, args[, kwds]])：使用阻塞方式调用func
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；

image.png

3-4 .创建进程的三种方式总结

1、使用fork()函数创建的进程仅仅在linux和MacOS系统下用，在windows中不支持；创建出来的子进程跟父进程之间的结束顺序不一定，有可能父进程先结束，也有可能子进程先结束。父进程结束影响不到子进程。
2、使用Pool进程池创建进程的方式，父进程不会等待子进程结束，如果父进程结束，子进程也就随之结束。往往会造成父进程已经结束了，子进程中的代码还没有运行。简单点说，父亲死了，儿子也活不了。

四、进程间的通信

4-1 Queue

4-1-1 Queue的使用

可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：

from multiprocessing import Queue
q=Queue(3) #初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put("消息1") 
q.put("消息2")
print(q.full())  #False
q.put("消息3")
print(q.full()) #True

#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
try:
    q.put("消息4",True,2)
except:
    print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())

try:
    q.put_nowait("消息4")
except:
    print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())

#推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
if not q.full():
    q.put_nowait("消息4")

#读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
if not q.empty():
    for i in range(q.qsize()):
        print(q.get_nowait())

运行结果：

False
True
消息列队已满，现有消息数量:3
消息列队已满，现有消息数量:3
消息1
消息2
消息3

说明：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；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛出"Queue.Empty"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；
Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；
Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出"Queue.Full"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出"Queue.Full"异常；
Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；

4-1-2. Queue实例

我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：

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

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
    for value in ['A', 'B', 'C']:
        print 'Put %s to queue...' % value
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
    while True:
        if not q.empty():
            value = q.get(True)
            print 'Get %s from queue.' % value
            time.sleep(random.random())
        else:
            break

if __name__=='__main__':
    # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
    q = Queue()
    pw = Process(target=write, args=(q,))
    pr = Process(target=read, args=(q,))
    # 启动子进程pw，写入:
    pw.start()    
    # 等待pw结束:
    pw.join()
    # 启动子进程pr，读取:
    pr.start()
    pr.join()
    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
    print ("")
    print('所有数据都写入并且读完')

运行结果：

image.png

4-2. 进程池中的Queue

如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：

#修改import中的Queue为Manager
from multiprocessing import Manager,Pool
import os,time,random

def reader(q):
    print("reader启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
    for i in range(q.qsize()):
        print("reader从Queue获取到消息：%s"%q.get(True))

def writer(q):
    print("writer启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
    for i in "dongGe":
        q.put(i)

if __name__=="__main__":
    print("(%s) start"%os.getpid())
    q=Manager().Queue() #使用Manager中的Queue来初始化
    po=Pool()
    #使用阻塞模式创建进程，这样就不需要在reader中使用死循环了，可以让writer完全执行完成后，再用reader去读取
    po.apply(writer,(q,))
    po.apply(reader,(q,))
    po.close()
    po.join()
    print("(%s) End"%os.getpid())

运行结果：

(21156) start
writer启动(21162),父进程为(21156)
reader启动(21162),父进程为(21156)
reader从Queue获取到消息：d
reader从Queue获取到消息：o
reader从Queue获取到消息：n
reader从Queue获取到消息：g
reader从Queue获取到消息：G
reader从Queue获取到消息：e
(21156) End