进程process

官方参考文档

图1

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

Process 创建进程

from multiprocessing import Process
import os

def info(title):
    print(title)
    print('module name:', __name__)
    print('parent process:', os.getppid())
    print('process id:', os.getpid())

def f(name):
    info('function f')
    print('hello', name)

if __name__ == '__main__':
    info('main line')
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start()
    p.join()

进程间通讯

使用queue和pipe进行进程通讯，可以避免使用锁，是进程和线程安全的

队列queue

from multiprocessing import Process, Queue

def f(q):
    q.put([42, None, 'hello'])

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p = Process(target=f, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())    # prints "[42, None, 'hello']"
    p.join()

管道Pipe

该Pipe()函数返回一对由管道连接的连接对象，默认情况下为双工（双向）。例如：

from multiprocessing import Process, Pipe

def f(conn):
    conn.send([42, None, 'hello'])
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = Pipe()
    p = Process(target=f, args=(child_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())   # prints "[42, None, 'hello']"
    p.join()

进程之间的同步

通过Lock类实现，数据通过锁进行同步

from multiprocessing import Process, Lock

def f(l, i):
    l.acquire()              #获得锁
    try:
        print('hello world', i)
    finally:
        l.release()           #释放锁

if __name__ == '__main__':
    
    lock = Lock()

    for num in range(10):
        p = Process(target=f, args=(lock, num))
        p.start()

进程之间共享状态

在进行并发编程时，通常最好尽可能避免使用共享状态。使用多个进程时尤其如此。

但是，如果您确实需要使用某些共享数据，则 multiprocessing可以提供一些方法。

共享内存

数据可以使用Value或 存储在共享内存映射中Array。例如，下面的代码

from multiprocessing import Process, Value, Array

def f(n, a):
    # n=num；a = arr
    n.value = 3.1415927
    for i in range(len(a)):
        a[i] = -a[i]

if __name__ == '__main__':
    num = Value('d', 0.0)            #浮点型数据num
    arr = Array('i', range(10))     #有符号整形数据

    p = Process(target=f, args=(num, arr))
    p.start()
    p.join()

    print(num.value)
    print(arr[:])

创建num和arr时，'d'与'i'参数用于被array模块使用的类型标志 ：'d'表示一个双精度浮点数，'i'表示有符号整数。这些共享对象将是进程和线程安全的。

为了更灵活地使用共享内存，可以使用multiprocessing.sharedctypes支持创建从共享内存分配的任意ctypes对象的 模块。

服务器进程

from multiprocessing import Process, Manager

def f(d, l):
    d[1] = '1'               #字典赋值
    d['2'] = 2
    d[0.25] = None
    l.reverse()            #list的值反向

if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:    #等价于manager = Manager()
        d = manager.dict()
        l = manager.list(range(10))

        p = Process(target=f, args=(d, l))
        p.start()
        p.join()

        print(d)
        print(l)