Python多程序程式設計
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序. multiprocessing python中的多執行緒其實並不是真正的多執行緒，如果想要充分地使用多核CPU的資源，在python中大部分情況需要使用多程序。Python提供了非常好用的多程序包multiprocessing，只需要定義一個函式，Python會完成其他所有事情。藉助這個包，可以輕鬆完成從單程序到併發執行的轉換。multiprocessing支援子程序、通訊和共享資料、執行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等元件。
1. Process
建立程序的類：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，target表示呼叫物件，args表示呼叫物件的位置引數元組。kwargs表示呼叫物件的字典。name為別名。group實質上不使用。方法
屬性：authkey、daemon（要通過start()設定）、exitcode(程序在執行時為None、如果為–N，表示被訊號N結束）、name、pid。其中daemon是父程序終止後自動終止，且自己不能產生新程序，必須在start()之前設定。
例1.1：建立函式並將其作為單個程序
import multiprocessing
import time
def worker(interval):
n = 5
while n > 0:
print("The time is {0}".format(time.ctime()))
time.sleep(interval)
n -= 1
if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target = worker, args = (3,))
p.start()
print "p.pid:", p.pid
print "p.name:", p.name
print "p.is_alive:", p.is_alive()
結果
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21 20:55:24 2015
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例1.2：建立函式並將其作為多個程序
import multiprocessing
import time
def worker_1(interval):
print "worker_1"
time.sleep(interval)
print "end worker_1"
def worker_2(interval):
print "worker_2"
time.sleep(interval)
print "end worker_2"
def worker_3(interval):
print "worker_3"
time.sleep(interval)
print "end worker_3"
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(target = worker_1, args = (2,))
p2 = multiprocessing.Process(target = worker_2, args = (3,))
p3 = multiprocessing.Process(target = worker_3, args = (4,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
print("The number of CPU is:" + str(multiprocessing.cpu_count()))
for p in multiprocessing.active_children():
print("child p.name:" + p.name + "\tp.id" + str(p.pid))
print "END!!!!!!!!!!!!!!!!!"
結果
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例1.3：將程序定義為類
import multiprocessing
import time
class ClockProcess(multiprocessing.Process):
def __init__(self, interval):
multiprocessing.Process.__init__(self)
self.interval = interval
def run(self):
n = 5
while n > 0:
print("the time is {0}".format(time.ctime()))
time.sleep(self.interval)
n -= 1
if __name__ == '__main__':
p = ClockProcess(3)
p.start()
注：程序p呼叫start()時，自動呼叫run()
結果
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例1.4：daemon程式對比結果
#1.4-1 不加daemon屬性
import multiprocessing
import time
def worker(interval):
print("work start:{0}".format(time.ctime()));
time.sleep(interval)
print("work end:{0}".format(time.ctime()));
if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target = worker, args = (3,))
p.start()
print "end!"
結果
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#1.4-2 加上daemon屬性
import multiprocessing
import time
def worker(interval):
print("work start:{0}".format(time.ctime()));
time.sleep(interval)
print("work end:{0}".format(time.ctime()));
if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target = worker, args = (3,))
p.daemon = True
p.start()
print "end!"
結果
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注：因子程序設定了daemon屬性，主程序結束，它們就隨著結束了。
#1.4-3 設定daemon執行完結束的方法
import multiprocessing
import time
def worker(interval):
print("work start:{0}".format(time.ctime()));
time.sleep(interval)
print("work end:{0}".format(time.ctime()));
if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target = worker, args = (3,))
p.daemon = True
p.start()
p.join()
print "end!"
結果
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2. Lock
當多個程序需要訪問共享資源的時候，Lock可以用來避免訪問的衝突。
import multiprocessing
import sys
def worker_with(lock, f):
with lock:
fs = open(f, 'a+')
n = 10
while n > 1:
fs.write("Lockd acquired via with\n")
n -= 1
fs.close()
def worker_no_with(lock, f):
lock.acquire()
try:
fs = open(f, 'a+')
n = 10
while n > 1:
fs.write("Lock acquired directly\n")
n -= 1
fs.close()
finally:
lock.release()
if __name__ == "__main__":
lock = multiprocessing.Lock()
f = "file.txt"
w = multiprocessing.Process(target = worker_with, args=(lock, f))
nw = multiprocessing.Process(target = worker_no_with, args=(lock, f))
w.start()
nw.start()
print "end"
結果（輸出檔案）
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3. Semaphore
Semaphore用來控制對共享資源的訪問數量，例如池的最大連線數。
import multiprocessing
import time
def worker(s, i):
s.acquire()
print(multiprocessing.current_process().name + "acquire");
time.sleep(i)
print(multiprocessing.current_process().name + "release\n");
s.release()
if __name__ == "__main__":
s = multiprocessing.Semaphore(2)
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target = worker, args=(s, i*2))
p.start()
結果
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4. Event
Event用來實現程序間同步通訊。
import multiprocessing
import time
def wait_for_event(e):
print("wait_for_event: starting")
e.wait()
print("wairt_for_event: e.is_set()->" + str(e.is_set()))
def wait_for_event_timeout(e, t):
print("wait_for_event_timeout:starting")
e.wait(t)
print("wait_for_event_timeout:e.is_set->" + str(e.is_set()))
if __name__ == "__main__":
e = multiprocessing.Event()
w1 = multiprocessing.Process(name = "block",
target = wait_for_event,
args = (e,))
w2 = multiprocessing.Process(name = "non-block",
target = wait_for_event_timeout,
args = (e, 2))
w1.start()
w2.start()
time.sleep(3)
e.set()
print("main: event is set")
結果
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5. Queue
Queue是多程序安全的佇列，可以使用Queue實現多程序之間的資料傳遞。put方法用以插入資料到佇列中，put方法還有兩個可選引數：blocked和timeout。如果blocked為True（預設值），並且timeout為正值，該方法會阻塞timeout指定的時間，直到該佇列有剩餘的空間。如果超時，會丟擲Queue.Full異常。如果blocked為False，但該Queue已滿，會立即丟擲Queue.Full異常。
get方法可以從佇列讀取並且刪除一個元素。同樣，get方法有兩個可選引數：blocked和timeout。如果blocked為True（預設值），並且timeout為正值，那麼在等待時間內沒有取到任何元素，會丟擲Queue.Empty異常。如果blocked為False，有兩種情況存在，如果Queue有一個值可用，則立即返回該值，否則，如果佇列為空，則立即丟擲Queue.Empty異常。Queue的一段示例程式碼：
import multiprocessing
def writer_proc(q):
try:
q.put(1, block = False)
except:
pass
def reader_proc(q):
try:
print q.get(block = False)
except:
pass
if __name__ == "__main__":
q = multiprocessing.Queue()
writer = multiprocessing.Process(target=writer_proc, args=(q,))
writer.start()
reader = multiprocessing.Process(target=reader_proc, args=(q,))
reader.start()
reader.join()
writer.join()
結果
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6. Pipe
Pipe方法返回(conn1, conn2)代表一個管道的兩個端。Pipe方法有duplex引數，如果duplex引數為True(預設值)，那麼這個管道是全雙工模式，也就是說conn1和conn2均可收發。duplex為False，conn1只負責接受訊息，conn2只負責傳送訊息。
send和recv方法分別是傳送和接受訊息的方法。例如，在全雙工模式下，可以呼叫conn1.send傳送訊息，conn1.recv接收訊息。如果沒有訊息可接收，recv方法會一直阻塞。如果管道已經被關閉，那麼recv方法會丟擲EOFError。
import multiprocessing
import time
def proc1(pipe):
while True:
for i in xrange(10000):
print "send: %s" %(i)
pipe.send(i)
time.sleep(1)
def proc2(pipe):
while True:
print "proc2 rev:", pipe.recv()
time.sleep(1)
def proc3(pipe):
while True:
print "PROC3 rev:", pipe.recv()
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
pipe = multiprocessing.Pipe()
p1 = multiprocessing.Process(target=proc1, args=(pipe[0],))
p2 = multiprocessing.Process(target=proc2, args=(pipe[1],))
#p3 = multiprocessing.Process(target=proc3, args=(pipe[1],))
p1.start()
p2.start()
#p3.start()
p1.join()
p2.join()
#p3.join()
結果
7. Pool
在利用Python進行系統管理的時候，特別是同時操作多個檔案目錄，或者遠端控制多臺主機，並行操作可以節約大量的時間。當被操作物件數目不大時，可以直接利用multiprocessing中的Process動態成生多個程序，十幾個還好，但如果是上百個，上千個目標，手動的去限制程序數量卻又太過繁瑣，此時可以發揮程序池的功效。 Pool可以提供指定數量的程序，供使用者呼叫，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那麼就會建立一個新的程序用來執行該請求；但如果池中的程序數已經達到規定最大值，那麼該請求就會等待，直到池中有程序結束，才會建立新的程序來它。
例7.1：使用程序池（非阻塞）
#coding: utf-8
import multiprocessing
import time
def func(msg):
print "msg:", msg
time.sleep(3)
print "end"
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
for i in xrange(4):
msg = "hello %d" %(i)
pool.apply_async(func, (msg, )) #維持執行的程序總數為processes，當一個程序執行完畢後會新增新的程序進去
print "Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"
pool.close()
pool.join() #呼叫join之前，先呼叫close函式，否則會出錯。執行完close後不會有新的程序加入到pool,join函式等待所有子程序結束
print "Sub-process(es) done."
一次執行結果
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函式解釋：
- apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞，apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的（理解區別，看例1例2結果區別）
- close() 關閉pool，使其不在接受新的任務。
- terminate() 結束工作程序，不在處理未完成的任務。
- join() 主程序阻塞，等待子程序的退出， join方法要在close或terminate之後使用。
執行說明：建立一個程序池pool，並設定程序的數量為3，xrange(4)會相繼產生四個物件[0, 1, 2, 4]，四個物件被提交到pool中，因pool指定程序數為3，所以0、1、2會直接送到程序中執行，當其中一個執行完事後才空出一個程序處理物件3，所以會出現輸出“msg: hello 3”出現在"end"後。因為為非阻塞，主函式會自己執行自個的，不搭理程序的執行，所以執行完for迴圈後直接輸出“mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~”，主程式在pool.join（）處等待各個程序的結束。
例7.2：使用程序池（阻塞）
#coding: utf-8
import multiprocessing
import time
def func(msg):
print "msg:", msg
time.sleep(3)
print "end"
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
for i in xrange(4):
msg = "hello %d" %(i)
pool.apply(func, (msg, )) #維持執行的程序總數為processes，當一個程序執行完畢後會新增新的程序進去
print "Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"
pool.close()
pool.join() #呼叫join之前，先呼叫close函式，否則會出錯。執行完close後不會有新的程序加入到pool,join函式等待所有子程序結束
print "Sub-process(es) done."
一次執行的結果
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例7.3：使用程序池，並關注結果
import multiprocessing
import time
def func(msg):
print "msg:", msg
time.sleep(3)
print "end"
return "done" + msg
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
result = []
for i in xrange(3):
msg = "hello %d" %(i)
result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
pool.close()
pool.join()
for res in result:
print ":::", res.get()
print "Sub-process(es) done."
一次執行結果
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例7.4：使用多個程序池
#coding: utf-8
import multiprocessing
import os, time, random
def Lee():
print "\nRun task Lee-%s" %(os.getpid()) #os.getpid()獲取當前的程序的ID
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 10) #random.random()隨機生成0-1之間的小數
end = time.time()
print 'Task Lee, runs %0.2f seconds.' %(end - start)
def Marlon():
print "\nRun task Marlon-%s" %(os.getpid())
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 40)
end=time.time()
print 'Task Marlon runs %0.2f seconds.' %(end - start)
def Allen():
print "\nRun task Allen-%s" %(os.getpid())
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 30)
end = time.time()
print 'Task Allen runs %0.2f seconds.' %(end - start)
def Frank():
print "\nRun task Frank-%s" %(os.getpid())
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 20)
end = time.time()
print 'Task Frank runs %0.2f seconds.' %(end - start)
if __name__=='__main__':
function_list= [Lee, Marlon, Allen, Frank]
print "parent process %s" %(os.getpid())
pool=multiprocessing.Pool(4)
for func in function_list:
pool.apply_async(func) #Pool執行函式，apply執行函式,當有一個程序執行完畢後，會新增一個新的程序到pool中
print 'Waiting for all subprocesses done...'
pool.close()
pool.join() #呼叫join之前，一定要先呼叫close() 函式，否則會出錯, close()執行後不會有新的程序加入到pool,join函式等待素有子程序結束
print 'All subprocesses done.'
一次執行結果
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posted @ 2015-04-30 14:46 jihite 閱讀(124042) 評論(11) 編輯 收藏
評論列表
#1樓 2015-06-08 17:59
這文章不錯啊！學習了！
您好，請問為什麼我在執行您的例子1.1的時候只輸出了一條記錄： p.pid: 12812 p.name: Process-1 p.is_alive: True 是我用IDE問題嗎？我用的是wing ide，希望指教一下。
#3樓[樓主] 2015-07-29 23:10
@ BetterThinker 在windows下的話用命令開啟： D:\Python27>D:\Python27\python del.py 輸出 Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ msg: hello 0 msg: hello 1 msg: hello 2 end msg: hello 3 end end end Sub-process(es) done.
#4樓 2015-10-17 11:19
mark 慢慢看
#5樓 2016-11-14 11:21
簡明扼要，轉了，多謝博主.
必須轉啊！?
#7樓 2016-11-23 16:07 用程序池pool發現一個奇怪的現象 當註釋掉time.sleep所列印的程序pid是一樣的，而使用time.sleep程序pid不一樣，請問下這是為什麼？
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#8樓[樓主] 2016-11-28 23:56 @ _xiaocainiao 多次執行（遮蔽sleep的），會發現有時一樣，有時不一樣。 而如果把sleep換成更復雜的執行過程，如，那麼執行結果pid都不是一樣的，說明遮蔽了sleep以後，執行完了，另外一個程序才剛開始執行，正好用剛才那個程序釋放掉的程序號
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