python的进程函数 python 进程pid

python进程和线程中的join方法

python中创建进程python的进程函数的方式

一、Process（target=函数名python的进程函数，args=（），name,kwargs）

target:加进程调用的函数名，一般不加括号

name：进程的名字

kwargs：字典参数

args：元组参数，如果参数就一个，记得加逗号’，’

Python多线程与多进程中join()方法的效果是相同的

join所完成的工作就是线程同步，即主线程任务结束之后，进入阻塞状态，一直等待其他的子线程执行结束之后，主线程再终止

import threading

import time

相关问答

Q1: python中的进程-实战部分

如果想了解进程 可以先看一下这一篇 python中的进程-理论部分

python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。

multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。

　 multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。

创建进程的类 ：

参数介绍：

group参数未使用，值始终为None

target表示调用对象，即子进程要执行的任务

args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'tiga',)

kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'tiga','age':18}

name为子进程的名称

方法介绍：

p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run()

p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法

p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁

p.is_alive():如果p仍然运行，返回True

p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程

属性介绍：

注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == '__main__':下

创建并开启子进程的两种方式

方法一:

方法二：

有了join，程序不就是串行了吗？？？

terminate与is_alive

name与pid

Q2: python 多进程

基于官方文档：

日乐购，刚才看到python的进程函数的一个博客，写的都不太对，还是基于官方的比较稳妥

我就是喜欢抄官方的，哈哈

通常我们使用Process实例化一个进程，并调用 他的 start() 方法启动它。

这种方法和 Thread 是一样的。

上图中，我写了 p.join() 所以主进程是 等待 子进程执行完后，才执行 print("运行结束")

否则就是反过来了（这个不一定，看你的语句了，顺序其实是随机的）例如：

主进加个 sleep

所以不加join() ,其实子进程和主进程是各干各的，谁也不等谁。都执行完后，文件运行就结束了

上面我们用了 os.getpid() 和 os.getppid() 获取 当前进程，和父进程的id

下面就讲一下，这两个函数的用法：

os.getpid()

返回当前进程的id

os.getppid()

返回父进程的id。 父进程退出后，unix 返回初始化进程（1）中的一个

windows返回相同的id (可能被其他进程使用了)

这也就解释了，为啥我上面 的程序运行多次， 第一次打印的parentid 都是 14212 了。

而子进程的父级 process id 是调用他的那个进程的 id ： 1940

视频笔记：

多进程：使用大致方法：

参考： 进程通信（pipe和queue）

pool.map （函数可以有return 也可以共享内存或queue） 结果直接是个列表

poll.apply_async() （同map,只不过是一个进程，返回结果用 xx.get() 获得）

报错：

参考 ：

把 pool = Pool() 放到 if name == " main ": 下面初始化搞定。

结果：

这个肯定有解释的

测试多进程计算效果：

进程池运行：

结果：

普通计算：

我们同样传入 1 2 10 三个参数测试：

其实对比下来开始快了一半的；

我们把循环里的数字去掉一个 0；

单进程：

多进程：

两次测试 单进程/进程池 分别为 0.669 和 0.772 几乎成正比的。

问题 二：

视图：

post 视图里面

Music 类：

直接报错：

写在 类里面也 在函数里用 self.pool 调用也不行，也是相同的错误。

最后 把 pool = Pool 直接写在 search 函数里面，奇迹出现了：

前台也能显示搜索的音乐结果了

总结一点，进程这个东西，最好 写在 直接运行的函数里面，而不是 一个函数跳来跳去。因为最后可能 是在子进程的子进程运行的，这是不许的，会报错。

还有一点，多进程运行的函数对象，不能是 lambda 函数。也许lambda 虚拟，在内存python的进程函数？？

使用 pool.map 子进程 函数报错，导致整个 pool 挂了:

参考：

主要你要，对函数内部捕获错误，而不能让异常抛出就可以了。

关于map 传多个函数参数

我一开始，就是正常思维，多个参数，搞个元祖，让参数一一对应不就行了：

报错：

参考：

普通的 process 当让可以穿多个参数，map 却不知道咋传的。

apply_async 和map 一样，不知道咋传的。

最简单的方法：

使用 starmap 而不是 map

结果：

子进程结束

1.8399453163146973

成功拿到结果了

关于map 和 starmap 不同的地方看源码：

关于apply_async() ,我没找到多参数的方法，大不了用 一个迭代的 starmap 实现。哈哈

关于 上面源码里面有 itertools.starmap

itertools 用法参考：

有个问题，多进程最好不要使用全部的 cpu , 因为这样可能影响其他任务，所以 在进程池 添加 process 参数 指定，cpu 个数：

上面就是预留了 一个cpu 干其他事的

后面直接使用 Queue 遇到这个问题：

解决：

Manager().Queue() 代替 Queue()

因为 queue.get() 是堵塞型的，所以可以提前判断是不是 空的，以免堵塞进程。比如下面这样：

使用 queue.empty() 空为True

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