python3中的进程

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由于GIL的存在，python中的多线程并不是真正的多线程。

如果想要充分的使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。

在计算机中，进程与进程这之间在内存中是相互独立的，是两块完全不同的内存空间，而且相互之间没有任何联系。

在线程之中，在全局定义一个变量，所有的线程都是共用的，但是不同的进程之间的数据则不是公有的。

multiprocessing包是python中的多进程管理包。

与threading.Thread类似，myltiprocessing模块可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个子进程。

multiprocessing的很大一部分用法与threading使用同一套API。

Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(),run()和join()的方法。

此外multiprocessing包中也有Lock,Event,Smaphore,Condition类，这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程，以实现同步进程。

1.进程的创建：

大家在用chrome浏览器浏览网页的时候，打开任务管理器，会看到chrome的进程会不止一个，那么怎么在在一段py程序里面开辟一个子进程呢？？

python中子进程的创建有两种方法：

1.通过Process类调用

import multiprocessing import timedef func(): print("hello world------>",time.ctime()) time.sleep(2)#让系统休眠2S print("func ending------>",time.ctime())if __name__ == "__main__": p1=multiprocessing.Process(target=func,args=())#实例化一个进程 p1.start()#启动进程 print("ending------>",time.ctime())#计算程序执行所花费的时间

这样就创建一个进程，如果电脑的CPU是多核的话，这两个程序就会并行执行。

执行程序，程序最后一句"ending"和"hello world"会同进打印在屏幕上，然后程序休眠2s,又会在屏幕上打印一句"func ending",程序执行结束。

在程序执行期间，打开任务管理器，会看到进程列表中有两个python.exe的进程，等到程序执行完成，这两个python.exe的进程又会消失。

程序执行结果：

ending------> Thu Jul 20 15:56:17 2017 hello world------> Thu Jul 20 15:56:17 2017 func ending------> Thu Jul 20 15:56:19 2017

2.继承Process类调用

from multiprocessing import Process import timeclass MyProcess(Process):#定义一个类，这个类继承multiprocessing.Process这个类 def __init__(self,i): super(MyProcess,self).__init__() self.i=idef run(self): print("%s hello python------>"%self.i,time.ctime()) time.sleep(2)if __name__=="__main__": p_list=[] for i in range(3): p1=MyProcess(i)#实例化进程 p1.start()#启动进程 p_list.append(p1)for item in p_list: item.join()#阻塞主进程，全子进程执行完毕再执行主进程print("ending------>",time.ctime())#计算程序执行所花费的时间

利用类的继承，创建了3个进程，这三个进程同时在屏幕在打印自身的编号及一句话,然后程序休眠2s后，又会打印结束话语。

在程序的执行过程中，查看系统进程列表，会看到python解释器的进程编号：

E:\py_code>tasklist | findstr python python.exe 5760 Console 1 11,524 K python.exe 3488 Console 1 11,616 K python.exe 6900 Console 1 11,672 K python.exe 4384 Console 1 11,636 K

程序执行结果：

1 hello python------> Thu Jul 20 16:05:07 2017 2 hello python------> Thu Jul 20 16:05:07 2017 0 hello python------> Thu Jul 20 16:05:07 2017 ending------> Thu Jul 20 16:05:09 2017

2.进程的使用方法：

来看下面的例子：

让系统执行一段范围内的累加和累乘操作，计算CPU执行这两个操作所花的时间。

第一种方式：正常的定义两个函数，然后执行程序。

def func1(x): res1=0 for i in range(x): res1 += i #累加计算的结果 return res1def func2(y): res2=1 for i in range(1,y): res2 *= i #累乘计算的结果 return res2s1=time.time() func1(100000000)#执行累加函数 func2(100000)#执行累乘函数 s2=time.time() print("cost time:%s"%(s2-s1))#计算程序执行所花费的时间

程序返回结果：

cost time:9.273045301437378

第二种方式，使用程序执行另外两个进程，分别调用系统资源来运算，计算CPU所花费的时间。

from multiprocessing import Process import timedef func1(x): res1=0 for i in range(x): res1 += i return res1def func2(y): res2=1 for i in range(1,y): res2 *= i return res2if __name__=="__main__": t1=time.time() p1=Process(target=func1,args=(100000000,)) #实例化进程p1 p1.start()#启动进程p1 p2=Process(target=func2,args=(100000,)) #实例化进程p2 p2.start()#启动进程pp2 p1.join() p2.join() print("ending") t2=time.time() print("cost time:%s"%(t2-t1))#计算程序运行所花费的时间

执行程序，查看系统的任务管理器，可以看到程序在运行的过程中，生成了三个进程。

E:\py_code>tasklist | findstr python python.exe 6520 Console 1 11,536 K python.exe 4340 Console 1 11,612 K python.exe 6200 Console 1 12,240 K

程序执行结果：

ending cost time:5.437908697128296

可以看到，第二段代码里面有三个进程(一个主进程和两个子进程p1,p2)，

同时在执行这两个函数，所以CPU在执行这两个运行的时候所花的时间会少一些的原因。

3.python中，多进程的优缺点：

优点：可以利用多核，以实现并形运算缺点： 1.浪费的系统资源比较多 2.进程之间的通信比较困难

4.multiprocessing中的Process类中内置方法及用法：

在系统的提示符下，导入multiprocessing模块，使用：

import multiprocessing

查看这个模块的内置的方法：

help(multiprocessing.Process)

multiprocessing.Process内置方法：构造方法： group 线程组 target 要执行的方法 name 进程的名 args/kwargs 执行过程中要传入的参数实例方法： is_alive() 测试进程是否在运行 join([timeout]) 阻塞当前上下文环境的进程，直到调用此方法的进程终止或到达指定的timeout start() 进程准备就绪，等待CPU调度 run() start()调用run方法，如果实例进程未制定传入target时，这start执行默认的run()方法 terminate() 不管任务是否完成，立即停止工作进程属性： deamon 和线程的setDeamon功能一样 name 进程的名字 pid(ident) 进程号 ppid 进程的父进程号

Process内置方法的用法：

代码如下：

from multiprocessing import Process import os import time def info(name): print("process name:",name)#打印当前进程的进程名 print("parent process:",os.getppid())#打印当前进程的父进程ID号 print("process:",os.getpid())#打印当前进程的进程ID号 print("---------") time.sleep(10)def foo(name): info(name)if __name__=="__main__": info("main process") p1=Process(target=info,args=("process1",)) p1.start() p1.join() p2=Process(target=foo,args=("process2",)) p2.start() p2.join() print("ending")

程序执行过程中，打开系统的任务管理器，查找python的进程可以看到：

E:\py_code>tasklist | findstr python python.exe 2424 Console 1 11,536 K python.exe 5360 Console 1 11,632 K python.exe 2532 Console 1 11,664 K

执行程序，返回结果如下：

process name: main process line parent process: 628 process: 2424 --------- process name: process1 parent process: 2424 process: 2532 --------- process name: process2 parent process: 2424 process: 5360 --------- ending

可以看到process1和process2的进程名和进程号，这两个进程的父进程号都是一样的，都是主进程的进程号。