并发编程——进程应用（multiprocessing模块介绍，Process类介绍），Process对象的join方法

一、进程应用

1、multiprocessing模块介绍

　　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。

2、Process类的介绍

创建进程的类：

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）

强调：
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号

 参数介绍：

1 group参数未使用，值始终为None
 
2 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
 
3 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
 
4 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
 
5 name为子进程的名称

方法介绍：

1 p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 

2 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  

3 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

4 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True

5 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：

1 p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置

2 p.name:进程的名称
 
3 p.pid：进程的pid
 
4 p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)

5 p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

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

在windows系统中应该把全局变量定义在if __name__ == '__main__'之上就可以了

# 开启进程的方式一：
import time
import os
from multiprocessing import Process


def task(n, tag):
    print("%s is running" % tag)
    time.sleep(3)
    print("%s is done" % tag)


if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=task, args=(5, "子进程1"))
    p2 = Process(target=task, args=(3, "子进程2"))
    p3 = Process(target=task, args=(2, "子进程3"))
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    print("主:%s。。。" % os.getpid())

ps:得用start启动进程，不能用run，这里底层Process会做很多事情

# 开启进程的方式二：
import time
import os
from multiprocessing import Process

class Myprocess(Process):
    def __init__(self,tag):
        super().__init__()
        self.tag = tag

    def run(self) -> None:
        print("%s is running" % self.tag)
        time.sleep(3)
        print("%s is done" % self.tag)

if __name__ == '__main__':
    p1 = Myprocess("进程1")
    p2 = Myprocess("进程2")
    p3 = Myprocess("进程3")
    p1.start()  # p1.run()
    p2.start()  # p2.run()
    p3.start()  # p3.run()
    print("主:%s。。。" % os.getpid())

二、Process对象的join方法

join：主进程等，等待子进程结束

#例1
import time
import os
from multiprocessing import Process


def task(n, tag):
    print("%s is running" % tag)
    time.sleep(n)
    print("%s is done" % tag)


if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=task, args=(3, "子进程1"))
    p2 = Process(target=task, args=(4, "子进程2"))
    p3 = Process(target=task, args=(5, "子进程3"))

    # start=time.time()
#不一定先启动p1但先启动谁取决于操作系统，先提交不一定谁先启动可能p2 可能p3
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()

     p1.join()
     p3.join()
     p2.join()#.join顺序不同，结果？

#如果有p.join(0.0001) #意思是等待p停止,等0.0001秒就不再等了

#很明显p.join()是让主线程等待p的结束，卡住的是主线程而绝非进程p

#详细解析如下：
#进程只要start就会在开始运行了,所以p1-p4.start()时,系统中已经有四个并发的进程了
#而我们p1.join()是在等p1结束,没错p1只要不结束主线程就会一直卡在原地,这也是问题的关键
#join是让主线程等,而p1-p3仍然是并发执行的,p1.join的时候,其余p2,p3仍然在运行,等#p1.join结束,可能p2,p3早已经结束了,这样p2.join,p3.join.p4.join直接通过检测，无需等待
# 所以3个join花费的总时间仍然是耗费时间最长的那个进程运行的时间

print(p1.pid) print(p2.pid) print(p3.pid) # print(time.time() - start) print("主:%s。。。" % os.getpid())

#例2
import time
import os
from multiprocessing import Process


def task(n, tag):
    print("%s is running" % tag)
    time.sleep(n)
    print("%s is done" % tag)


if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=task, args=(3, "子进程1"))
    p2 = Process(target=task, args=(4, "子进程2"))
    p3 = Process(target=task, args=(5, "子进程3"))

    # start=time.time()
    p1.start()
    p1.join()

    p2.start()
    p2.join()

    p3.start()
    p3.join()
    
    print(p1.pid)
    print(p2.pid)
    print(p3.pid)


    # print(time.time() - start)
    print("主:%s。。。" % os.getpid())

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