我们在上篇中介绍了进程.
进程就是操作系统的一个运行过程,是一个动态的概念.
那么这篇文章主要是介绍怎么在python中实现子进程
进程
一 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。
二 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
3 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
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5 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
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7 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
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9 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
4 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
5 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
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7 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
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3 p.name:进程的名称
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5 p.pid：进程的pid
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7 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)
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9 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）
三 Process类的使用
注意：在windows中Process()必须放到# if name == 'main':下
详细解释
Since Windows has no fork, the multiprocessing module starts a new Python process and imports the calling module.
If Process() gets called upon import, then this sets off an infinite succession of new processes (or until your machine runs out of resources).
This is the reason for hiding calls to Process() inside
if __name__ == "__main__"
since statements inside this if-statement will not get called upon import.
由于Windows没有fork，多处理模块启动一个新的Python进程并导入调用模块。
如果在导入时调用Process（），那么这将启动无限继承的新进程（或直到机器耗尽资源）。
这是隐藏对Process（）内部调用的原，使用if __name__ == “__main __”，这个if语句中的语句将不会在导入时被调用。
创建并开启子进程的两种方式
方式1:直接调用Process类来实例化一个子进程对象
from multiprocessing import Process
import os
import time
def task(n):
print(f"父进程{os.getppid()} 正在运行{os.getpid()}")
time.sleep(n)
print(f"父进程{os.getppid()} {os.getpid()}运行完毕")
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task, args=(3,))
# p.start() 方法是 告诉 操作系统 让它给我们创建一个子进程
# 操作系统会先开辟一个子进程p内存空间,并且子进程p的会copy父进程的数据作为初始数据
# 这是俩个不同的内存空间, 它们互不影响
p.start()
print(f'主{os.getpid()}')
方式2:通过自定义的类来继承Process类
from multiprocessing import Process
import os
import time
class MyProcess(Process):
def __init__(self, n):
super().__init__()
self.n = n
def run(self) -> None:
# 返回值为None 还不能有参数
print(f"父进程{os.getppid()} 正在运行{os.getpid()}")
time.sleep(self.n)
print(f"父进程{os.getppid()} {os.getpid()}运行完毕")
if __name__ == '__main__':
p1 = MyProcess(3)
进程之间的内存空间是隔离的
from multiprocessing import Process
n=100 #在windows系统中应该把全局变量定义在if __name__ == '__main__'之上就可以了
def work():
global n
n=0
print('子进程内: ',n)
if __name__ == '__main__':
p=Process(target=work)
p.start()
print('主进程内: ',n)
练习1：把上周所学的socket通信变成并发的形式
server端
from socket import *
from multiprocessing import Process
server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)
def talk(conn,client_addr):
while True:
try:
msg=conn.recv(1024)
if not msg:break
conn.send(msg.upper())
except Exception:
break
if __name__ == '__main__': #windows下start进程一定要写到这下面
while True:
conn,client_addr=server.accept()
p=Process(target=talk,args=(conn,client_addr))
p.start()
多个client端
from socket import *
client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))
while True:
msg=input('>>: ').strip()
if not msg:continue
client.send(msg.encode('utf-8'))
msg=client.recv(1024)
print(msg.decode('utf-8'))
这么实现有没有问题？？？
每来一个客户端，都在服务端开启一个进程，如果并发来一个万个客户端，要开启一万个进程吗，你自己尝试着在你自己的机器上开启一万个，10万个进程试一试。
解决方法：进程池
*Process对象的 join方法*
join：主进程等，等待子进程结束
from multiprocessing import Process
import time
import random
class MyProcess(Process):
def __init__(self,name):
self.name=name
super().__init__()
def run(self):
print('%s is run' %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,3))
print('%s is end' %self.name)
p=MyProcess('jkey')
p.start()
p.join(0.0001) #等待p停止,等0.0001秒就不再等了
print('开始')
有了join，程序不就是串行了吗？？？
from multiprocessing import Process
import time
import random
def run(name):
print('%s is running' %name)
time.sleep(random.randint(1,3))
print('%s is end' %name)
p1=Process(target=run,args=('jkey',))
p2=Process(target=run,args=('liu',))
p3=Process(target=run,args=('song',))
p4=Process(target=run,args=('xue',))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
#有的同学会有疑问:既然join是等待进程结束,那么我像下面这样写,进程不就又变成串行的了吗?
#当然不是了,必须明确：p.join()是让谁等？
#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-p4仍然是并发执行的,p1.join的时候,其余p2,p3,p4仍然在运行,等#p1.join结束,可能p2,p3,p4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4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
p1.join()
p2.join()
p3.join()
p4.join()
print('主线程')
#上述启动进程与join进程可以简写为
# p_l=[p1,p2,p3,p4]
#
# for p in p_l:
# p.start()
#
# for p in p_l:
# p.join()
Process对象的其他方法或属性（了解）
terminate与is_alive
#进程对象的其他方法一:terminate,is_alive
from multiprocessing import Process
import time
import random
class MyProcess(Process):
def __init__(self,name):
self.name=name
super().__init__()
def run(self):
print('%s is running' %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,5))
print('%s is end' %self.name)
p1=MyProcess('jkey')
p1.start()
p1.terminate()#关闭进程,不会立即关闭,所以is_alive立刻查看的结果可能还是存活
print(p1.is_alive()) #结果为True
print('开始')
print(p1.is_alive()) #结果为False
name与pid
from multiprocessing import Process
import time
import random
class MyProcess(Process):
def __init__(self,name):
# self.name=name
# super().__init__() #Process的__init__方法会执行self.name=Piao-1,
# #所以加到这里,会覆盖我们的self.name=name
#为我们开启的进程设置名字的做法
super().__init__()
self.name=name
def run(self):
print('%s is running' %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,3))
print('%s is end' %self.name)
p=MyProcess('jkey')
p.start()
print('开始')
print(p.pid) #查看pid