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一直想学习多进程或多线程,但之前只是单纯看一点基础知识还有简单的介绍,无法理解怎么去应用,直到前段时间看了github的一个爬虫项目涉及到多进程,多线程相关内容,一边看一边百度相关知识点,现在把一些相关知识点和一些应用写下来做个记录.
首先说下什么是进…环境:win7python2.7
一直想学习多进程或多线程,但之前只是单纯看一点基础知识还有简单的介绍,无法理解怎么去应用,直到前段时间看了github的一个爬虫项目涉及到多进程,多线程相关内容,一边看一边百度相关知识点,现在把一些相关知识点和一些应用写下来做个记录.
首先说下什么是进程:进程是程序在计算机上的一次执行活动,当运行一个程序的时候,就启动了一个进程.而进程又分为系统进程和用户进程.只要是用于完成操作系统的各种功能的进程就是系统进程,它们就是处于运行状态下的操作系统本身;而所有由你启动的进程都是用户进程。进程是操作系统进行资源分配的单位。
直观点说,在任务管理器的用户名上标明system的是系统进程,标明administrator的是用户进程,另外net是网洛,lcacal service是本地服务,关于进程更加具体的信息可以百科,这里得省点力气,不然收不回了.
一.多进程的简单使用
如图,multiprocessing有多个函数,很多我也还没去了解,这里只讲我目前了解的.进程创建:Process(target主要运行的函数,name自定义进程名称可不写,args(参数))
方法
is_alive():判断进程是否存活
join([timeout]):子进程结束再执行下一步,timeout为超时时间,有时进程遇到阻塞,为了程序能够运行下去而设置超时时间
run():如果在创建Process对象的时候不指定target那么就会默认执行Process的run方法
start():启动进程,区分run()
terminate():终止进程,关于终止进程没有这么简单,貌似用psutil包会更好,有机会以后了解更多再写下。
其中Process以start()启动某个进程。
属性
authkey: 在文档中authkey()函数找到这么一句话:Set authorization key of process设置过程的授权密钥 ,目前没找到相关应用实例,这个密钥是怎么用的呢?文章不提
daemon:父进程终止后自动终止且自己不能产生新进程必须在start()之前设置
exitcode:进程在运行时为None、如果为–N表示被信号N结束
name:进程的名字,自定义
pid:每个进程有唯一的PID编号。
1.Process(),start(),join()
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import time
def fun1(t):
print this is fun1,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun1 finish,time.ctime()
def fun2(t):
print this is fun2,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun2 finish,time.ctime()
if __name__ __main__:
atime.time()
p1Process(targetfun1,args(4,))
p2 Process(targetfun2, args(6,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
btime.time()
print finish,b-a
这里一共开了两个进程,p1和p2,arg(4,)中的4是fun1函数的参数,这里要用tulpe类型,如果两个参数或更多就是arg(参数1,参数2...),之后用start()启动进程,我们设置等待p1和p2进程结束再执行下一步.来看下面的运行结果,fun2和fun1基本在同一时间开始运行,当运行完毕(fun1睡眠4秒,同时fun2睡眠6秒),才执行print finish,b-a语句
this is fun2 Mon Jun 05 13:48:04 2017
this is fun1 Mon Jun 05 13:48:04 2017
fun1 finish Mon Jun 05 13:48:08 2017
fun2 finish Mon Jun 05 13:48:10 2017
finish 6.20300006866
Process finished with exit code 0
我们再来看下start()与join()处于不同位置会发生什么
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import time
def fun1(t):
print this is fun1,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun1 finish,time.ctime()
def fun2(t):
print this is fun2,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun2 finish,time.ctime()
if __name__ __main__:
atime.time()
p1Process(targetfun1,args(4,))
p2 Process(targetfun2, args(6,))
p1.start()
p1.join()
p2.start()
p2.join()
btime.time()
print finish,b-a
结果:
this is fun1 Mon Jun 05 14:19:28 2017
fun1 finish Mon Jun 05 14:19:32 2017
this is fun2 Mon Jun 05 14:19:32 2017
fun2 finish Mon Jun 05 14:19:38 2017
finish 10.1229999065
Process finished with exit code 0
看,现在是先运行fun1函数,运行完毕再运行fun2接着再是print finish,即先运行进程p1再运行进程p2,感受到join()的魅力了吧.现在再试试注释掉join()看看又会出现什么
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import time
def fun1(t):
print this is fun1,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun1 finish,time.ctime()
def fun2(t):
print this is fun2,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun2 finish,time.ctime()
if __name__ __main__:
atime.time()
p1Process(targetfun1,args(4,))
p2 Process(targetfun2, args(6,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
#p2.join()
btime.time()
print finish,b-a
结果:
this is fun1 Mon Jun 05 14:23:57 2017
this is fun2 Mon Jun 05 14:23:58 2017
fun1 finish Mon Jun 05 14:24:01 2017
finish 4.05900001526
fun2 finish Mon Jun 05 14:24:04 2017
Process finished with exit code 0
这次是运行完fun1(因为p1进程有用join(),所以主程序等待p1运行完接着执行下一步),接着继续运行主进程的print finish,最后fun2运行完毕才结束
2.name,daemon,is_alive():
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import time
def fun1(t):
print this is fun1,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun1 finish,time.ctime()
def fun2(t):
print this is fun2,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun2 finish,time.ctime()
if __name__ __main__:
atime.time()
p1Process(namefun1进程,targetfun1,args(4,))
p2 Process(namefun2进程,targetfun2, args(6,))
p1.daemonTrue
p2.daemon True
p1.start()
p2.start()
p1.join()
print p1,p2
print 进程1:,p1.is_alive(),进程2:,p2.is_alive()
#p2.join()
btime.time()
print finish,b-a
结果:
this is fun2 Mon Jun 05 14:43:49 2017
this is fun1 Mon Jun 05 14:43:49 2017
fun1 finish Mon Jun 05 14:43:53 2017进程1: False 进程2: True
finish 4.06500005722
Process finished with exit code 0
可以看到,name是给进程赋予名字, 运行到print 进程1:,p1.is_alive(),进程2:,p2.is_alive() 这句的时候,p1进程已经结束(返回False),p2进程仍然在运行(返回True),但p2没有用join(),所以直接接着执行主进程,由于用了daemonTure,父进程终止后自动终止,p2进程没有结束就强行结束整个程序了.
3.run()
run()在Process没有指定target函数时,默认用run()函数运行程序,
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import time
def fun1(t):
print this is fun1,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun1 finish,time.ctime()
def fun2(t):
print this is fun2,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun2 finish,time.ctime()
if __name__ __main__:
a time.time()
pProcess()
p.start()
p.join()
b time.time()
print finish, b - a
结果:
finish 0.0840001106262
从结果看出,进程p什么也没做,为了让进程正常运行,我们酱紫写:
目标函数没有参数:
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import time
def fun1():
print this is fun1,time.ctime()
time.sleep(2)
print fun1 finish,time.ctime()
def fun2(t):
print this is fun2,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun2 finish,time.ctime()
if __name__ __main__:
a time.time()
pProcess()
p.runfun1
p.start()
p.join()
b time.time()
print finish, b - a
结果:
this is fun1 Mon Jun 05 16:34:41 2017
fun1 finish Mon Jun 05 16:34:43 2017
finish 2.11500000954
Process finished with exit code 0
目标函数有参数:
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import time
def fun1(t):
print this is fun1,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun1 finish,time.ctime()
def fun2(t):
print this is fun2,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun2 finish,time.ctime()
if __name__ __main__:
a time.time()
pProcess()
p.runfun1(2)
p.start()
p.join()
b time.time()
print finish, b - a
结果:
this is fun1 Mon Jun 05 16:36:27 2017
fun1 finish Mon Jun 05 16:36:29 2017
Process Process-1:
Traceback (most recent call last):
File E:\Anaconda2\lib\multiprocessing\process.py, line 258, in _bootstrap
self.run()
TypeError: NoneType object is not callable
finish 2.0529999733
Process finished with exit code 0
目标函数有参数的出现了异常,为什么呢?我现在还找不到原因,但是实践发现,当最后一个参数赋予进程运行后,没有其他参数,就会出现这个异常,有人知道的望告知.
二.进程池
对于需要使用几个甚至十几个进程时,我们使用Process还是比较方便的,但是如果要成百上千个进程,用Process显然太笨了,multiprocessing提供了Pool类,即现在要讲的进程池,能够将众多进程放在一起,设置一个运行进程上限,每次只运行设置的进程数,等有进程结束,再添加新的进程
Pool(processes num):设置运行进程数,当一个进程运行完,会添加新的进程进去
apply_async(函数,(参数)):非阻塞,其中参数是tulpe类型,
apply(函数,(参数)):阻塞
close():关闭pool,不能再添加新的任务
terminate():结束运行的进程不再处理未完成的任务
join():和Process介绍的作用一样, 但要在close或terminate之后使用。
1.单个进程池
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Pool
import time
def fun1(t):
print this is fun1,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun1 finish,time.ctime()
def fun2(t):
print this is fun2,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun2 finish,time.ctime()
if __name__ __main__:
atime.time()
pool Pool(processes 3) # 可以同时跑3个进程
for i in range(3,8):
pool.apply_async(fun1,(i,))
pool.close()
pool.join()
btime.time()
print finish,b-a
结果:
this is fun1 Mon Jun 05 15:15:38 2017
this is fun1 Mon Jun 05 15:15:38 2017
this is fun1 Mon Jun 05 15:15:38 2017
fun1 finish Mon Jun 05 15:15:41 2017
this is fun1 Mon Jun 05 15:15:41 2017
fun1 finish Mon Jun 05 15:15:42 2017
this is fun1 Mon Jun 05 15:15:42 2017
fun1 finish Mon Jun 05 15:15:43 2017
fun1 finish Mon Jun 05 15:15:47 2017
fun1 finish Mon Jun 05 15:15:49 2017
finish 11.1370000839
Process finished with exit code 0
从上面的结果可以看到,设置了3个运行进程上限,15:15:38这个时间同时开始三个进程,当第一个进程结束时(参数为3秒那个进程),会添加新的进程,如此循环,直至进程池运行完再执行主进程语句btime.time() print finish,b-a .这里用到非阻塞apply_async(),再来对比下阻塞apply()
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Pool
import time
def fun1(t):
print this is fun1,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun1 finish,time.ctime()
def fun2(t):
print this is fun2,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun2 finish,time.ctime()
if __name__ __main__:
atime.time()
pool Pool(processes 3) # 可以同时跑3个进程
for i in range(3,8):
pool.apply(fun1,(i,))
pool.close()
pool.join()
btime.time()
print finish,b-a
结果:
this is fun1 Mon Jun 05 15:59:26 2017
fun1 finish Mon Jun 05 15:59:29 2017
this is fun1 Mon Jun 05 15:59:29 2017
fun1 finish Mon Jun 05 15:59:33 2017
this is fun1 Mon Jun 05 15:59:33 2017
fun1 finish Mon Jun 05 15:59:38 2017
this is fun1 Mon Jun 05 15:59:38 2017
fun1 finish Mon Jun 05 15:59:44 2017
this is fun1 Mon Jun 05 15:59:44 2017
fun1 finish Mon Jun 05 15:59:51 2017
finish 25.1610000134
Process finished with exit code 0
可以看到,阻塞是当一个进程结束后,再进行下一个进程,一般我们都用非阻塞apply_async()
2.多个进程池
上面是使用单个进程池的,对于多个进程池,我们可以用for循环,直接看代码
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Pool
import time
def fun1(t):
print this is fun1,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun1 finish,time.ctime()
def fun2(t):
print this is fun2,time.ctime()
time.sleep(t)
print fun2 finish,time.ctime()
if __name__ __main__:
atime.time()
pool Pool(processes 3) # 可以同时跑3个进程
for fun in [fun1,fun2]:
for i in range(3,8):
pool.apply_async(fun,(i,))
pool.close()
pool.join()
btime.time()
print finish,b-a
结果:
this is fun1 Mon Jun 05 16:04:38 2017
this is fun1 Mon Jun 05 16:04:38 2017
this is fun1 Mon Jun 05 16:04:38 2017
fun1 finish Mon Jun 05 16:04:41 2017
this is fun1 Mon Jun 05 16:04:41 2017
fun1 finish Mon Jun 05 16:04:42 2017
this is fun1 Mon Jun 05 16:04:42 2017
fun1 finish Mon Jun 05 16:04:43 2017
this is fun2 Mon Jun 05 16:04:43 2017
fun2 finish Mon Jun 05 16:04:46 2017
this is fun2 Mon Jun 05 16:04:46 2017
fun1 finish Mon Jun 05 16:04:47 2017
this is fun2 Mon Jun 05 16:04:47 2017
fun1 finish Mon Jun 05 16:04:49 2017
this is fun2 Mon Jun 05 16:04:49 2017
fun2 finish Mon Jun 05 16:04:50 2017
this is fun2 Mon Jun 05 16:04:50 2017
fun2 finish Mon Jun 05 16:04:52 2017
fun2 finish Mon Jun 05 16:04:55 2017
fun2 finish Mon Jun 05 16:04:57 2017
finish 19.1670000553
Process finished with exit code 0
看到了,在fun1运行完接着运行fun2.
另外对于没有参数的情况,就直接 pool.apply_async(funtion),无需写上参数.
在学习编写程序过程,曾遇到不用if _name_ _main_:而直接运行程序,这样结果会出错,经查询,在Windows上要想使用进程模块就必须把有关进程的代码写在当前.py文件的if _name_ ‘_main_ :语句的下面才能正常使用Windows下的进程模块。Unix/Linux下则不需要。原因有人这么说:在执行的時候由于你写的 py 会被当成module 读进执行。所以一定要判断自身是否为 _main_。也就是要
if __name__ ‘__main__ :
# do something.
这里我自己还搞不清楚,期待以后能够理解
学习的过程中,还涉及了经常和进程一起运用的队列Queue和线程threading,有时间以后再写吧希望对大家的学习有所帮助也希望大家多多支持脚本之家。
