python清理子进程机制剖析

起步

在我的印象中,python的机制会自动清理已经完成任务的子进程的。通过网友的提问,还真看到了僵尸进程。

import multiprocessing as mp
import os
import time
def pro():
 print ("os.pid is ", os.getpid())
if __name__ == '__main__':
 print ("parent ", os.getpid())
 while True:
  p = mp.Process(target = pro)
  p.start()
  time.sleep(1)

于是我觉得我要重新了解一下这个过程。

销毁僵尸进程的时机

mutilprossing.Process 继承自 BaseProcess 文件在 Lib/mutilprossing/process.py 中,我们看看它的start方法:

_children = set()
class BaseProcess(object):
 def start(self):
  self._check_closed()
  _cleanup()
  self._popen = self._Popen(self)
  self._sentinel = self._popen.sentinel
  # Avoid a refcycle if the target function holds an indirect
  # reference to the process object (see bpo-30775)
  del self._target, self._args, self._kwargs
  _children.add(self)

_children 是一个全局的集合变量,保存着所有 BaseProcess 实例, start 函数末尾处 _children.add(self) 将进程对象放入。又注意到 _cleanup() 函数:

def _cleanup():
 # check for processes which have finished
 for p in list(_children):
  if p._popen.poll() is not None:
   _children.discard(p)

_popen 是一个 Popen 对象,代码在 multiprossing/popen_fork.py 中,其 poll 函数有个 id, sts = os.waitpid(self.pid, flag) 一个回收子进程的函数。回收后再将 BaseProcess 子类实例从_children中移除。

这下就清楚了,python在子进程start中将进程放入集合,子进程可能长时间运行,因此这个集合上的进程会有很多状态,而为了防止过多僵尸进程导致资源占用,python会在下一个子进程 start 时清理僵尸进程。所以,最后一个子进程在自身程序运行完毕后就变成僵尸进程,它在等待下一个子进程start时被清理。所以 ps 上总有一个僵尸进程,但这个僵尸进程的 进程id 一直在变化。

(0)

相关推荐

  • 小结Python用fork来创建子进程注意事项

    自己随手写了Python下 fork 进程的测试代码(来说明这个问题不一定完全合适): def fork(a): def now(): import datetime return datetime.datetime.now().strftime("%S.%f") import os import time print now(), a if os.fork() == 0: print '子进程[%s]:%s' % (now(), os.getpid()) while 1: a-=10

  • python执行子进程实现进程间通信的方法

    本文实例讲述了python执行子进程实现进程间通信的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: a.py: import subprocess, time subproc = subprocess.Popen(['c:\python31\python.exe', 'c:/b.py'], stdin=subprocess.PIPE, shell=True) time.sleep(0.5) print('start') subproc.stdin.write('data\n') subproc.

  • Python 创建子进程模块subprocess详解

    最近,我们老大要我写一个守护者程序,对服务器进程进行守护.如果服务器不幸挂掉了,守护者能即时的重启应用程序.上网Google了一下,发现Python有很几个模块都可以创建进程.最终我选择使用subprocess模块,因为在Python手册中有这样一段话: This module intends to replace several other, older modules and functions, such as: os.system.os.spawn*.os.popen*.popen2.*

  • 简单分析Python中用fork()函数生成的子进程

    python的os module中有fork()函数用于生成子进程,生成的子进程是父进程的镜像,但是它们有各自的地址空间,子进程复制一份父进程内存给自己,两个进程之 间的执行是相互独立的,其执行顺序可以是不确定的.随机的.不可预测的,这点与多线程的执行顺序相似. import os def child(): print 'A new child:', os.getpid() print 'Parent id is:', os.getppid() os._exit(0) def parent():

  • Python标准库06之子进程 (subprocess包) 详解

    这里的内容以Linux进程基础和Linux文本流为基础.subprocess包主要功能是执行外部的命令和程序.比如说,我需要使用wget下载文件.我在Python中调用wget程序.从这个意义上来说,subprocess的功能与shell类似. subprocess以及常用的封装函数 当我们运行python的时候,我们都是在创建并运行一个进程.正如我们在Linux进程基础中介绍的那样,一个进程可以fork一个子进程,并让这个子进程exec另外一个程序.在Python中,我们通过标准库中的subp

  • python使用Queue在多个子进程间交换数据的方法

    本文实例讲述了python使用Queue在多个子进程间交换数据的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里将Queue作为中间通道进行数据传递,Queue是线程和进程安全的 from multiprocessing import Process, Queue def f(q): q.put([42, None, 'hello']) if __name__ == '__main__': q = Queue() p = Process(target=f, args=(q,)) p.start()

  • python在windows下创建隐藏窗口子进程的方法

    本文实例讲述了python在windows下创建隐藏窗口子进程的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: import subprocess IS_WIN32 = 'win32' in str(sys.platform).lower() def subprocess_call(*args, **kwargs): #also works for Popen. #It creates a new *hidden* window, #so it will work in frozen apps

  • python subprocess 杀掉全部派生的子进程方法

    下面就是今天下午的研究成果. 发布系统需要响应用户的中断请求,需要在GET方法中杀掉由subprocess派生的子进程,刚开始直接用os.kill 发现子进程的子进程无法kill,谷歌了一些,发现kill可以干掉进程组,于是测试,但是默认情况下,subprocess派生的进程组和主程序,也就是我的web.py进程是在一个进程组里的,这要是kill了,那就调的了. 继续翻google,看subprocess的document时发现这个变量: subprocess.CREATE_NEW_PROCES

  • python开启多个子进程并行运行的方法

    本文实例讲述了python开启多个子进程并行运行的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 这个python代码创建了多个process子进程,创建完成后先start(),最后统一join,这样所有子进程会并行执行. from multiprocessing import Process import sys, os import time def timetask(times): time.sleep(times) print time.localtime() def works(func, a

  • python清理子进程机制剖析

    起步 在我的印象中,python的机制会自动清理已经完成任务的子进程的.通过网友的提问,还真看到了僵尸进程. import multiprocessing as mp import os import time def pro(): print ("os.pid is ", os.getpid()) if __name__ == '__main__': print ("parent ", os.getpid()) while True: p = mp.Process

  • 简单谈谈python的反射机制

    对编程语言比较熟悉的朋友,应该知道"反射"这个机制.Python作为一门动态语言,当然不会缺少这一重要功能.然而,在网络上却很少见到有详细或者深刻的剖析论文.下面结合一个web路由的实例来阐述python的反射机制的使用场景和核心本质. 一.前言 def f1(): print("f1是这个函数的名字!") s = "f1" print("%s是个字符串" % s) 在上面的代码中,我们必须区分两个概念,f1和"f1

  • 详细分析Python垃圾回收机制

    引入 为什么要有垃圾回收机制 Python中的垃圾回收机制简称(GC),我们在程序的运行中会产生大量的变量用于保存数据,而有时候有些变量已经没有用了就需要被清理释放掉该变量所占据的内存空间.在一些较为低级的语言中(比如:C语言,汇编语言)对于内存空间的释放是需要编程人员来手动进行的,这种与底层硬件直接打交道的操作是十分的危险与繁琐的,而基于C语言开发而来的Python为了解决掉这种顾虑则自带了一种垃圾回收机制,从而让开发人员不必过分担心内存的使用情况而可以全身心的投入到开发中去. >>>

  • 谈谈python垃圾回收机制

    什么是垃圾回收机制? 首先,咱先来解释名词,垃圾回收是不是就是将没用的,废弃的东西回收起来. 在坐的各位都没有女朋友对吧,那难以想象你们的房间会是一个什么样子,可能会有很多垃圾,很凌乱,自己也不收拾.那当你有了女朋友了就不一样了,她会帮你收拾房间,把没用的垃圾都给你扔掉. 那在我们Python当中的垃圾回收承担的就是女朋友的角色,你们想象一下,你现在有一个轻度强迫症的女朋友一刻不停的跟在你的背后打扫卫生,你一放下脏碟子或者垃圾什么的,就已经帮你清理.打扫了 所以垃圾回收机制就是自动帮助我们管理内

  • 分析python垃圾回收机制原理

    目录 引用计数 引用计数案例 执行结果: 导致引用计数 +1 的情况 导致引用计数-1 的情况 循环引用导致内存泄露 执行结果 分代回收 垃圾回收 gc 模块 常用函数: 引用计数 Python 语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』,该算法最早 George E. Collins 在 1960 的时候首次提出,50 年后的今天,该算法依然被很多编程语言使用. 引用计数法的原理是:每个对象维护一个ob_ref字段,用来记录该对象当前被引用的次数,每当新的

  • python的import 机制是怎么实现的

    目录 import 机制功能 单模块导入 级联导入 from & import import & as from & import & as 与module对象有关的名字空间问题 小结 import 机制功能 Python 的 import 机制基本上可以切分为三个不同的功能: Python运行时的全局模块池的维护和搜索: 解析与搜索模块路径的树状结构: 对不同文件格式的模块执行动态加载机制: 尽管 import 的表现形式千变万化,但是都可以归结为:import x.y.

  • python之import机制详解

    本文详述了Python的import机制,对于理解Python的运行机制很有帮助! 1.标准import: Python中所有加载到内存的模块都放在 sys.modules .当 import 一个模块时首先会在这个列表中查找是否已经加载了此模块,如果加载了则只是将模块的名字加入到正在调用 import 的模块的 Local 名字空间中.如果没有加载则从 sys.path 目录中按照模块名称查找模块文件,模块可以是py.pyc.pyd,找到后将模块载入内存,并加到 sys.modules 中,并

  • 深入理解python try异常处理机制

    深入理解python try异常处理机制 #python的try语句有两种风格 #一:种是处理异常(try/except/else) #二:种是无论是否发生异常都将执行最后的代码(try/finally) try/except/else风格 try: <语句> #运行别的代码 except <名字>: <语句> #如果在try部份引发了'name'异常 except <名字>,<数据>: <语句> #如果引发了'name'异常,获得附

  • python内存管理机制原理详解

    python内存管理机制: 引用计数 垃圾回收 内存池 1. 引用计数 当一个python对象被引用时 其引用计数增加 1 ; 当其不再被变量引用时 引用计数减 1 ; 当对象引用计数等于 0 时, 对象被删除(引用计数是一种非常高效的内存管理机制) 2. 垃圾回收 垃圾回收机制: ① 引用计数 , ②标记清除 , ③分带回收 引用计数 : 引用计数也是一种垃圾收集机制, 而且也是一种最直观, 最简单的垃圾收集技术.当python某个对象的引用计数降为 0 时, 说明没有任何引用指向该对象, 该

随机推荐