python学习笔记之多进程

我们现代的操作系统,都是支持“多任务”的操作系统,对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(process)。比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程。

如果我们将计算器的核心CPU比喻为一座工厂,那么进程就像工厂里的车间,它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻,CPU总是运行一个进程,其他进程处于非运行状态。

看到这大家可能会有一些疑问了,其他进程处于非运行状态?可是我用浏览器访问网页的时候,音乐播放器明明也在运行啊。

实际上是操作系统轮流让各个任务交替执行,任务1执行0.01秒,切换到任务2,任务2执行0.01秒,再切换到任务3,执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看,每个任务都是交替执行的,但是,由于CPU的执行速度实在是太快了,我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。

Python中的多进程

在UNIX/LINUX操作系统中,可以使用fork()函数来创建。fork函数比其他普通函数有一点特殊之处,就是普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。

fork()函数被封装在os模块中。接下来,我们举例说明使用多进程和不使用多进程的区别:

from random import randint

from time import time, sleep

def download_task(filename):

print('开始下载%s...' % filename)

time_to_download = randint(5, 10)

sleep(time_to_download)

print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download))

def main():

start = time()

download_task('MySQL从删库到跑路.pdf')

download_task('万万没想到.mp4')

end = time()

print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))if __name__ == '__main__':

main()

执行结果:

开始下载MySQL从删库到跑路.pdf...

MySQL从删库到跑路.pdf下载完成! 耗费了9秒

开始下载万万没想到.mp4...

万万没想到.mp4下载完成! 耗费了9秒

总共耗费了18.00秒.

从上面的例子可以看出,如果程序中的代码只能按顺序一点点的往下执行,那么即使执行两个毫不相关的下载任务,也需要先等待一个文件下载完成后才能开始下一个下载任务,很显然这并不合理也没有效率。接下来我们使用多进程的方式将两个下载任务放到不同的进程中,代码如下所示:

from multiprocessing import Process

from os import getpid

from random import randint

from time import time, sleep

def download_task(filename):

print('启动下载进程,进程号[%d].' % getpid()) print('开始下载%s...' % filename) time_to_download = randint(5, 10)

sleep(time_to_download)

print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download))

def main():

start = time()

p1 = Process(target=download_task, args=('MySQL从删库到跑路.pdf', ))

p1.start()

p2 = Process(target=download_task, args=('万万没想到.mp4', ))

p2.start()

p1.join()

p2.join()

end = time()

print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))

if __name__ == '__main__': main()

执行结果:

启动下载进程,进程号[568408].

开始下载万万没想到.mp4...万万没想到.

mp4下载完成! 耗费了6秒

启动下载进程,进程号[565896].

开始下载MySQL从删库到跑路.

pdf...MySQL从删库到跑路.pdf下载完成! 耗费了10秒

总共耗费了10.09秒.

运行上面的代码可以明显发现两个下载任务“同时”启动了,而且程序的执行时间将大大缩短,不再是两个任务的时间总和。

以上就是python学习笔记之多进程的详细内容,更多关于Python多进程的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Python使用多进程运行含有任意个参数的函数

    1. 问题引出 许多时候,我们对程序的速度都是有要求的,速度自然是越快越好.对于Python的话,一般都是使用multiprocessing这个库来实现程序的多进程化,例如: 我们有一个函数my_print,它的作用是打印我们的输入: def my_print(x): print(x) 但是我们嫌它的速度太慢了,因此我们要将这个程序多进程化: from multiprocessing import Pool def my_print(x): print(x) if __name__ == "__

  • Python多进程multiprocessing、进程池用法实例分析

    本文实例讲述了Python多进程multiprocessing.进程池用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 内容相关: multiprocessing: 进程的创建与运行 进程常用相关函数 进程池: 为什么要有进程池 进程池的创建与运行:串行.并行 回调函数 多进程multiprocessing: python中的多进程需要使用multiprocessing模块 多进程的创建与运行: 1.进程的创建:进程对象=multiprocessing.Process(target=函数名,args=(参

  • python多进程(加入进程池)操作常见案例

    本文实例讲述了python多进程(加入进程池)操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.多进程复制多个文件 import multiprocessing import os import time # 复制文件,传入文件名 def copy_file(old_file_name, old_name): new_file_name = 'new_file' new_name = old_name if not os.path.exists(new_file_name): os.makedirs(

  • python多进程重复加载的解决方式

    flask多进程会引起重复加载, 解决方法:把耗资源的加载挪到函数里面或者类里面,就不会重复加载资源了. 测试发现,不是flask引起的,是多进程会引起重复加载python文件. 把flask注释掉,也会重复加载. # autotrade/__init__.py # __init__.py 定义全局的app路由 # 然后将其他模块由app装饰后的函数导入,flask即可识别所有的请求入口 import time from flask import Flask from multiprocessi

  • python多进程下的生产者和消费者模型

    一.生产者消费者模型介绍 1.1 为什么需要使用生产者消费者模型 生产者是指生产数据的任务,消费者是指消费数据的任务.当生产者的生产能力远大于消费者的消费能力,生产者就需要等消费者消费完才能继续生产新的数据,同理,如果消费者的消费能力远大于生产者的生产能力,消费者就需要等生产者生产完数据才能继续消费,这种等待会造成效率的低下,为了解决这种问题就引入了生产者消费者模型. 1.2 如何实现生产者消费者模型 进程间引入队列可以实现生产者消费者模型,通过使用队列无需考虑锁的概念,因为进程间的通信是通过队

  • python多进程 主进程和子进程间共享和不共享全局变量实例

    Python 多进程默认不能共享全局变量 主进程与子进程是并发执行的,进程之间默认是不能共享全局变量的(子进程不能改变主进程中全局变量的值). 如果要共享全局变量需要用(multiprocessing.Value("d",10.0),数值)(multiprocessing.Array("i",[1,2,3,4,5]),数组)(multiprocessing.Manager().dict(),字典)(multiprocessing.Manager().list(ran

  • python 多进程队列数据处理详解

    我就废话不多说了,直接上代码吧! # -*- coding:utf8 -*- import paho.mqtt.client as mqtt from multiprocessing import Process, Queue import time, random, os import camera_person_num MQTTHOST = "172.19.4.4" MQTTPORT = 1883 mqttClient = mqtt.Client() q = Queue() # 连

  • Python多进程编程multiprocessing代码实例

    在 多线程与多进程的比较 这一篇中记录了多进程编程的一种方式. 下面记录一下多进程编程的别一种方式,即使用multiprocessing编程 import multiprocessing import time def get_html(n): time.sleep(n) print('sub process %s' % n) return n if __name__ == '__main__': # 多进程编程 process = multiprocessing.Process(target=

  • Python Process多进程实现过程

    进程的概念 程序是没有运行的代码,静态的: 进程是运行起来的程序,进程是一个程序运行起来之后和资源的总称: 程序只有一个,但同一份程序可以有多个进程:例如,电脑上多开QQ: 程序和进程的区别在于有没有资源,进程有资源而程序没有资源,进程是一个资源分配的基本单元: 程序在没运行的时候没有资源,没有显卡,没有网卡,等等:双击运行后有摄像头,有网速等等,就叫做进程: 进程的状态 进程状态图 就绪态:运行的条件都已经慢去,正在等在cpu执行 执行态:cpu正在执行其功能 等待态:等待某些条件满足,例如一

  • python多进程使用函数封装实例

    我就废话不多说了,直接看代码吧! import multiprocessing as mp from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): """ 自定义多进程,继承自原生Process,目的是获取多进程结果到queue """ def __init__(self, func, args, q): super(MyProcess, self).__init__() sel

随机推荐