python网络编程之进程详解

目录

• 1.进程
• 1.1进程：
• 1.2在python中创建进程
• 1.3 使用multiprocessing创建进程
• 1.3.1 单个进程时：
• 1.3.2 多个子进程时：
• 1.3.3 自定义进程类方法
• 使用Process子类创建进程Process(target=test)实现多进程，复杂的要定义一个类继承Process，每次实例化这个类的时候就等同于实例化一个进程对象
• 1.4 Pool进程池
• 2. 验证进程是否能共享信息
• 2.1 Queue（队列）模块：
• 2.1.1 队列简介：
• 2.2 实现进程间的通信
• 总结

1.进程

它们的主要作用：多任务同时执行

1.1进程：

Windows打开的程序就是一个进程例如打开qq 打开微信

如果打开2个qq代表打开了2个进程

1.2在python中创建进程

只能Linux 使用os.fork()用这个可以创建多进程

Linux/Windows使用multiprocessing模块和Pool进程池（他俩是跨平台模块）

1.3 使用multiprocessing创建进程

1.3.1 单个进程时：

from multiprocessing import Process #从multiprocessing库中导入Process模块
#执行进程代码
#一个子进程
def test(interval):
    print("我是一个子进程")

#执行主程序
def main():
    print("主进程启动")
    p = Process(target=test,args=(1,)) #使用进程模块，目标参数target为子进程函数
    p.start() #启动子进程
    print("主进程结束")

if __name__ == '__main__':
    main()
"""
>>> runfile('D:/python_files/python_fiew/网络编程_01.py', wdir='D:/python_files/python_fiew')
主进程启动
主进程结束
我是一个子进程
"""

1.3.2 多个子进程时：

from multiprocessing import Process
import time,os
#子进程1
def child_1(interval):
    print("子进程(%s)开始执行，父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getpid())) #os.getpid()为获取进程号
    t_stat = time.time() #计时开始
    time.sleep(interval) #程序将被挂起n秒
    t_end = time.time() #计时结束
    print("子进程(%s)的执行时间为'%0.2f'秒"%(os.getpid(),t_end-t_stat))
#子进程2
def chlid_2(interval):
    print("子进程(%s)开始执行，父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getpid()))
    t_stat = time.time()
    time.sleep(interval)
    t_end = time.time()
    print("子进程(%s)的执行时间为(%0.2f)"%(os.getpid(),t_end-t_stat))

if __name__ == '__main__':
    print("-----父进程开始执行-------")
    print("父进程启动时，父进程PID为：(%s)"%(os.getpid()))  #打印父进程启动时父进程的PID
    p1 = Process(target=child_1,args=(1,)) #实例化子进程1
    p2 = Process(target=chlid_2,args=(1,)) #实例化子进程2
    p1.start() #启动子进程1
    p2.start() #启动子进程2
    #此时父进程仍然在执行
    print("pi.is_alive=%s"%(p1.is_alive()))  #p1.is_alive() 判断子进程p1是否还在执行，执行则返回ture
    print("p2_is_alive=%s"%(p2.is_alive()))
    #输出此时进程执行过程中的PID(进程号)
    print("执行过程中的p1的进程号p1.pid=%s"%(p1.pid))
    print("执行过程中的p2的进程号p2.pid=%s" % (p2.pid))
    print("---等待子进程结束----")
    p1.join() #等待子程序p1结束
    p2.join()
    print("父进程结束，此时父进程的进程号为：(%s)"%(os.getpid()))
#总结：#os.getpid()为获取进程号   #p1.is_alive() 判断子进程p1是否还在执行，执行则返回ture

由运行结果分析：子进程在执行的过程中，进程号不变。父进程号在启动时，和在结束所有子进程时 相同，而当子进程同时执行时，父进程号会动态变化。

挂起进程在 操作系统中可以定义为暂时被淘汰出 内存的进程，机器的资源是有限的，在资源不足的情况下，操作系统对在内存中的程序进行合理的安排，其中有的进程被暂时调离出内存，当条件允许的时候，会被操作系统再次调回内存，重新进入等待被执行的状态即就绪态，系统在超过一定的时间没有任何动作。

1.3.3 自定义进程类方法

使用Process子类创建进程Process(target=test)实现多进程，复杂的要定义一个类继承Process，每次实例化这个类的时候就等同于实例化一个进程对象

（解决上一个程序中两个子进程重复代码的问题）

from multiprocessing import Processimport time,os#继承Process类class SubProcess(Process):    def __init__(self,interval,name=""): #子类SubProcess的构造方法        Process.__init__(self) #Process.__init__(self) #继承父类的构造方法        self.interval = interval        self.name = name         #重写父类方法    def run(self):        print("子进程(%s)开始执行，父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getpid()))  # os.getpid()为获取进程号        t_stat = time.time()  # 计时开始        time.sleep(self.interval)  # 程序将被挂起n秒        t_end = time.time()  # 计时结束        print("子进程(%s)的执行时间为'%0.2f'秒" % (os.getpid(), t_end - t_stat))if __name__ == '__main__':    print("-----父进程开始执行-------")    print("父进程启动时，父进程PID为：(%s)"%(os.getpid()))  #打印父进程启动时父进程的PID    p1 = SubProcess(interval=1,name='ZARD1') #实例化子进程1    p2 = SubProcess(interval=2,name=('ZARD2')) #实例化子进程2    p1.start() #启动子进程1    p2.start() #启动子进程2    #此时父进程仍然在执行    print("pi.is_alive=%s"%(p1.is_alive()))  #p1.is_alive() 判断子进程p1是否还在执行，执行则返回ture    print("p2_is_alive=%s"%(p2.is_alive()))    #输出此时进程执行过程中的PID(进程号)    print("p1.name = %s"%(p1.name))    print("执行过程中的p1的进程号p1.pid=%s"%(p1.pid))    print("p2.name = %s" % (p2.name))    print("执行过程中的p2的进程号p2.pid=%s" % (p2.pid))    print("---等待子进程结束----")    p1.join() #等待子程序p1结束    p2.join()    print("父进程结束，此时父进程的进程号为：(%s)"%(os.getpid()))from multiprocessing import Process
import time,os

#继承Process类
class SubProcess(Process):
    def __init__(self,interval,name=""): #子类SubProcess的构造方法
        Process.__init__(self) #Process.__init__(self) #继承父类的构造方法
        self.interval = interval
        self.name = name

    #重写父类方法
    def run(self):
        print("子进程(%s)开始执行，父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getpid()))  # os.getpid()为获取进程号
        t_stat = time.time()  # 计时开始
        time.sleep(self.interval)  # 程序将被挂起n秒
        t_end = time.time()  # 计时结束
        print("子进程(%s)的执行时间为'%0.2f'秒" % (os.getpid(), t_end - t_stat))

if __name__ == '__main__':
    print("-----父进程开始执行-------")
    print("父进程启动时，父进程PID为：(%s)"%(os.getpid()))  #打印父进程启动时父进程的PID
    p1 = SubProcess(interval=1,name='ZARD1') #实例化子进程1
    p2 = SubProcess(interval=2,name=('ZARD2')) #实例化子进程2
    p1.start() #启动子进程1
    p2.start() #启动子进程2
    #此时父进程仍然在执行
    print("pi.is_alive=%s"%(p1.is_alive()))  #p1.is_alive() 判断子进程p1是否还在执行，执行则返回ture
    print("p2_is_alive=%s"%(p2.is_alive()))
    #输出此时进程执行过程中的PID(进程号)
    print("p1.name = %s"%(p1.name))
    print("执行过程中的p1的进程号p1.pid=%s"%(p1.pid))
    print("p2.name = %s" % (p2.name))
    print("执行过程中的p2的进程号p2.pid=%s" % (p2.pid))
    print("---等待子进程结束----")
    p1.join() #等待子程序p1结束
    p2.join()
    print("父进程结束，此时父进程的进程号为：(%s)"%(os.getpid()))

代码分析： 

1.4 Pool进程池

（解决当要创造成百上千个进程的情况）

例子： 有三个水槽 ，要接10桶水，我们最多只能同时接3盆，第10盆随便找一个盆，其他两个闲置。

from multiprocessing import Pool #导入进程池
import os,time

def task(name):
    print("子进程(%s)执行task %s..."%(os.getpid(),name))
    time.sleep(2) #休眠2秒

if __name__ == '__main__':
    print("---父进程(%s)启动---"%(os.getpid()))
    p = Pool(3)  #定义一个进程池，一次最多容纳三个进程，即一次最多可同时执行三个子进程
    for i in range(10):
        p.apply_async(task,args=(i,)) #使用非阻塞的方式调用task
    print("---等待所有子进程结束---")
    p.close() #关闭进程池，关闭后进程池不再接收新的请求
    p.join() #等待子进程结束
    print("全部子进程结束")

小结：定义一个进程池，并规定一个池子中可以同时执行多少个进程，可以实现多个进程分批次的执行。

注意：

（1）区分使用Process模块与使用进程池模块Pool的区别

（2）对于实例对象 p，p.start()表示开始执行进程；p.join()表示结束进程

（3）注意加强阻塞与非阻塞知识点的学习

2. 验证进程是否能共享信息

引例： 

from multiprocessing import Process

#子进程1
def plus():
    print("---子进程1开始执行---")
    global g_num #声明全局变量
    g_num += 50
    print("在子进程1下：g_num = %d"%(g_num))
    print("---子进程1结束运行---")

#子进程2
def minus():
    print("---子进程2开始执行---")
    global g_num #声明全局变量
    g_num -= 50
    print("在子进程2下：g_num = %d"%(g_num))
    print("---子进程2结束运行---")

g_num = 100 #赋值全局变量
if __name__ == '__main__':
    print("---主进程启动---")
    print("在主进程运行中，g_num = %d"%(g_num))
    child1 = Process(target=plus) #实例化子进程1
    child2 = Process(target=minus)  # 实例化子进程2
    child1.start() #启动子进程1
    child2.start()

    child1.join() #等待子进程结束
    child2.join()
    print("---主进程结束---")

由以上例子可见，对于进程1，2而言，全局变量g_num并不互相影响。即有如下关系：

那么就有如下问题了，思考：如何才能实现进程之间的通讯？

答：通过 multiprocessing Queue（队列）， Pipes（管道）， 接下来主要演示 Queue（队列）模块。

2.1 Queue（队列）模块：

2.1.1 队列简介：

1.新来的排队的在队尾

2.最前面的完成离队后，后面一个跟上

多进程队列的使用Queue， 本身他就是一个消息队列程序 ：

实践： 当Queue(3)时：

from multiprocessing import Queue #导入队列模块
if __name__ == '__main__':
    q = Queue(3) #初始化一个Queue对象，最多只能接受3条put信息
    #消息写入队列
    q.put("消息1") #将此消息1写入队列
    q.put("消息2")
    print(q.full()) #q.full() 是验证队列是否已满  没满则返回False
    q.put("消息3")  #将此消息3写入队列
    print(q.full()) #q.full() 是验证队列是否已满  满了则返回Ture

    #利用try看看队列已满是否还可再塞入信息
    try:
        q.put("尝试塞入第4条信息",True,1) #可能出问题的代码
    except:
        print("尝试利用q.put()向队列中继续添加信息：")
        print("队列已满，现有消息数量为：%d，无法继续添加信息。"%(q.qsize()))  #q.qsize() 返回队列中的已有信息数量

    try:
        q.put_nowait("尝试塞入第4条信息")  # 可能出问题的代码
    except:
        print("尝试利用q.put_nowait()向队列中继续添加信息：")
        print("队列已满，现有消息数量为：%d，无法继续添加信息。" % (q.qsize()))  # q.qsize() 返回队列中的已有信息数量

    #获取（打印）队列中的信息
    if not q.empty():
        print("---从队列中读取信息---")
        for i in range(q.qsize()):  #循环打印队列信息
            print(q.get_nowait())  #q.get_nowait() 读取队列信息

解决：

当Queue(4)时，打印的结果如下，可见此时可继续向队列中塞入第4条信息。

小结：

multiprocessing.Process 可以创建多进程，使用multiprocessing Queue可以实现队列操作。

2.2 实现进程间的通信

from multiprocessing import Process,Queue
import time

#子进程1：向队列中写入数据
def write_date(q):
    if not q.full(): #若队列没满，则写入数据
        for i in range(5):
            date = "数据" + str(i)
            q.put(date) #向队列中写入数据
            print("已写入：%s" % date)
#子进程2：向队列中读取数据
def read_date(q):
    time.sleep(1)  # 休眠1s
    while not q.empty():
        print("读取:%s" % q.get(True, 2))  # 等待2s，如果还没读取到消息，抛出异常

#主程序
if __name__ == '__main__':
    print("---主程序启动---")
    q = Queue()  # 父进程创建Queue，并传给各个子进程
    write_child = Process(target=write_date,args=(q,)) # 实例化进程对象，其中args=(q,)表示把队列传给子进程1
    read_child = Process(target=read_date,args=(q,))
    write_child.start()  # 启动子进程1，写入
    read_child.start()  # 启动子进程2，读取
    write_child.join()  # 等待子进程1结束
    read_child.join()  # 等待子进程2结束
    print('-----父进程结束-----')
 

小结：

（1）进程之间可以通过队列来实现通信，但需要注意的是，队列中的信息遵循“先进先出”的原则。如上数据那样，先写入数据0，则最先读出的数据也是数据0；

（2）如：

在父进程中创建队列，再利用Process模块实例化子进程对象，target参数为子进程的函数名，args参数即为队列。

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注我们的更多内容!