详解python网络进程

目录

• 一、多任务编程
• 二、进程
• 三、os.fork创建进程
• 3.1、进程ID和退出函数
• 四、孤儿和僵尸
• 4.1、孤儿进程
• 4.2、僵尸进程
• 4.3、如何避免僵尸进程的产生
• 五、Multiprocessing创建进程
• 5.1、multiprocessing进程属性
• 六、进程池
• 七、进程间通信(IPC)
• 7.1、管道通信(Pipe)
• 7.2、消息队列
• 7.3、共享内存
• 7.4、信号量(信号灯集)

一、多任务编程

意义：充分利用计算机的资源提高程序的运行效率

定义：通过应用程序利用计算机多个核心，达到同时执行多个任务的目的

实施方案： 多进程、多线程

并行：多个计算机核心并行的同时处理多个任务

并发：内核在多个任务间不断切换，达到好像内核在同时处理多个任务的运行效果

进程：程序在计算机中运行一次的过程

程序：是一个可执行文件，是静态的，占有磁盘，不占有计算机运行资源

进程：进程是一个动态的过程描述，占有CPU内存等计算机资源的，有一定的生命周期

同一个程序的不同执行过程是不同的进程，因为分配的计算机资源等均不同

父子进程 : 系统中每一个进程(除了系统初始化进程)都有唯一的父进程,可以有0个或多个子进
程。父子进程关系便于进程管理。

二、进程

CPU时间片：如果一个进程在某个时间点被计算机分配了内核，我们称为该进程在CPU时间片上。

PCB(进程控制块)：存放进程消息的空间

进程ID(PID)：进程在操作系统中的唯一编号，由系统自动分配

进程信息包括：进程PID，进程占有的内存位置，创建时间，创建用户. . . . . . . .

进程特征：

• 进程是操作系统分配计算机资源的最小单位
• 每一个进程都有自己单独的虚拟内存空间
• 进程间的执行相互独立，互不影响

进程的状态

1、三态

• 就绪态：进程具备执行条件，等待系统分配CPU
• 运行态：进程占有CPU处理器，处于运行状态
• 等待态：进程暂时不具备运行条件，需要阻塞等待，让出CPU

2、五态（增加新建态和终止态）

• 新建态：创建一个新的进程，获取资源的过程
• 终止态：进程结束释放资源的过程

查看进程树：pstree

查看父进程PID：ps -ajx

linux查看进程命令：ps -aux

有一列为STAT为进程的状态

• D 等待态 （不可中断等待）（阻塞）
• S 等待态 （可中断等待）（睡眠）
• T 等待态 （暂停状态）
• R 运行态 （就绪态运行态）
• Z 僵尸态
• + 前台进程（能在终端显示出现象的）
• < 高优先级
• N 低优先级
• l 有多线程的
• s 会话组组长

三、os.fork创建进程

pid = os.fork()　

功能：创建一个子进程

返回值：创建成功在原有的进程中返回子进程的PID，在子进程中返回0；创建失败返回一个负数

父子进程通常会根据fork返回值的差异选择执行不同的代码（使用if结构）

import  os
from time import sleep

pid = os.fork()

if pid < 0:
    print("创建进程失败")

#子进程执行部分
elif pid == 0:
    print("新进程创建成功")

#父进程执行部分
else:
    sleep(1)
    print("原来的进程")

print("程序执行完毕")

# 新进程创建成功
# 原来的进程
# 程序执行完毕

• 子进程会复制父进程全部代码段(包括fork前的代码)但是子进程仅从fork的下一句开始执行
• 父进程不一定先执行(进程之间相互独立，互不影响)
• 父子进程各有自己的属性特征，比如：PID号PCB内存空间
• 父进程fork之前开辟的空间子进程同样拥有，但是进程之间相互独立，互不影响．

父子进程的变量域

import os
from time import sleep 

a = 1
pid = os.fork()
if pid < 0:
    print("创建进程失败")
elif pid == 0:
    print("子进程")
    print("a = ",a)
    a = 10000
    print("a = ",a)
else:
    sleep(1)
    print("父进程")
    print("parent a :",a)    # a = 1

# 子进程
# a =  1
# a =  10000
# 父进程
# parent a : 1

3.1、进程ID和退出函数

os.getpid()获取当前进程的PID号

返回值：返回PID号

os.getppid()获取父类进程的进程号

返回值：返回PID号

import os

pid = os.fork()

if pid < 0:
  print("Error")
elif pid == 0:
  print("Child PID:", os.getpid())       # 26537
  print("Get parent PID:", os.getppid()) # 26536
else:
  print("Get child PID:", pid)           # 26537
  print("Parent PID:", os.getpid())      # 26536

os._exit(status)退出进程

参数：进程的退出状态　　整数

sys.exit([status])退出进程

参数：默认为0　整数则表示退出状态；符串则表示退出时打印内容

sys.exit([status])可以通过捕获SystemExit异常阻止退出

import os,sys

# os._exit(0)                 # 退出进程
try:
    sys.exit("退出")
except SystemExit as e:
    print("退出原因：",e)    # 退出原因： 退出

四、孤儿和僵尸

4.1、孤儿进程

父进程先于子进程退出，此时子进程就会变成孤儿进程

孤儿进程会被系统指定的进程收养，即系统进程会成为该孤儿进程新的父进程。孤儿进程退出时该父进程会处理退出状态

4.2、僵尸进程

子进程先与父进程退出，父进程没有处理子进程退出状态，此时子进程成为僵尸进程

僵尸进程已经结束，但是会滞留部分PCB信息在内存，大量的僵尸会消耗系统资源，应该尽量避免

4.3、如何避免僵尸进程的产生

父进程处理子进程退出状态

pid, status = os.wait()

功能：在父进程中阻塞等待处理子进程的退出

返回值：pid 退出的子进程的PID号

status 子进程的退出状态

import os, sys

pid = os.fork()

if pid < 0:
  print("Error")
elif pid == 0:
  print("Child process", os.getpid())   # Child process 27248
  sys.exit(1)
else:
  pid, status = os.wait()     # 阻塞等待子进程退出
  print("pid : ", pid)        # pid :  27248
  # 还原退出状态
  print("status:", os.WEXITSTATUS(status))      # status: 1
  while True:
    pass

创建二级子进程

• 父进程创建子进程等待子进程退出
• 子进程创建二级子进程，然后马上退出
• 二级子进程成为孤儿，处理具体事件

import os
from time import sleep

def fun1():
    sleep(3)
    print("第一件事情")

def fun2():
    sleep(4)
    print("第二件事情")

pid = os.fork()

if pid < 0:
    print("Create process error")
elif pid == 0:          # 子进程
    pid0 = os.fork()    # 创建二级进程
    if pid0 < 0:
        print("创建二级进程失败")
    elif pid0 == 0:     # 二级子进程
        fun2()          # 做第二件事
    else:               # 二级进程
        os._exit(0)     # 二级进程退出
else:
    os.wait()
    fun1()              # 做第一件事

# 第一件事情
# 第二件事情

通过信号处理子进程退出

原理: 子进程退出时会发送信号给父进程,如果父进程忽略子进程信号, 则系统就会自动处理子进程退出。

方法: 使用signal模块在父进程创建子进程前写如下语句 :

import signal

signal.signal(signal.SIGCHLD,signal.SIG_IGN)

特点 : 非阻塞,不会影响父进程运行。可以处理所有子进程退出

五、Multiprocessing创建进程

步骤：

• 需要将要做的事情封装成函数
• multiprocessing.Process创建进程，并绑定函数
• start启动进程
• join回收进程

p = multiprocessing.Process(target, [name], [args], [kwargs])

创建进程对象

参数：

• target ： 要绑定的函数名
• name ： 给进程起的名称 （默认Process-1）
• args：元组用来给target函数传参
• kwargs :字典用来给target函数键值传参

p.start()

功能： 启动进程 自动运行terget绑定函数。此时进程被创建

p.join([timeout])

功能： 阻塞等待子进程退出，最后回收进程

参数： 超时时间

multiprocessing的注意事项：

• 使用multiprocessing创建进程子进程同样复制父进程的全部内存空间，之后有自己独立的空间，执行上互不干扰
• 如果不使用join回收可能会产生僵尸进程
• 一般父进程功能就是创建子进程回收子进程，所有事件交给子进程完成
• multiprocessing创建的子进程无法使用ptint

import multiprocessing as mp
from time import sleep
import os

a = 1

def fun():
    sleep(2)
    print("子进程事件",os.getpid())
    global a
    a = 10000
    print("a = ",a)

p = mp.Process(target = fun)    # 创建进程对象
p.start()   # 启动进程
sleep(3)
print("这是父进程")
p.join()    # 回收进程
print("parent a:",a)

# 子进程事件 5434
# a =  10000
# 这是父进程
# parent a: 1

Process(target)

5.1、multiprocessing进程属性

p.name ：进程名称

p.pid ：对应子进程的PID号

p.is_alive()：查看子进程是否在生命周期

p.daemon： 设置父子进程的退出关系

如果等于True则子进程会随父进程的退出而结束，就不用使用 join()，必须要求在start()前设置

六、进程池

引言：如果有大量的任务需要多进程完成，而任务周期又比较短且需要频繁创建。此时可能产生大量进程频繁创建销毁的情况，消耗计算机资源较大，这个时候就需要进程池技术

进程池的原理：创建一定数量的进程来处理事件,事件处理完进程不退出而是继续处理其他事件,直到所有事件全都处理完毕统一销毁。增加进程的重复利用,降低资源消耗。

1．创建进程池，在池内放入适当数量的进程

from multiprocessing import Pool

Pool(processes)　　创建进程池对象

• 参数：进程数量
• 返回 ：指定进程数量，默认根据系统自动判定

2．将事件封装函数，放入到进程池

pool.apply_async(fun,args,kwds)　　将事件放入进程池执行

参数：

• fun 要执行的事件函数
• args 以元组为fun传参
• kwds 以字典为fun传参

返回值 ：返回一个事件对象 通过get()属性函数可以获取fun的返回值

3．关闭进程池

pool.close()：关闭进程池，无法再加入事件

4．回收进程

pool.join()：回收进程池

from multiprocessing import Pool
from time import sleep,ctime

pool = Pool(4)    # 创建进程池
# 进程池事件
def worker(msg):
  sleep(2)
  print(msg)
  return ctime()

# 向进程池添加执行事件
for i in range(4):
  msg = "Hello %d"%i

  # r 代表func事件的一个对象
  r = pool.apply_async(func=worker,args=(msg,))

pool.close()    # 关闭进程池
pool.join()     # 回收进程池

# Hello 3
# Hello 2
# Hello 0
# Hello 1

七、进程间通信(IPC)

由于进程间空间独立，资源无法共享，此时在进程间通信就需要专门的通信方法。

进程间通信方法 ： 管道 消息队列 共享内存 信号信号量 套接字

7.1、管道通信(Pipe)

通信原理：在内存中开辟管道空间，生成管道操作对象，多个进程使用同一个管道对象进行读写即可实现通信　

from　multiprocessing import Pipe

fd1, fd2 = Pipe(duplex = True)

• 功能：创建管道
• 参数：默认表示双向管道，如果为False 表示单向管道
• 返回值：表示管道两端的读写对象；如果是双向管道均可读写；如果是单向管道fd1只读 fd2只写

fd.recv()

• 功能 : 从管道获取内容
• 返回值:获取到的数据，当管道为空则阻塞

fd.send(data)

• 功能: 向管道写入内容
• 参数: 要写入的数据

注意：

• multiprocessing中管道通信只能用于父子关系进程中
• 管道对象在父进程中创建，子进程通过父进程获取

from multiprocessing import Pipe, Process

fd1, fd2 = Pipe()   # 创建管道，默认双向管道
def fun1():
  data = fd1.recv()     # 从管道获取消息
  print("管道２传给管道１的数据", data)
  inpu = "跟你说句悄悄话"
  fd1.send(inpu)

def fun2():
  fd2.send("肥水不流外人天")
  data = fd2.recv()
  print("管道１传给管道２的数据", data)

p1 = Process(target=fun1)
P2 = Process(target=fun2)

p1.start()
P2.start()

p1.join()
P2.join()
# 管道２传给管道１的数据 肥水不流外人天
# 管道１传给管道２的数据 跟你说句悄悄话

7.2、消息队列

从内存中开辟队列结构空间，多个进程可以向队列投放消息，在取出来的时候按照先进先出顺序取出

q = Queue(maxsize = 0)　　

创建队列对象

• maxsize ：默认表示系统自动分配队列空间；如果传入正整数则表示最多存放多少条消息
• 返回值 ： 队列对象

q.put(data,[block,timeout])　　

向队列中存入消息

• data：存放消息（python数据类型）
• block：默认为True表示当前队列满的时候阻塞，设置为False则表示非阻塞
• timeout：当block为True表示超时时间

返回值：返回获取的消息

q.get([block,timeout])

从队列取出消息

• 参数:block 设置是否阻塞 False为非阻塞；timeout 超时检测
• 返回值: 返回获取到的内容

q.full()：判断队列是否为满

q.empty()：判断队列是否为空

q.qsize()：判断当前队列有多少消息

q.close()：关闭队列

from multiprocessing import Process, Queue
from time import sleep
from random import randint

#  创建消息队列
q = Queue(3)

# 请求进程
def request():
  for i in range(2):
    x = randint(0, 100)
    y = randint(0, 100)
    q.put((x, y))

# 处理进程
def handle():
  while True:
    sleep(1)
    try:
      x, y = q.get(timeout=2)
    except:
      break
    else:
      print("%d + %d = %d" % (x, y, x + y))

p1 = Process(target=request)
p2 = Process(target=handle)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
# 12 + 61 = 73
# 69 + 48 = 117

7.3、共享内存

在内存中开辟一段空间，存储数据，对多个进程可见，每次写入共享内存中的数据会覆盖之前的内容，效率高，速度快

from multiprocessing import Value, Array

obj = Value(ctype,obj)

功能：开辟共享内存空间

参数：

ctype：字符串，要转变的c的数据类型，对比类型对照表

obj：共享内存的初始化数据

返回：共享内存对象

from multiprocessing import Process,Value
import time
from random import randint

# 创建共享内存
money = Value('i', 5000)

#  修改共享内存
def man():
  for i in range(30):
    time.sleep(0.2)
    money.value += randint(1, 1000)

def girl():
  for i in range(30):
    time.sleep(0.15)
    money.value -= randint(100, 800)

m = Process(target=man)
g = Process(target=girl)
m.start()
g.start()
m.join()
g.join()

print("一月余额:", money.value)   # 获取共享内存值
# 一月余额: 4264

obj = Array(ctype,obj)

功能：开辟共享内存

参数：

ctype：要转化的c的类型

obj：要存入共享的数据

如果是列表将列表存入共享内存，要求数据类型一致

如果是正整数表示开辟几个数据空间

from multiprocessing import Process, Array

# 创建共享内存
# shm = Array('i',[1,2,3])
# shm = Array('i',3)  # 表示开辟三个空间的列表
shm = Array('c',b"hello") #字节串

def fun():
  # 共享内存对象可迭代
  for i in shm:
    print(i)
  shm[0] = b'H'

p = Process(target=fun)
p.start()
p.join()

for i in shm:   # 子进程修改，父进程中也跟着修改
  print(i)

print(shm.value) # 打印字节串　b'Hello'

7.4、信号量(信号灯集)

通信原理：给定一个数量对多个进程可见。多个进程都可以操作该数量增减,并根据数量值决定自己的行为。

from multiprocessing import Semaphore
sem = Semaphore(num)

创建信号量对象

• 参数 : 信号量的初始值
• 返回值 : 信号量对象

sem.acquire()将信号量减1 当信号量为0时阻塞

sem.release()将信号量加1

sem.get_value()获取信号量数量

from multiprocessing import Process, Semaphore

sem = Semaphore(3)    # 创建信号量，最多允许３个任务同时执行

def rnewu():
  sem.acquire()   # 每执行一次减少一个信号量
  print("执行任务.....执行完成")
  sem.release()   # 执行完成后增加信号量

for i in range(3):  # 有３个人想要执行任务
  p = Process(target=rnewu)
  p.start()
  p.join()

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