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python多任务——进程

Python 进程执行代码

2023-03-02 11:11:59 时间

# 1. 进程 #

程序：例如xxx.py这是程序，是一个静态的  
进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源 称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。  
不仅可以通过线程完成多任务，进程也是可以的

# 2.进程的创建\_multiprocessing #

multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块，提供了一个Process类来代表一个进程对象，这个对象可以理解为是一个独立的进程，可以执行另外的事情。

# 3. Process语法结构如下： #

Process(\[group \[, target \[, name \[, args \[, kwargs\]\]\]\]\])  
target：如果传递了函数的引用，可以任务这个子进程就执行这里的代码  
args：给target指定的函数传递的参数，以元组的方式传递  
kwargs：给target指定的函数传递命名参数  
name：给进程设定一个名字，可以不设定  
group：指定进程组，大多数情况下用不到  
Process创建的实例对象的常用方法：  
start()：启动子进程实例（创建子进程）  
is\_alive()：判断进程子进程是否还在活着  
join(\[timeout\])：是否等待子进程执行结束，或等待多少秒  
terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程  
Process创建的实例对象的常用属性：  
name：当前进程的别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数  
pid：当前进程的pid（进程号）

# 4.进程之间不共享全局变量 #

from multiprocessing import Process
    import os
    import time
    
    nums = [11, 22]
    
    def work1():
        """子进程要执行的代码"""
        print("in process1 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))
        for i in range(3):
            nums.append(i)
            time.sleep(1)
            print("in process1 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))
    
    def work2():
        """子进程要执行的代码"""
        print("in process2 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))
    
    if __name__ == '__main__':
        p1 = Process(target=work1)
        p1.start()
        p1.join()
    
        p2 = Process(target=work2)
        p2.start()

运行结果:

in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22]
    in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0]
    in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0, 1]
    in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0, 1, 2]
    in process2 pid=11350 ,nums=[11, 22]

# 5.进程间的通信——Queue #

process 之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信

# 6. Queue实例 #

我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：

from multiprocessing import Process, Queue
    import os, time, random
    
    # 写数据进程执行的代码:
    def write(q):
        for value in ['A', 'B', 'C']:
            print('Put %s to queue...' % value)
            q.put(value)
            time.sleep(random.random())
    
    # 读数据进程执行的代码:
    def read(q):
        while True:
            if not q.empty():
                value = q.get(True)
                print('Get %s from queue.' % value)
                time.sleep(random.random())
            else:
                break
    
    if __name__=='__main__':
        # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
        q = Queue()
        pw = Process(target=write, args=(q,))
        pr = Process(target=read, args=(q,))
        # 启动子进程pw，写入:
        pw.start()    
        # 等待pw结束:
        pw.join()
        # 启动子进程pr，读取:
        pr.start()
        pr.join()
        # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
        print('')
        print('所有数据都写入并且读完')

# 7.进程池pool #

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。  
初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务，请看下面的实例：

from multiprocessing import Pool
    import os, time, random
    
    def worker(msg):
        t_start = time.time()
        print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
        # random.random()随机生成0~1之间的浮点数
        time.sleep(random.random()*2) 
        t_stop = time.time()
        print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))
    
    po = Pool(3)  # 定义一个进程池，最大进程数3
    for i in range(0,10):
        # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
        # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
        po.apply_async(worker,(i,))
    
    print("----start----")
    po.close()  # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
    po.join()  # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
    print("-----end-----")

# 8.copy文件——多任务 #

import multiprocessing
    import os
    import time
    import random
    
    
    def copy_file(queue, file_name,source_folder_name,  dest_folder_name):
        """copy文件到指定的路径"""
        f_read = open(source_folder_name + "/" + file_name, "rb")
        f_write = open(dest_folder_name + "/" + file_name, "wb")
        while True:
            time.sleep(random.random())
            content = f_read.read(1024)
            if content:
                f_write.write(content)
            else:
                break
        f_read.close()
        f_write.close()
    
        # 发送已经拷贝完毕的文件名字
        queue.put(file_name)
    
    
    def main():
        # 获取要复制的文件夹
        source_folder_name = input("请输入要复制文件夹名字:")
    
        # 整理目标文件夹
        dest_folder_name = source_folder_name + "[副本]"
    
        # 创建目标文件夹
        try:
            os.mkdir(dest_folder_name)
        except:
            pass  # 如果文件夹已经存在，那么创建会失败
    
        # 获取这个文件夹中所有的普通文件名
        file_names = os.listdir(source_folder_name)
    
        # 创建Queue
        queue = multiprocessing.Manager().Queue()
    
        # 创建进程池
        pool = multiprocessing.Pool(3)
    
        for file_name in file_names:
            # 向进程池中添加任务
            pool.apply_async(copy_file, args=(queue, file_name, source_folder_name, dest_folder_name))
    
        # 主进程显示进度
        pool.close()
    
        all_file_num = len(file_names)
        while True:
            file_name = queue.get()
            if file_name in file_names:
                file_names.remove(file_name)
    
            copy_rate = (all_file_num-len(file_names))*100/all_file_num
            print("\r%.2f...(%s)" % (copy_rate, file_name) + " "*50, end="")
            if copy_rate >= 100:
                break
        print()
    
    
    if __name__ == "__main__":
        main()

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