PythonI/O进阶学习笔记_11.python的多进程

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PythonI/O进阶学习笔记_11.python的多进程

besttr1225   2020-01-23 我要评论
content：
1. 为什么要多进程编程？和多线程有什么区别？
2. python 多进程编程
3. 进程间通信
=======================================
 
一. 为什么要多进程编程？和多线程有什么区别？
由于GIL的存在，所以对于某一些多线程任务来说，无法利用多核的优势，对这些耗cpu的任务，用多进程反而能利用多cpu。
所以多cpu的操作用多进程编程。
对io操作较多的任务来说，瓶颈不在于cpu，更多的在于io的切换中的消耗和时间等待。用多线程反而能在io挂起的时候，进行线程切换。
虽然io操作多的时候，也可以用多进程编程，但是因为进程的切换系统的代价是十分大的，所以能使用多线程的情况下，尽量用多线程。
 
所以，对于耗费cpu的操作，比如计算、挖矿等，多进程优于多线程。
例：同计算一组斐波拉契数列的时间比较(耗cpu的操作)
#多线程
from concurrent.futures import  ThreadPoolExecutor,as_completed
from concurrent.futures import  ProcessPoolExecutor
import time
def fib(n):
    if n <= 2:
        return 1
    return fib(n-1)+fib(n-2)
 
with ThreadPoolExecutor(3) as excutor:
    all_task=[excutor.submit(fib,(num)) for num in range(25,35)]
    start_time=time.time()
    for future in as_completed(all_task):
        data=future.result()
        print("result:{}".format(data))
    end_time=time.time()
    print("last time : {}".format(end_time-start_time))
 
#output:
result:75025
result:121393
result:196418
result:317811
result:514229
result:832040
result:1346269
result:2178309
result:3524578
result:5702887
last time : 98.66604399681091

 

#多进程
from concurrent.futures import  ThreadPoolExecutor,as_completed
from concurrent.futures import  ProcessPoolExecutor
import time
def fib(n):
    if n <= 2:
        return 1
    return fib(n-1)+fib(n-2)
if __name__ == "__main__":
    with ProcessPoolExecutor(3) as excutor:
        all_task = [excutor.submit(fib, (num)) for num in range(25, 35)]
        start_time = time.time()
        for future in as_completed(all_task):
            data = future.result()
            print("result:{}".format(data))
        end_time = time.time()
        print("last time : {}".format(end_time - start_time))
 
#output:
result:75025
result:121393
result:196418
result:317811
result:514229
result:832040
result:1346269
result:2178309
result:3524578
result:5702887
last time : 14.470988988876343

 

进程和线程的区别：
  • 进程是资源分配的最小单位，线程是程序执行的最小单位。
  • 进程有自己的独立地址空间，每启动一个进程，系统就会为它分配地址空间，建立数据表来维护代码段、堆栈段和数据段，这种操作非常昂贵。而线程是共享进程中的数据的，使用相同的地址空间，因此CPU切换一个线程的花费远比进程要小很多，同时创建一个线程的开销也比进程要小很多。
  • 线程之间的通信更方便，同一进程下的线程共享全局变量、静态变量等数据，而进程之间的通信需要以通信的方式（IPC)进行。不过如何处理好同步与互斥是编写多线程程序的难点。
  • 但是多进程程序更健壮，多线程程序只要有一个线程死掉，整个进程也死掉了，而一个进程死掉并不会对另外一个进程造成影响，因为进程有自己独立的地址空间。
 
二、python 多进程编程
1.from concurrent.futures import  ProcessPoolExecutor
ProcessPoolExecutor 和上一章 讲到的多线程的用法是一样的。包括其中用到的Futures类。
基本看它的入口函数就明白，这里不再赘述。
 
2.更加底层的multiprocessing
其实在ProcessPoolExecutor底层用的其实也是multiprocessing。
在multiprocess里，有个Progress类。跟Thread用法又是相似的。
#input
from concurrent.futures import  ProcessPoolExecutor
import  multiprocessing
#多进程编程
import  time
def get_html(n):
    time.sleep(n)
    print("sub_progress sccess")
if __name__=="__main__":
    progress = multiprocessing.Process(target=get_html,args=(3,))
    print(progress.pid)
    progress.start()
    print(progress.pid)
    progress.join()
 
#output
None
12864
sub_progress sccess

 

3.继承Progress类(与之前的Thread类一样)
import  multiprocessing
#多进程编程
import  time
 
class progress_get_html(multiprocessing.Process):
    def __init__(self,n):
        self.n=n
        super().__init__()
    def run(self):
        time.sleep(self.n)
        print("sub progress success")
class MyProgress(multiprocessing.Process):
    def __init__(self,n):
        self.n=n
        super().__init__()
    def run(self):
        pro=progress_get_html(self.n)
        pro.start()
        print("progress end")
if __name__=="__main__":
    progress = MyProgress(3)
    print(progress.pid)
    progress.start()
    print(progress.pid)
    progress.join()
 
#output:
None
8744
progress end
sub progress success

 

4.使用进程池
指明进程数，不指明的话，可以直接默认为cpu数（cpu_count() or 1）。
from concurrent.futures import  ProcessPoolExecutor
from multiprocessing import  pool
import  multiprocessing
#多进程编程
import  time
def get_html(n):
    time.sleep(n)
    print("sub_progress sccess")
    return n
if __name__=="__main__":
    pool=multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
    result=pool.apply_async(get_html,args=(3,))
    print(result.get())
    #pool在调用join之前 需要调用close 来让它不再接收任务。否则会报错
    pool.close()
    pool.join()
    print(result.get())
 
#output
sub_progress sccess
3
3

 

其他方法：
- imap：按照参数输入顺序
if __name__=="__main__":
    pool=multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
    for result in pool.imap(get_html,[1,5,3]):
        print("sleep {} successed ".format(result))
 
#output:
sub_progress sccess
sleep 1 successed
sub_progress sccess
sub_progress sccess
sleep 5 successed
sleep 3 successed
imap_unordered: 按照执行完成顺序
if __name__=="__main__":
    pool=multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
 
    #for result in pool.imap(get_html,[1,5,3]):
    #    print("sleep {} successed ".format(result))
    for result in pool.imap_unordered(get_html,[1,5,3]):
        print("sleep {} successed ".format(result))
 
#output:
sub_progress sccess
sleep 1 successed
sub_progress sccess
sleep 3 successed
sub_progress sccess
sleep 5 successed

 

三. 进程间通信
与线程间不同的是，线程间同步的类和锁是不可用的。
1.Queue（注意是multiprocessing而不是thread的）
from multiprocessing import Process,Queue
import  time
def producer(queue):
    queue.put("a")
    time.sleep(2)
def consumer(queue):
    time.sleep(2)
    data=queue.get()
    print(data)
if __name__== "__main__":
    queue=Queue(10)
    my_producer = Process(target=producer,args=(queue,))
    my_consumer = Process(target=consumer,args=(queue,))
    my_producer.start()
    my_consumer.start()
    my_producer.join()
    my_consumer.join()
 
#outpu:
a
注意：multprocess中的Queue是不能用于pool进程池的
 
2.Manager（与进程池共用）
Manager中有个Queue，如果像实现pool中的进程间通信，需要使用Manager中的Queue。
from multiprocessing import Process,pool,Manager,Pool
import  time
def producer(queue):
    queue.put("a")
    time.sleep(2)
def consumer(queue):
    time.sleep(2)
    data=queue.get()
    print(data)
if __name__== "__main__":
    queue=Manager().Queue()
    pool=Pool(3)
    pool.apply_async(producer,args=(queue,))
    pool.apply_async(consumer,args=(queue,))
    pool.close()
    pool.join()
 
#output：
a
 
3.管道pipe
pipe只能适用于两个指定的进程。
pipe的性能高于queue的，queue加了很多的锁操作。
from multiprocessing import Process,pool,Manager,Pool,Pipe
import  time
def producer(pipe):
    pipe.send("hello")
def consumer(pipe):
    print(pipe.recv())
if __name__== "__main__":
    recv_pipe,send_pipe=Pipe()
    my_producer=Process(target=producer,args=(send_pipe,))
    my_consumer=Process(target=consumer,args=(recv_pipe,))
    my_producer.start()
    my_consumer.start()
    my_producer.join()
    my_consumer.join()
 
#output:
hello

 

4.进程间共享内存操作 Mnager的dict、list、value等。
from multiprocessing import Process,pool,Manager,Pool,Pipe
import  time
 
def add_data(p_dict,key,value):
    p_dict[key]=value
if __name__ == "__main__":
    progress_dict= Manager().dict()
    first_progress= Process(target=add_data,args=(progress_dict,"name","tangrong"))
    second_progress = Process(target=add_data,args=(progress_dict,"age","18"))
    first_progress.start()
    second_progress.start()
    first_progress.join()
    second_progress.join()
    print(progress_dict)
 
#output:
{'name': 'tangrong', 'age': '18'}
在使用的时候，可以用Manager中的数据结构，但是注意数据同步（LOCK，RLOCK等）

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