Python多進程（multiprocessing）

　　先介紹怎麼用，而後說明Python的多進程/多線程。

　　Linux和Unix操做系統提供了一個稱爲fork()的系統調用，普通的函數調用一次返回一次，該函數調用一次返回兩次，（也算實現了從1到2的突破）由於操做系統把當前進程（父進程）複製了一份（子進程）而後在子進程和父進程內返回，子進程永遠返回0，二父進程返回子進程的ID，這樣當建立不少子進程的時候，父進程多能一一記住本身兒子的識別碼。而子進程只須要調用getppid()就能夠獲得本身父進程的識別碼了。 　　　　　　當時就是由於Windows下沒有fork這個東西我才轉到linux下的，而後就一去不復返了。。。。

　　正如你們所致Python的os模塊封裝了常見的系統調用，其中就有fork，能夠再Python中輕鬆的建立子進程：

import os

print('Process (%s) start...' % os.getpid())
# Only works on Unix/Linux/Mac:
pid = os.fork()
if pid == 0:
    print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))
else:
    print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))

Process (13190) start...
I (13190) just created a child process (13191).
I am child process (13191) and my parent is 13190.

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 multiprocessing

　　若是打算編寫多線程的服務程序，Linux系統很方便，可是難道在windows下就沒辦法使用了麼？ 因爲Python是跨平臺語言，天然也應該提供了一跨平臺的多進程支持，multiprocessing模塊就是跨平臺版本的多進程模塊。multiprocessing提供了一個Process類來表明一個進程對象，下面的例子演示了啓動一個子進程並等待其結束。

 

from multiprocessing import Process
import os

# 子進程要執行的代碼
def run_proc(name):
    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Process(target=run_proc, args=('test',))
    print('Child process will start.')
    p.start()
    p.join()
    print('Child process end.')

Parent process 928.
Process will start.
Run child process test (929)...
Process end.

　　建立子進程時，只須要傳入一個執行函數和函數的參數，建立一個Process實例，用start()方法啓動，join（）方法能夠等待子進程結束後繼續向下運行，一般用於進程間的同步。

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Pool

　　若是要啓動大量的子進程，能夠用進程池的方式批量建立子進程：

from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def long_time_task(name):
    print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 3)
    end = time.time()
    print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Pool(4)
    for i in range(5):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print('Waiting for all subprocesses done...')
    p.close()
    p.join()
    print('All subprocesses done.')

Parent process 669.
Waiting for all subprocesses done...
Run task 0 (671)...
Run task 1 (672)...
Run task 2 (673)...
Run task 3 (674)...
Task 2 runs 0.14 seconds.
Run task 4 (673)...
Task 1 runs 0.27 seconds.
Task 3 runs 0.86 seconds.
Task 0 runs 1.41 seconds.
Task 4 runs 1.91 seconds.
All subprocesses done.

代碼解讀：

　　對Pool對象調用join（）方法會等待全部子進程執行完畢，調用join（）以前必須先調用close（），調用cose（）以後就不能添加新的Process了。

　　請注意輸出的結果，task 0，1，2，3是馬上執行的，而task 4要等待前面某個task完成後才執行，這是由於Pool的默認大小在個人電腦上是4，所以，最多同時執行4個進程。這是Pool有意設計的限制，並非操做系統的限制。若是改爲：

p = Pool(5)

　　就能夠同時跑五個進程了。　　

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子進程

　　不少時候，子進程並非自身，而是一個外部進程。咱們建立了子進程後，還須要控制進程的輸入和輸出subprocess模塊可讓咱們很是方便的啓動一個子進程，而後控制其輸入和輸出。

　　下面的例子演示瞭如何在Python代碼中運行命令nslookup www.python.org。這和命令行直接運行的結果是同樣的。

import subprocess

print('$ nslookup www.python.org')
r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])
print('Exit code:', r)

$ nslookup www.python.org
Server:        127.0.1.1
Address:    127.0.1.1#53

Non-authoritative answer:
www.python.org    canonical name = python.map.fastly.net.
Name:    python.map.fastly.net
Address: 151.101.72.223

Exit code: 0

　　若是子進程還須要輸入，則能夠經過communicate（）方法輸入：

import subprocess

print('$ nslookup')
p = subprocess.Popen(['nslookup'],stdin = subprocess.PIPE,stdout = subprocess.PIPE,stderr = subprocess.PIPE)
output,err = p.communicate(b'set q = mx\npython.org\nexit\n')
print(output.decode('utf-8'))
print('Exit code:',p.returncode)

　　上面的代碼至關於在執行命令nslookup的時候，手動輸入：

set q=mx
python.org
exit

　　獲得結果：

$ nslookup
*** Invalid option: q
Server:        127.0.1.1
Address:    127.0.1.1#53

Non-authoritative answer:
Name:    python.org
Address: 23.253.135.79


Exit code: 0