第十五章 Python多進程與多線程

時間 2019-12-30

原文原文鏈接

15.1 multiprocessingpython

multiprocessing是多進程模塊，多進程提供了任務併發性，能充分利用多核處理器。避免了GIL（全局解釋鎖）對資源的影響。windows

有如下經常使用類：多線程

類併發	描述app
Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})	派生一個進程對象，而後調用start()方法啓動
Pool(processes=None, initializer=None, initargs=())運維	返回一個進程池對象，processes進程池進程數量
Pipe(duplex=True)	返回兩個鏈接對象由管道鏈接
Queue(maxsize=0)	返回隊列對象，操做方法跟Queue.Queue同樣
multiprocessing.dummy	這個庫是用於實現多線程

Process()類有如下些方法：異步

run()
start()	啓動進程對象
join([timeout])	等待子進程終止，才返回結果。可選超時。
name	進程名字
is_alive()	返回進程是否存活
daemon	進程的守護標記，一個布爾值
pid	返回進程ID
exitcode	子進程退出狀態碼
terminate()	終止進程。在unix上使用SIGTERM信號，在windows上使用TerminateProcess()。

Pool()類有如下些方法：async

apply(func, args=(), kwds={})	等效內建函數apply()
apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None)	異步，等效內建函數apply()
map(func, iterable, chunksize=None)	等效內建函數map()
map_async(func, iterable, chunksize=None, callback=None)	異步，等效內建函數map()
imap(func, iterable, chunksize=1)	等效內建函數itertools.imap()
imap_unordered(func, iterable, chunksize=1)	像imap()方法，但結果順序是任意的
close()	關閉進程池
terminate()	終止工做進程，垃圾收集鏈接池對象
join()	等待工做進程退出。必須先調用close()或terminate()

Pool.apply_async()和Pool.map_aysnc()又提供瞭如下幾個方法：ide

get([timeout])	獲取結果對象裏的結果。若是超時沒有，則拋出TimeoutError異常
wait([timeout])	等待可用的結果或超時
ready()	返回調用是否已經完成
successful()

舉例：函數

1）簡單的例子，用子進程處理函數

from multiprocessing import Process
import os
def worker(name):
    print name
    print 'parent process id:', os.getppid()
    print 'process id:', os.getpid()
if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=worker, args=('function worker.',))
    p.start()
    p.join()
    print p.name
    
# python test.py
function worker.
parent process id: 9079
process id: 9080
Process-1

Process實例傳入worker函數做爲派生進程執行的任務，用start()方法啓動這個實例。

2）加以說明join()方法

from multiprocessing import Process
import os
def worker(n):
    print 'hello world', n
if __name__ == '__main__':
    print 'parent process id:', os.getppid()
    for n in range(5):
        p = Process(target=worker, args=(n,))
        p.start()
        p.join()
        print 'child process id:', p.pid
        print 'child process name:', p.name
        
# python test.py
parent process id: 9041
hello world 0
child process id: 9132
child process name: Process-1
hello world 1
child process id: 9133
child process name: Process-2
hello world 2
child process id: 9134
child process name: Process-3
hello world 3
child process id: 9135
child process name: Process-4
hello world 4
child process id: 9136
child process name: Process-5

# 把p.join()註釋掉再執行
# python test.py
parent process id: 9041
child process id: 9125
child process name: Process-1
child process id: 9126
child process name: Process-2
child process id: 9127
child process name: Process-3
child process id: 9128
child process name: Process-4
hello world 0
hello world 1
hello world 3
hello world 2
child process id: 9129
child process name: Process-5
hello world 4

能夠看出，在使用join()方法時，輸出的結果都是順序排列的。相反是亂序的。所以join()方法是堵塞父進程，要等待當前子進程執行完後纔會繼續執行下一個子進程。不然會一直生成子進程去執行任務。

在要求輸出的狀況下使用join()可保證每一個結果是完整的。

3）給子進程命名，方便管理

from multiprocessing import Process
import os, time
def worker1(n):
    print 'hello world', n
def worker2():
    print 'worker2...'
if __name__ == '__main__':
    print 'parent process id:', os.getppid()
    for n in range(3):
        p1 = Process(name='worker1', target=worker1, args=(n,))
        p1.start()
        p1.join()
        print 'child process id:', p1.pid
        print 'child process name:', p1.name
    p2 = Process(name='worker2', target=worker2)
    p2.start()
    p2.join()
    print 'child process id:', p2.pid
    print 'child process name:', p2.name
    
# python test.py
parent process id: 9041
hello world 0
child process id: 9248
child process name: worker1
hello world 1
child process id: 9249
child process name: worker1
hello world 2
child process id: 9250
child process name: worker1
worker2...
child process id: 9251
child process name: worker2

4）設置守護進程，父進程退出也不影響子進程運行

from multiprocessing import Process
def worker1(n):
    print 'hello world', n
def worker2():
    print 'worker2...'
if __name__ == '__main__':
    for n in range(3):
        p1 = Process(name='worker1', target=worker1, args=(n,))
        p1.daemon = True
        p1.start()
        p1.join()
    p2 = Process(target=worker2)
    p2.daemon = False
    p2.start()
    p2.join()

5）使用進程池

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from multiprocessing import Pool, current_process
import os, time, sys
def worker(n):
    print 'hello world', n
    print 'process name:', current_process().name  # 獲取當前進程名字
    time.sleep(1)    # 休眠用於執行時有時間查看當前執行的進程
if __name__ == '__main__':
    p = Pool(processes=3)
    for i in range(8):
        r = p.apply_async(worker, args=(i,))
        r.get(timeout=5)  # 獲取結果中的數據
    p.close()
    
# python test.py
hello world 0
process name: PoolWorker-1
hello world 1
process name: PoolWorker-2
hello world 2
process name: PoolWorker-3
hello world 3
process name: PoolWorker-1
hello world 4
process name: PoolWorker-2
hello world 5
process name: PoolWorker-3
hello world 6
process name: PoolWorker-1
hello world 7
process name: PoolWorker-2

進程池生成了3個子進程，經過循環執行8次worker函數，進程池會從子進程1開始去處理任務，當到達最大進程時，會繼續從子進程1開始。

在運行此程序同時，再打開一個終端窗口會看到生成的子進程：

# ps -ef |grep python
root      40244   9041  4 16:43 pts/3   00:00:00 python test.py
root      40245  40244  0 16:43 pts/3    00:00:00 python test.py
root      40246  40244  0 16:43 pts/3    00:00:00 python test.py
root      40247  40244  0 16:43 pts/3    00:00:00 python test.py

6）進程池map()方法

map()方法是將序列中的元素經過函數處理返回新列表。

from multiprocessing import Pool
def worker(url):
    return 'http://%s' % url
urls = ['www.baidu.com', 'www.jd.com']
p = Pool(processes=2)
r = p.map(worker, urls)
p.close()
print r

# python test.py
['http://www.baidu.com', 'http://www.jd.com']

7）Queue進程間通訊

multiprocessing支持兩種類型進程間通訊：Queue和Pipe。

Queue庫已經封裝到multiprocessing庫中，在第十章 Python經常使用標準庫已經講解到Queue庫使用，有須要請查看之前博文。

例如：一個子進程向隊列寫數據，一個子進程讀取隊列數據

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Queue
# 寫數據到隊列
def write(q):
    for n in range(5):
        q.put(n)
        print 'Put %s to queue.' % n
# 從隊列讀數據
def read(q):
    while True:
        if not q.empty():
            value = q.get()
            print 'Get %s from queue.' % value
        else:
            break
if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    pw = Process(target=write, args=(q,))
    pr = Process(target=read, args=(q,))   
    pw.start()
    pw.join()
    pr.start()
    pr.join()
    
# python test.py
Put 0 to queue.
Put 1 to queue.
Put 2 to queue.
Put 3 to queue.
Put 4 to queue.
Get 0 from queue.
Get 1 from queue.
Get 2 from queue.
Get 3 from queue.
Get 4 from queue.

8）Pipe進程間通訊

from multiprocessing import Process, Pipe
def f(conn):
    conn.send([42, None, 'hello'])
    conn.close()
if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = Pipe()
    p = Process(target=f, args=(child_conn,))
    p.start()
    print parent_conn.recv() 
    p.join()
    
# python test.py
[42, None, 'hello']

Pipe()建立兩個鏈接對象，每一個連接對象都有send()和recv()方法，

9）進程間對象共享

Manager類返回一個管理對象，它控制服務端進程。提供一些共享方式：Value()、Array()、list()、dict()、Event()等

建立Manger對象存放資源，其餘進程經過訪問Manager獲取。

from multiprocessing import Process, Manager
def f(v, a, l, d):
    v.value = 100
    a[0] = 123
    l.append('Hello')
    d['a'] = 1
mgr = Manager()
v = mgr.Value('v', 0)
a = mgr.Array('d', range(5))
l = mgr.list()
d = mgr.dict()
p = Process(target=f, args=(v, a, l, d))
p.start()
p.join()
print(v)
print(a)
print(l)
print(d)

# python test.py
Value('v', 100)
array('d', [123.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
['Hello']
{'a': 1}

10）寫一個多進程的例子

好比：多進程監控URL是否正常

from multiprocessing import Pool, current_process
import urllib2
urls = [
    'http://www.baidu.com',
    'http://www.jd.com',
    'http://www.sina.com',
    'http://www.163.com',
]
def status_code(url):
    print 'process name:', current_process().name
    try:
        req = urllib2.urlopen(url, timeout=5)
        return req.getcode()
    except urllib2.URLError:
        return
p = Pool(processes=4)
for url in urls:
    r = p.apply_async(status_code, args=(url,))
    if r.get(timeout=5) == 200:
        print "%s OK" %url
    else:
        print "%s NO" %url
        
# python test.py
process name: PoolWorker-1
http://www.baidu.com OK
process name: PoolWorker-2
http://www.jd.com OK
process name: PoolWorker-3
http://www.sina.com OK
process name: PoolWorker-4
http://www.163.com OK

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QQ羣：323779636（Shell/Python運維開發羣）

15.2 threading

threading模塊相似於multiprocessing多進程模塊，使用方法也基本同樣。threading庫是對thread庫進行二次封裝，咱們主要用到Thread類，用Thread類派生線程對象。

1）使用Thread類實現多線程

from threading import Thread, current_thread
def worker(n):
    print 'thread name:', current_thread().name
    print 'hello world', n
    
for n in range(5):
    t = Thread(target=worker, args=(n, ))
    t.start()
    t.join()  # 等待主進程結束
    
# python test.py
thread name: Thread-1
hello world 0
thread name: Thread-2
hello world 1
thread name: Thread-3
hello world 2
thread name: Thread-4
hello world 3
thread name: Thread-5
hello world 4

2）還有一種方式繼承Thread類實現多線程，子類能夠重寫__init__和run()方法實現功能邏輯。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from threading import Thread, current_thread
class Test(Thread):
    # 重寫父類構造函數，那麼父類構造函數將不會執行
    def __init__(self, n):
        Thread.__init__(self)
        self.n = n
    def run(self):
        print 'thread name:', current_thread().name
        print 'hello world', self.n
if __name__ == '__main__':
    for n in range(5):
        t = Test(n)
        t.start()
        t.join()
        
# python test.py
thread name: Thread-1
hello world 0
thread name: Thread-2
hello world 1
thread name: Thread-3
hello world 2
thread name: Thread-4
hello world 3
thread name: Thread-5
hello world 4

3）Lock

from threading import Thread, Lock, current_thread
lock = Lock()
class Test(Thread):
    # 重寫父類構造函數，那麼父類構造函數將不會執行
    def __init__(self, n):
        Thread.__init__(self)
        self.n = n
    def run(self):
        lock.acquire()  # 獲取鎖
        print 'thread name:', current_thread().name
        print 'hello world', self.n
        lock.release()  # 釋放鎖
if __name__ == '__main__':
    for n in range(5):
        t = Test(n)
        t.start()
        t.join()

衆所周知，Python多線程有GIL全局鎖，意思是把每一個線程執行代碼時都上了鎖，執行完成後會自動釋放GIL鎖，意味着同一時間只有一個線程在運行代碼。因爲全部線程共享父進程內存、變量、資源，很容易多個線程對其操做，致使內容混亂。

當你在寫多線程程序的時候若是輸出結果是混亂的，這時你應該考慮到在不使用鎖的狀況下，多個線程運行時可能會修改原有的變量，致使輸出不同。

由此看來Python多線程是不能利用多核CPU提升處理性能，但在IO密集狀況下，仍是能提升必定的併發性能。也沒必要擔憂，多核CPU狀況能夠使用多進程實現多核任務。Python多進程是複製父進程資源，互不影響，有各自獨立的GIL鎖，保證數據不會混亂。能用多進程就用吧！