Python標準庫10 多進程初步 (multiprocessing包)Linux多線程

作者：Vamei 出處：http://www.cnblogs.com/vamei 歡迎轉載，也請保留這段聲明。謝謝！

 

我們已經見過了使用subprocess包來建立子進程，但這個包有兩個很大的局限性：1) 我們總是讓subprocess運行外部的程式，而不是運行一個Python指令碼內部編寫的函數。2) 進程間只通過管道進行文本交流。以上限制了我們將subprocess包應用到更廣泛的多進程任務。(這樣的比較實際是不公平的，因為subprocessing本身就是設計成為一個shell，而不是一個多流程管理組件)

 

1. threading 和 multiprocessing (請盡量先閱讀Python多線程與同步)

multiprocessing包是Python中的多流程管理組件。與threading.Thread類似，它可以利用multiprocessing.Process對象來建立一個進程。該進程可以運行在Python程式內部編寫的函數。該Process對象與Thread對象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition類 (這些對象可以像多線程那樣，通過參數傳遞給各個進程)，用以同步進程，其用法與threading包中的同名類一致。所以，multiprocessing的很大一部份與threading使用同一套API，只不過換到了多進程的情境。

但在使用這些共用API的時候，我們要注意以下幾點:

• 在UNIX平台上，當某個進程終結之後，該進程需要被其父進程調用wait，否則進程成為殭屍進程(Zombie)。所以，有必要對每個Process對象調用join()方法 (實際上等同於wait)。對於多線程來說，由於只有一個進程，所以不存在此必要性。
• multiprocessing提供了threading包中沒有的IPC(比如Pipe和Queue)，效率上更高。應優先考慮Pipe和Queue，避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因為它們佔據的不是使用者進程的資源)。
• 多進程應該避免共用資源。在多線程中，我們可以比較容易地共用資源，比如使用全域變數或者傳遞參數。在多進程情況下，由於每個進程有自己獨立的記憶體空間，以上方法並不合適。此時我們可以通過共用記憶體和Manager的方法來共用資源。但這樣做提高了程式的複雜度，並因為同步的需要而降低了程式的效率。
  

Process.PID中儲存有PID，如果進程還沒有start()，則PID為None。

 

我們可以從下面的程式中看到Thread對象和Process對象在使用上的相似性與結果上的不同。各個線程和進程都做一件事：列印PID。但問題是，所有的任務在列印的時候都會向同一個標準輸出(stdout)輸出。這樣輸出的字元會混合在一起，無法閱讀。使用Lock同步，在一個任務輸出完成之後，再允許另一個任務輸出，可以避免多個任務同時向終端輸出。

# Similarity and difference of multi thread vs. multi process# Written by Vameiimport osimport threadingimport multiprocessing# worker functiondef worker(sign, lock):    lock.acquire()    print(sign, os.getpid())    lock.release()# Mainprint('Main:',os.getpid())# Multi-threadrecord = []lock  = threading.Lock()for i in range(5):    thread = threading.Thread(target=worker,args=('thread',lock))    thread.start()    record.append(thread)for thread in record:    thread.join()# Multi-processrecord = []lock = multiprocessing.Lock()for i in range(5):    process = multiprocessing.Process(target=worker,args=('process',lock))    process.start()    record.append(process)for process in record:    process.join()

所有Thread的PID都與主程式相同，而每個Process都有一個不同的PID。

(練習: 使用mutiprocessing包將Python多線程與同步中的多線程程式更改為多進程程式)

 

2. Pipe和Queue

正如我們在Linux多線程中介紹的管道PIPE和訊息佇列message queue，multiprocessing包中有Pipe類和Queue類來分別支援這兩種IPC機制。Pipe和Queue可以用來傳送常見的對象。

 

1) Pipe可以是單向(half-duplex)，也可以是雙向(duplex)。我們通過mutiprocessing.Pipe(duplex=False)建立單向管道 (預設為雙向)。一個進程從PIPE一端輸入對象，然後被PIPE另一端的進程接收，單向管道只允許管道一端的進程輸入，而雙向管道則允許從兩端輸入。

下面的程式展示了Pipe的使用:

 

# Multiprocessing with Pipe# Written by Vameiimport multiprocessing as muldef proc1(pipe):    pipe.send('hello')    print('proc1 rec:',pipe.recv())def proc2(pipe):    print('proc2 rec:',pipe.recv())    pipe.send('hello, too')# Build a pipepipe = mul.Pipe()# Pass an end of the pipe to process 1p1   = mul.Process(target=proc1, args=(pipe[0],))# Pass the other end of the pipe to process 2p2   = mul.Process(target=proc2, args=(pipe[1],))p1.start()p2.start()p1.join()p2.join()

這裡的Pipe是雙向的。

Pipe對象建立的時候，返回一個含有兩個元素的表，每個元素代表Pipe的一端(Connection對象)。我們對Pipe的某一端調用send()方法來傳送對象，在另一端使用recv()來接收。

 

2) Queue與Pipe相類似，都是先進先出的結構。但Queue允許多個進程放入，多個進程從隊列取出對象。Queue使用mutiprocessing.Queue(maxsize)建立，maxsize表示隊列中可以存放對象的最大數量。

下面的程式展示了Queue的使用:

# Written by Vameiimport osimport multiprocessingimport time#==================# input workerdef inputQ(queue):    info = str(os.getpid()) + '(put):' + str(time.time())    queue.put(info)# output workerdef outputQ(queue,lock):    info = queue.get()    lock.acquire()    print (str(os.getpid()) + '(get):' + info)    lock.release()#===================# Mainrecord1 = []   # store input processesrecord2 = []   # store output processeslock  = multiprocessing.Lock()    # To prevent messy printqueue = multiprocessing.Queue(3)# input processesfor i in range(10):    process = multiprocessing.Process(target=inputQ,args=(queue,))    process.start()    record1.append(process)# output processesfor i in range(10):    process = multiprocessing.Process(target=outputQ,args=(queue,lock))    process.start()    record2.append(process)for p in record1:    p.join()queue.close()  # No more object will come, close the queuefor p in record2:    p.join()

 一些進程使用put()在Queue中放入字串，這個字串中包含PID和時間。另一些進程從Queue中取出，並列印自己的PID以及get()的字串。

 

總結：

Process, Lock, Event, Semaphore, Condition

Pipe, Queue

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