本文实例讲述了Python3多进程 multiprocessing 模块。分享给大家供大家参考，具体如下：
多进程 Multiprocessing 模块
multiprocessing 模块官方说明文档
Process 类
Process 类用来描述一个进程对象。创建子进程的时候，只需要传入一个执行函数和函数的参数即可完成 Process 示例的创建。
star() 方法启动进程，
join() 方法实现进程间的同步，等待所有进程退出。
close() 用来阻止多余的进程涌入进程池 Pool 造成进程阻塞。
multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
target 是函数名字，需要调用的函数
args 函数需要的参数，以 tuple 的形式传入
示例：
import multiprocessing
import os
def run_proc(name):
print('Child process {0} {1} Running '.format(name, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
print('Parent process {0} is Running'.format(os.getpid()))
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=run_proc, args=(str(i),))
print('process start')
p.start()
p.join()
print('Process close')
结果：
Parent process 809 is Running
process start
process start
process start
process start
process start
Child process 0 810 Running
Child process 1 811 Running
Child process 2 812 Running
Child process 3 813 Running
Child process 4 814 Running
Process close
Pool
Pool 可以提供指定数量的进程供用户使用，默认是 CPU 核数。当有新的请求提交到 Poll 的时候，如果池子没有满，会创建一个进程来执行，否则就会让该请求等待。
- Pool 对象调用 join 方法会等待所有的子进程执行完毕
- 调用 join 方法之前，必须调用 close
- 调用 close 之后就不能继续添加新的 Process 了
pool.apply_async
apply_async 方法用来同步执行进程，允许多个进程同时进入池子。
import multiprocessing
import os
import time
def run_task(name):
print('Task {0} pid {1} is running, parent id is {2}'.format(name, os.getpid(), os.getppid()))
time.sleep(1)
print('Task {0} end.'.format(name))
if __name__ == '__main__':
print('current process {0}'.format(os.getpid()))
p = multiprocessing.Pool(processes=3)
for i in range(6):
p.apply_async(run_task, args=(i,))
print('Waiting for all subprocesses done...')
p.close()
p.join()
print('All processes done!')
结果：
current process 921
Waiting for all subprocesses done...
Task 0 pid 922 is running, parent id is 921
Task 1 pid 923 is running, parent id is 921
Task 2 pid 924 is running, parent id is 921
Task 0 end.
Task 3 pid 922 is running, parent id is 921
Task 1 end.
Task 4 pid 923 is running, parent id is 921
Task 2 end.
Task 5 pid 924 is running, parent id is 921
Task 3 end.
Task 4 end.
Task 5 end.
All processes done!
pool.apply
apply(func[, args[, kwds]])
该方法只能允许一个进程进入池子，在一个进程结束之后，另外一个进程才可以进入池子。
import multiprocessing
import os
import time
def run_task(name):
print('Task {0} pid {1} is running, parent id is {2}'.format(name, os.getpid(), os.getppid()))
time.sleep(1)
print('Task {0} end.'.format(name))
if __name__ == '__main__':
print('current process {0}'.format(os.getpid()))
p = multiprocessing.Pool(processes=3)
for i in range(6):
p.apply(run_task, args=(i,))
print('Waiting for all subprocesses done...')
p.close()
p.join()
print('All processes done!')
结果：
Task 0 pid 928 is running, parent id is 927
Task 0 end.
Task 1 pid 929 is running, parent id is 927
Task 1 end.
Task 2 pid 930 is running, parent id is 927
Task 2 end.
Task 3 pid 928 is running, parent id is 927
Task 3 end.
Task 4 pid 929 is running, parent id is 927
Task 4 end.
Task 5 pid 930 is running, parent id is 927
Task 5 end.
Waiting for all subprocesses done...
All processes done!
Queue 进程间通信
Queue 用来在多个进程间通信。Queue 有两个方法，get 和 put。
put 方法
Put 方法用来插入数据到队列中，有两个可选参数，blocked 和 timeout。
- blocked = True（默认值），timeout 为正
该方法会阻塞 timeout 指定的时间，直到该队列有剩余空间。如果超时，抛出 Queue.Full 异常。
blocked = False
如果 Queue 已满，立刻抛出 Queue.Full 异常
get 方法
get 方法用来从队列中读取并删除一个元素。有两个参数可选，blocked 和 timeout
- blocked = False （默认），timeout 正值
等待时间内，没有取到任何元素，会抛出 Queue.Empty 异常。
blocked = True
Queue 有一个值可用，立刻返回改值；Queue 没有任何元素，
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def proc_write(q,urls):
print('Process(%s) is writing...' % os.getpid())
for url in urls:
q.put(url)
print('Put %s to queue...' % url)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def proc_read(q):
print('Process(%s) is reading...' % os.getpid())
while True:
url = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % url)
if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
proc_writer1 = Process(target=proc_write, args=(q,['url_1', 'url_2', 'url_3']))
proc_writer2 = Process(target=proc_write, args=(q,['url_4','url_5','url_6']))
proc_reader = Process(target=proc_read, args=(q,))
# 启动子进程proc_writer，写入:
proc_writer1.start()
proc_writer2.start()
# 启动子进程proc_reader，读取:
proc_reader.start()
# 等待proc_writer结束:
proc_writer1.join()
proc_writer2.join()
# proc_reader进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
proc_reader.terminate()
结果:
Process(1083) is writing...
Put url_1 to queue...
Process(1084) is writing...
Put url_4 to queue...
Process(1085) is reading...
Get url_1 from queue.
Get url_4 from queue.
Put url_5 to queue...
Get url_5 from queue.
Put url_2 to queue...
Get url_2 from queue.
Put url_6 to queue...
Get url_6 from queue.
Put url_3 to queue...
Get url_3 from queue.
Pipe 进程间通信
常用来在两个进程间通信，两个进程分别位于管道的两端。
multiprocessing.Pipe([duplex])
示例一和示例二，也是网上找的别人的例子，尝试理解并增加了注释而已。网上的例子，大多是例子一和例子二在一起的，这里分开来看，比较容易理解。
示例一：
from multiprocessing import Process, Pipe
def send(pipe):
pipe.send(['spam'] + [42, 'egg']) # send 传输一个列表
pipe.close()
if __name__ == '__main__':
(con1, con2) = Pipe() # 创建两个 Pipe 实例
sender = Process(target=send, args=(con1, )) # 函数的参数，args 一定是实例化之后的 Pip 变量，不能直接写 args=(Pip(),)
sender.start() # Process 类启动进程
print("con2 got: %s" % con2.recv()) # 管道的另一端 con2 从send收到消息
con2.close() # 关闭管道
结果：
con2 got: ['spam', 42, 'egg']
示例二：
from multiprocessing import Process, Pipe
def talk(pipe):
pipe.send(dict(name='Bob', spam=42)) # 传输一个字典
reply = pipe.recv() # 接收传输的数据
print('talker got:', reply)
if __name__ == '__main__':
(parentEnd, childEnd) = Pipe() # 创建两个 Pipe() 实例，也可以改成 conf1， conf2
child = Process(target=talk, args=(childEnd,)) # 创建一个 Process 进程，名称为 child
child.start() # 启动进程
print('parent got:', parentEnd.recv()) # parentEnd 是一个 Pip() 管道，可以接收 child Process 进程传输的数据
parentEnd.send({x * 2 for x in 'spam'}) # parentEnd 是一个 Pip() 管道，可以使用 send 方法来传输数据
child.join() # 传输的数据被 talk 函数内的 pip 管道接收，并赋值给 reply
print('parent exit')
结果:
parent got: {'name': 'Bob', 'spam': 42}
talker got: {'ss', 'aa', 'pp', 'mm'}
parent exit
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
到此这篇关于Python3多进程 multiprocessing 模块实例详解就介绍到这了。没有什么事情有象热忱这般具有传染性，它能感动顽石，它是真诚的精髓。更多相关Python3多进程 multiprocessing 模块实例详解内容请查看相关栏目，小编编辑不易，再次感谢大家的支持！