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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

Python3 多进程-Python3进程和线程-编程文章分享
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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

Python3 多进程-Python3进程和线程-编程文章分享
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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

Python3 多进程-Python3进程和线程-编程文章分享
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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

Python3 多进程-Python3进程和线程-编程文章分享
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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

Python3 多进程-Python3进程和线程-编程文章分享
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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

Python3 多进程-Python3进程和线程-编程文章分享
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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

下面演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org,这和命令行直接运行的效果是一样的

import subprocess

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

如果子进程还需要输入,则通过communicate()方法输入

 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)

进程间通信

Process之间肯定需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

以Queue为例,在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据。

 from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
pr.terminate()

 输出:

Process to write: 1296

Put A to queue...

Process to read: 928

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

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Python3 多进程

操作系统进程

Unix/Linux操作系统提供了一个特殊的fork()系统调用。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就拿到了父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,包括fork,在Python程序中轻松创建子进程

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))

有fork调用,一个进程在接到新任务时就复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing多进程

如果要编写多进程的服务程序,Unix/Linux是好的选择。

由于Windows没有fork调用,multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动。

join()方法等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

下面演示了启动一个子进程并等待其结束:

 from multiprocessing import Process

import os

# 子进程要执行的代码
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.')

 输出:Parent process 8700.

             Child process will start.

             Run child process test (1232)...

             Child process end.

Pool进程池

如果要启动大量的子进程,用进程池的方式批量创建子进程

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.')

 输出:

Parent process 6768.

Waiting for all subprocesses done...

Run task 0 (4572)...

Run task 1 (9764)...

Run task 2 (6396)...

Run task 3 (5312)...

Task 1 runs 0.43 seconds.

Run task 4 (9764)...

Task 3 runs 0.66 seconds.

Task 0 runs 1.07 seconds.

Task 2 runs 1.48 seconds.

Task 4 runs 2.81 seconds.

All subprocesses done.

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果,task 0,1,2,3是立刻执行的,而task4要等待前面某个task完成后才执行,这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4,因此,最多同时执行4个进程。

这是Pool有意设计的限制,并不是操作系统的限制。如果改成:p = Pool(5) 就可以同时跑5个进程。

Pool的默认大小是CPU的核数,如果你有8核CPU,你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。 

 子进程

很多时候,子进程是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。