python2-多進(jìn)程

因?yàn)殚_(kāi)發(fā)環(huán)境都是2.7的,所以不得不放棄python3,臨時(shí)用python2來(lái)開(kāi)發(fā)一些腳本.所以這里回顧了下python2的多進(jìn)程開(kāi)發(fā).這里整理了幾個(gè)小栗子. 希望可以解決問(wèn)題.

multiprocessing

multiprocessing模塊就是跨平臺(tái)版本的多進(jìn)程模塊。

  • multiprocessing模塊提供了一個(gè)Process類(lèi)來(lái)代表一個(gè)進(jìn)程對(duì)象,
  • 創(chuàng)建子進(jìn)程時(shí)抛蚤,只需要傳入一個(gè)執(zhí)行函數(shù)和函數(shù)的參數(shù)掸茅,創(chuàng)建一個(gè)Process實(shí)例又兵,用start()方法啟動(dòng).
  • join()方法可以等待子進(jìn)程結(jié)束后再繼續(xù)往下運(yùn)行竖配,通常用于進(jìn)程間的同步哨鸭。

下面的例子演示了啟動(dòng)一個(gè)子進(jìn)程并等待其結(jié)束:

from multiprocessing import Process
import os

def TestFunc(name):
    print "Get Child Process info:{}-{}".format(name,os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    p=Process(target=TestFunc,args=("TestFunc",))
    p.start()
    p.join()
    print "---------END---------"

輸出:

Get Child Process info:TestFunc-10848
-------END-----------

Pool

如果要啟動(dòng)大量的子進(jìn)程通今,可以用進(jìn)程池的方式批量創(chuàng)建子進(jìn)程.

Pool的默認(rèn)大小是CPU的核數(shù)

import zipfile
import logging
import logging.handlers
import multiprocessing
import time
import os


log_filename="task_demo.log"
handler=logging.handlers.RotatingFileHandler(log_filename,maxBytes=20,backupCount=4)

def get_logger(name="root"):
    logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(relativeCreated)6d %(threadName)s %(message)s')
    return logging.getLogger(name)

def TestFunc(filename):
    print("start jobs")
    print(filename)
    time.sleep(1)
    print("end jobs")
    return True


if __name__ == '__main__':
    logger=get_logger()
    # logger.addHandler(handler)
    logger.info("--------------START JOBS-------------------")
    worker_num=20
    pool=multiprocessing.Pool(processes=worker_num)
    path=r"C:\Users\youxi\Downloads\Flask-User-starter-app-master\Flask-User-starter-app-master"
    task=os.listdir(path)
    for i in task:
        pool.apply_async(TestFunc,args=(i,))
    logger.info("waitting for all subprocess done...")
    pool.close()
    pool.join()
    logger.info("All subprocess done!")

進(jìn)程間通訊

Process之間肯定是需要通信的粥谬,操作系統(tǒng)提供了很多機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間的通信。Python的multiprocessing模塊包裝了底層的機(jī)制辫塌,提供了Queue漏策、Pipes等多種方式來(lái)交換數(shù)據(jù)。

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 寫(xiě)數(shù)據(jù)進(jìn)程執(zhí)行的代碼:
def write(q):
    for value in ['A', 'B', 'C']:
        print 'Put %s to queue...' % value
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())

# 讀數(shù)據(jù)進(jìn)程執(zhí)行的代碼:
def read(q):
    while True:
        value = q.get(True)
        print 'Get %s from queue.' % value

if __name__=='__main__':
    # 父進(jìn)程創(chuàng)建Queue璃氢,并傳給各個(gè)子進(jìn)程:
    q = Queue()
    pw = Process(target=write, args=(q,))
    pr = Process(target=read, args=(q,))
    # 啟動(dòng)子進(jìn)程pw哟玷,寫(xiě)入:
    pw.start()
    # 啟動(dòng)子進(jìn)程pr,讀取:
    pr.start()
    # 等待pw結(jié)束:
    pw.join()
    # pr進(jìn)程里是死循環(huán)一也,無(wú)法等待其結(jié)束巢寡,只能強(qiáng)行終止:
    pr.terminate()
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