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multiprocessing庫:Python像線程一樣管理

開發(fā) 后端
multiprocessing庫是基于threading API,它可以把工作劃分為多個進(jìn)程。有些情況下,multiprocessing可以作為臨時替換取代threading來利用多個CPU內(nèi)核,相應(yīng)地避免Python全局解釋器鎖所帶來的計算瓶頸。

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前言

multiprocessing庫是基于threading API,它可以把工作劃分為多個進(jìn)程。有些情況下,multiprocessing可以作為臨時替換取代threading來利用多個CPU內(nèi)核,相應(yīng)地避免Python全局解釋器鎖所帶來的計算瓶頸。

下面,我們來看看multiprocessing庫創(chuàng)建進(jìn)程與threading庫有多像。

創(chuàng)建一個進(jìn)程

要創(chuàng)建一個進(jìn)程,最簡單的方式是用一個目標(biāo)函數(shù)實例化一個Process對象,然后與threading一樣調(diào)用start()函數(shù)讓它工作。示例如下:

  1. import multiprocessing 
  2.  
  3. def worker(): 
  4.     for i in range(3): 
  5.         print(i) 
  6.  
  7. if __name__=="__main__"
  8.     p = multiprocessing.Process(target=worker) 
  9.     p.start() 

 運行之后,效果如下: 

需要注意的是,multiprocessing庫在Windows創(chuàng)建進(jìn)程必須在if __name__=="__main__":中,這是 Windows 上多進(jìn)程的實現(xiàn)問題。在 Windows 上,子進(jìn)程會自動 import 啟動它的這個文件,而在 import 的時候是會執(zhí)行這些語句的。如果直接創(chuàng)建就會無限遞歸創(chuàng)建子進(jìn)程報錯。所以必須把創(chuàng)建子進(jìn)程的部分用那個 if 判斷保護(hù)起來,import 的時候 __name__ 不是 __main__ ,就不會遞歸運行了。

設(shè)置進(jìn)程名

在threading線程中,我們可以通過其參數(shù)name設(shè)置線程名,同樣的我們也可以通過name參數(shù)設(shè)置其進(jìn)程的名字。示例如下:

  1. import multiprocessing 
  2. import time 
  3.  
  4. def worker(): 
  5.     print(multiprocessing.current_process().name"start"
  6.     time.sleep(2) 
  7.     print(multiprocessing.current_process().name"end"
  8.  
  9. if __name__ == "__main__"
  10.     p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  11.     p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker) 
  12.     p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker) 
  13.     p1.start() 
  14.     p2.start() 
  15.     p3.start() 

 運行之后,效果如下:

守護(hù)進(jìn)程

和線程一樣,在所有子進(jìn)程沒有退出之前,主程序是不會退出的。有時候,我們可能需要啟動一個后臺進(jìn)程,它可以一直運行而不阻塞主程序退出。

要標(biāo)志一個守護(hù)進(jìn)程,可以將其添加第3個參數(shù)daemon,設(shè)置為True。默認(rèn)值為False,不作為守護(hù)進(jìn)程。示例如下:

  1. import multiprocessing 
  2. import time 
  3.  
  4. def worker(): 
  5.     print(multiprocessing.current_process().name"start"
  6.     time.sleep(1) 
  7.     print(multiprocessing.current_process().name"end"
  8.  
  9. def worker2(): 
  10.     print(multiprocessing.current_process().name"start"
  11.     time.sleep(2) 
  12.     print(multiprocessing.current_process().name"end"
  13.  
  14. if __name__ == "__main__"
  15.     p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  16.     p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker2, daemon=True
  17.     p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker2, daemon=True
  18.     p1.start() 
  19.     p2.start() 
  20.     p3.start() 

 運行之后,效果如下:

p2,p3為守護(hù)進(jìn)程,但p1不是所以執(zhí)行1秒之后,就退出主程序了,也就沒有打印p2p3的內(nèi)容。但是其依舊在執(zhí)行中,直到執(zhí)行完成。

join()

同樣的,如果你期望強制等待一個守護(hù)進(jìn)程的結(jié)束,可以增加join()函數(shù)。還是上面的代碼,示例如下:

  1. import multiprocessing 
  2. import time 
  3.  
  4. def worker(): 
  5.     print(multiprocessing.current_process().name"start"
  6.     time.sleep(1) 
  7.     print(multiprocessing.current_process().name"end"
  8.  
  9. def worker2(): 
  10.     print(multiprocessing.current_process().name"start"
  11.     time.sleep(2) 
  12.     print(multiprocessing.current_process().name"end"
  13.  
  14. if __name__ == "__main__"
  15.     p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  16.     p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker2, daemon=True
  17.     p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker2, daemon=True
  18.     p1.start() 
  19.     p2.start() 
  20.     p3.start() 
  21.     p1.join() 
  22.     p2.join() 
  23.     p3.join() 

 運行之后,和設(shè)置進(jìn)程名的運行結(jié)果一樣,這里不再展示。唯一與守護(hù)進(jìn)程代碼的區(qū)別就是最后三行join()函數(shù)代碼。當(dāng)然,也可以像線程一樣,給join()函數(shù)傳入一個時間,超過這個時間,主線程不再等待。

強制結(jié)束進(jìn)程

如果一個進(jìn)程已經(jīng)掛起或者不小心進(jìn)入了死鎖狀態(tài),那么這個時候,我們往往會強制的結(jié)束進(jìn)程。對一個進(jìn)程對象調(diào)用terminate()會結(jié)束子進(jìn)程。示例如下:

  1. import multiprocessing 
  2. import time 
  3.  
  4. def worker(): 
  5.     print(multiprocessing.current_process().name"start"
  6.     time.sleep(5) 
  7.     print(multiprocessing.current_process().name"end"
  8.  
  9. if __name__ == "__main__"
  10.     p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  11.     p1.start() 
  12.     print("是否還在運行", p1.is_alive()) 
  13.     p1.terminate() 
  14.     print("是否還在運行", p1.is_alive()) 
  15.     p1.join() 
  16.     print("是否還在運行", p1.is_alive()) 

 運行之后,輸出如下:

終止進(jìn)程后要使用join()函數(shù)等待進(jìn)程的退出。使進(jìn)程管理代碼有足夠的時間更新對象的狀態(tài),以反應(yīng)進(jìn)程已經(jīng)終止。

進(jìn)程退出狀態(tài)碼

進(jìn)程退出時,生成的狀態(tài)碼可以通過exitcode屬性訪問。下表就是其狀態(tài)碼的取值范圍以及其意義:

測試如下:

  1. import multiprocessing 
  2. import time 
  3.  
  4. def worker(): 
  5.     print(multiprocessing.current_process().name"start"
  6.     time.sleep(5) 
  7.     print(multiprocessing.current_process().name"end"
  8.  
  9. if __name__ == "__main__"
  10.     p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  11.     p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker) 
  12.     p1.start() 
  13.     p2.start() 
  14.     print("是否還在運行", p1.is_alive()) 
  15.     p1.terminate() 
  16.     print("是否還在運行", p1.is_alive()) 
  17.     print(p1.exitcode) 
  18.     p1.join() 
  19.     print("是否還在運行", p1.is_alive()) 
  20.     print(p1.exitcode) 
  21.     time.sleep(5.5) 
  22.     print(p2.exitcode) 

 運行之后,效果如下:

可以看到,強制退出的進(jìn)程錯誤碼為負(fù)數(shù),正常退出的進(jìn)程錯誤碼為0。

日志

調(diào)試并發(fā)問題時,如果能夠訪問multiprocessing所提供對象的內(nèi)部狀態(tài),那么這會很有用。在實際的項目中,我們可以使用一個方便的模塊級函數(shù)啟用日志記錄,它使用logging建立一個日志記錄器對象,并增加一個處理器,使日志消息被發(fā)送到標(biāo)準(zhǔn)錯誤通道。

示例如下:

  1. import multiprocessing 
  2. import logging 
  3. import sys 
  4.  
  5. def worker(): 
  6.     print("運行工作進(jìn)程"
  7.     sys.stdout.flush() 
  8.  
  9. if __name__ == "__main__"
  10.     multiprocessing.log_to_stderr(logging.DEBUG) 
  11.     p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  12.     p1.start() 
  13.     p1.join() 

 運行之后,效果如下:

派生進(jìn)程

與線程一樣,我們可以自定義進(jìn)程,而不必只是傳入一個函數(shù)進(jìn)行進(jìn)程的創(chuàng)建。

創(chuàng)建的進(jìn)程的方式也是派生自進(jìn)程類即可。示例如下:

  1. import multiprocessing 
  2.  
  3. class WorkerProcess(multiprocessing.Process): 
  4.     def run(self): 
  5.         print(self.name
  6.         return 
  7.  
  8. if __name__ == "__main__"
  9.     for i in range(5): 
  10.         p = WorkerProcess() 
  11.         p.start() 
  12.         p.join() 

 運行之后,效果如下:

multiprocessing庫的進(jìn)程知識與threading一樣長,因為本篇的內(nèi)容已經(jīng)夠長了,剩下的知識我們將在下一篇博文中接著講解。

 

責(zé)任編輯:姜華 來源: 今日頭條
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