Python中multiprocessing模块的Process类分析

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Python2.6版本中新添了multiprocessing模块。它最初由Jesse Noller和Richard Oudkerk定义在PEP  371中。就像你能通过threading模块衍生线程一样，multiprocessing  模块允许你衍生进程。这里用到的思想：因为你现在能衍生进程，所以你能够避免使用全局解释器锁(GIL)，并且充分利用机器的多个处理器。

多进程包也包含一些根本不在threading  模块中的API。比如：有一个灵活的Pool类能让你在多个输入下并行化地执行函数。我们将在后面的小节讲解Pool类。我们将以multiprocessing模块的Process类开始讲解。

开始学习multiprocessing模块

Process这个类和threading模块中的Thread类很像。让我们创建一系列调用相同函数的进程，并且看看它是如何工作的。

import os  from multiprocessing import Process  def doubler(number):      """      A doubling function that can be used by a process      """      result = number * 2      proc = os.getpid()      print('{0} doubled to {1} by process id: {2}'.format(          number, result, proc))  if __name__ == '__main__':      numbers = [5, 10, 15, 20, 25]      procs = []      for index, number in enumerate(numbers):          proc = Process(target=doubler, args=(number,))          procs.append(proc)          proc.start()      for proc in procs:          proc.join()

对于上面的例子，我们导入Process类、创建一个叫doubler的函数。在函数中，我们将传入的数字乘上2。我们也用Python的os模块来获取当前进程的ID(pid)。这个ID将告诉我们哪个进程正在调用doubler函数。然后，在下面的代码块中，我们实例化了一系列的Process类并且启动它们。***一个循环只是调用每个进程的join()方法，该方法告诉Python等待进程直到它结束。如果你需要结束一个进程，你可以调用它的terminate()方法。

当你运行上面的代码，你应该看到和下面类似的输出结果：

5 doubled to 10 by process id: 10468  10 doubled to 20 by process id: 10469  15 doubled to 30 by process id: 10470  20 doubled to 40 by process id: 10471  25 doubled to 50 by process id: 10472

有时候，你***给你的进程取一个易于理解的名字 。幸运的是，Process类确实允许你访问同样的进程。让我们来看看如下例子：

import os  from multiprocessing import Process, current_process  def doubler(number):      """      A doubling function that can be used by a process      """      result = number * 2      proc_name = current_process().name      print('{0} doubled to {1} by: {2}'.format(          number, result, proc_name))  if __name__ == '__main__':      numbers = [5, 10, 15, 20, 25]      procs = []      proc = Process(target=doubler, args=(5,))      for index, number in enumerate(numbers):          proc = Process(target=doubler, args=(number,))          procs.append(proc)          proc.start()      proc = Process(target=doubler, name='Test', args=(2,))      proc.start()      procs.append(proc)      for proc in procs:          proc.join()

这一次，我们多导入了current_process。current_process基本上和threading模块的current_thread是类似的东西。我们用它来获取正在调用我们的函数的线程的名字。你将注意到我们没有给前面的5个进程设置名字。然后我们将第6个进程的名字设置为“Test”。

让我们看看我们将得到什么样的输出结果：

5 doubled to 10 by: Process-2  10 doubled to 20 by: Process-3  15 doubled to 30 by: Process-4  20 doubled to 40 by: Process-5  25 doubled to 50 by: Process-6  2 doubled to 4 by: Test

输出结果说明：默认情况下，multiprocessing模块给每个进程分配了一个编号，而该编号被用来组成进程的名字的一部分。当然，如果我们给定了名字的话，并不会有编号被添加到名字中。

锁

multiprocessing模块支持锁，它和threading模块做的方式一样。你需要做的只是导入Lock，获取它，做一些事，释放它。

from multiprocessing import Process, Lock  def printer(item, lock):      """      Prints out the item that was passed in      """      lock.acquire()      try:          print(item)      finally:          lock.release()  if __name__ == '__main__':      lock = Lock()      items = ['tango', 'foxtrot', 10]      for item in items:          p = Process(target=printer, args=(item, lock))          p.start()

我们在这里创建了一个简单的用于打印函数，你输入什么，它就输出什么。为了避免线程之间互相阻塞，我们使用Lock对象。代码循环列表中的三个项并为它们各自都创建一个进程。每一个进程都将调用我们的函数，并且每次遍历到的那一项作为参数传入函数。因为我们现在使用了锁，所以队列中下一个进程将一直阻塞，直到之前的进程释放锁。

日志

为进程创建日志与为线程创建日志有一些不同。它们存在不同是因为Python的logging包不使用共享锁的进程，因此有可能以来自不同进程的信息作为结束的标志。让我们试着给前面的例子添加基本的日志。代码如下：

import logging  import multiprocessing  from multiprocessing import Process, Lock  def printer(item, lock):      """      Prints out the item that was passed in      """      lock.acquire()      try:          print(item)      finally:          lock.release()  if __name__ == '__main__':      lock = Lock()      items = ['tango', 'foxtrot', 10]      multiprocessing.log_to_stderr()      logger = multiprocessing.get_logger()      logger.setLevel(logging.INFO)      for item in items:          p = Process(target=printer, args=(item, lock))          p.start()

最简单的添加日志的方法通过推送它到stderr实现。我们能通过调用thelog_to_stderr() 函数来实现该方法。然后我们调用get_logger  函数获得一个logger实例，并将它的日志等级设为INFO。之后的代码是相同的。需要提示下这里我并没有调用join()方法。取而代之的：当它退出，父线程将自动调用join()方法。

当你这么做了，你应该得到类似下面的输出：

[INFO/Process-1] child process calling self.run()  tango  [INFO/Process-1] process shutting down  [INFO/Process-1] process exiting with exitcode 0  [INFO/Process-2] child process calling self.run()  [INFO/MainProcess] process shutting down  foxtrot  [INFO/Process-2] process shutting down  [INFO/Process-3] child process calling self.run()  [INFO/Process-2] process exiting with exitcode 0  10  [INFO/MainProcess] calling join() for process Process-3  [INFO/Process-3] process shutting down  [INFO/Process-3] process exiting with exitcode 0  [INFO/MainProcess] calling join() for process Process-2

现在如果你想要保存日志到硬盘中，那么这件事就显得有些棘手。你能在Python的logging Cookbook阅读一些有关那类话题。

Pool类

Pool类被用来代表一个工作进程池。它有让你将任务转移到工作进程的方法。让我们看下面一个非常简单的例子。

from multiprocessing import Pool  def doubler(number):      return number * 2  if __name__ == '__main__':      numbers = [5, 10, 20]      pool = Pool(processes=3)      print(pool.map(doubler, numbers))

基本上执行上述代码之后，一个Pool的实例被创建，并且该实例创建了3个工作进程。然后我们使用map  方法将一个函数和一个可迭代对象映射到每个进程。***我们打印出这个例子的结果：[10, 20, 40]。

你也能通过apply_async方法获得池中进程的运行结果：

from multiprocessing import Pool  def doubler(number):      return number * 2  if __name__ == '__main__':      pool = Pool(processes=3)      result = pool.apply_async(doubler, (25,))      print(result.get(timeout=1))

我们上面做的事实际上就是请求进程的运行结果。那就是get函数的用途。它尝试去获取我们的结果。你能够注意到我们设置了timeout，这是为了预防我们调用的函数发生异常的情况。毕竟我们不想要它被***期地阻塞。

进程通信

当遇到进程间通信的情况，multiprocessing 模块提供了两个主要的方法：Queues 和 Pipes。Queue  实现上既是线程安全的也是进程安全的。让我们看一个相当简单的并且基于 Queue的例子。代码来自于我的文章(threading articles)。

from multiprocessing import Process, Queue  sentinel = -1  def creator(data, q):      """      Creates data to be consumed and waits for the consumer      to finish processing      """      print('Creating data and putting it on the queue')      for item in data:          q.put(item)  def my_consumer(q):      """      Consumes some data and works on it      In this case, all it does is double the input      """      while True:          data = q.get()          print('data found to be processed: {}'.format(data))          processed = data * 2          print(processed)          if data is sentinel:              break  if __name__ == '__main__':      q = Queue()      data = [5, 10, 13, -1]      process_one = Process(target=creator, args=(data, q))      process_two = Process(target=my_consumer, args=(q,))      process_one.start()      process_two.start()      q.close()      q.join_thread()      process_one.join()      process_two.join()

在这里我们只需要导入Queue和Process。Queue用来创建数据和添加数据到队列中，Process用来消耗数据并执行它。通过使用Queue的put()和get()方法，我们就能添加数据到Queue、从Queue获取数据。代码的***一块只是创建了Queue  对象以及两个Process对象，并且运行它们。你能注意到我们在进程对象上调用join()方法，而不是在Queue本身上调用。

感谢各位的阅读，以上就是“Python中multiprocessing模块的Process类分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python中multiprocessing模块的Process类分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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