并发编程之：多进程
一 multiprocessing模块介绍
python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。
multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。
二 Process类的介绍
创建进程的类：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动） 强调： 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号
参数介绍：
1 group参数未使用，值始终为None
2
3 target表示调用对象，即子进程要执行的任务
4
5 args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
6
7 kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
8
9 name为子进程的名称
方法介绍：
1 p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() 2 p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法 3 4 p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁 5 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True 6 7 p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程
属性介绍：
1 p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置 2 3 p.name:进程的名称 4 5 p.pid：进程的pid 6 7 p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可) 8 9 p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）
三 Process类的使用
注意：在windows中Process()必须放到# if name == 'main':下
Since Windows has no fork, the multiprocessing module starts a new Python process and imports the calling module. If Process() gets called upon import, then this sets off an infinite succession of new processes (or until your machine runs out of resources). This is the reason for hiding calls to Process() inside if __name__ == "__main__" since statements inside this if-statement will not get called upon import. 由于Windows没有fork，多处理模块启动一个新的Python进程并导入调用模块。 如果在导入时调用Process（），那么这将启动无限继承的新进程（或直到机器耗尽资源）。 这是隐藏对Process（）内部调用的原，使用if __name__ == “__main __”，这个if语句中的语句将不会在导入时被调用。 详细解释
3.1创建开启子进程的两种方式
from multiprocessing import Process
import time
def task(name):
print('%s is runing' %(name))
time.sleep(3)
print('%s is done' % (name))
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=task,args=('太白金星',))
# p = Process(target=task,kwargs={'name':'太白金星'}) 两种传参方式
p.start()#给操作系统发送开启子进程的信号
#这个信号操作系统接收到之后,会在内存中开辟一个子进程空间,然后在将主进程所有的数据copy加载到子程序,然后再调cpu去执行
print('====主')
#开辟子进程开销很大
from multiprocessing import Process
import time
# 方式二:
class MyProcess(Process):
def __init__(self,name):
self.name = name
super().__init__()
def run(self): # 必须定义一个run方法
print('%s is runing' % (self.name))
time.sleep(3)
print('%s is done' % (self.name))
if __name__ == '__main__':
p = MyProcess('太白金星')
p.start()
print('===主')
进程pid:
cmd里命令tasklist查看当前开启所有进程的pid tasklist|findstr python
代码级别如何获取进程pid
pycharm里面os.getpid()得到当前进程的pid
如何获取主进程pid
print(os.getppid())
3.2验证进程之间的空间隔离
进程与进程之间是由物理隔离的:不能共享内存的数据(lock,队列)
# 接下来我们验证一下进程之间的互相隔离。 # 在一个进程中 x = 1000 # # def task(): # global x # x = 2 # # task() # print(x) # 在不同的进程中： # from multiprocessing import Process # import time # x = 1000 # # def task(): # global x # x = 2 # # if __name__ == '__main__': # p = Process(target=task) # p.start() # time.sleep(3) # print(x)
3.3 进程对象的join方法
join是让主进程等待子进程的结束之后,在运行主进程
from multiprocessing import Process
import time
# 父进程等待子进程结束之后在执行
# 方法一 加sleep 不可取！
# def task(n):
# time.sleep(3)
# print('子进程结束....')
#
# if __name__ == '__main__':
# p = Process(target=task,args=('太白金星',))
# p.start()
# time.sleep(5)
# print('主进程开始运行....')
#
# 这样虽然达到了目的，
# 1，但是你在程序中故意加sleep极大影响程序的效率。
# 2，sleep(3)只是虚拟子进程运行的时间，子进程运行完毕的时间是不固定的。
# 方法二： join
# from multiprocessing import Process
# import time
#
#
# def task(n):
# time.sleep(3)
# print('子进程结束....')
#
#
# if __name__ == '__main__':
# p = Process(target=task,args=('太白金星',))
# p.start()
# p.join() # 等待p这个子进程运行结束之后，在执行下面的代码（主进程）.
# print('主进程开始运行....')
#
# 接下来我要开启十个子进程，先看看效果
# from multiprocessing import Process
# import time
#
# def task(n):
# print('%s is running' %n)
#
# if __name__ == '__main__':
# for i in range(1, 11):
# p = Process(target=task,args=(i,))
# p.start()
# '''
# 我这里是不是运行十个子进程之后，才会运行主进程？当然不会！！！
# 1，p.start()只是向操作系统发送一个请求而已，剩下的操作系统在内存开启进程空间，运行进程程序不一定是马上执行。
# 2，开启进程的开销是比较大的。
# '''
# print('主进程开始运行....')
# 那么有人说，老师我对这个不理解，我给你拆解开来。
# from multiprocessing import Process
# import time
#
# def task(n):
# print('%s is running' %n)
#
# if __name__ == '__main__':
# p1 = Process(target=task,args=(1,))
# p2 = Process(target=task,args=(2,))
# p3 = Process(target=task,args=(3,))
# p4 = Process(target=task,args=(4,))
# p5 = Process(target=task,args=(5,))
#
# p1.start()
# p2.start()
# p3.start()
# p4.start()
# p5.start()
#
# print('主进程开始运行....')
# 接下来 实现起多子个进程，然后等待这些子进程都结束之后，在开启主进程。
# from multiprocessing import Process
# import time
#
# def task(n):
# time.sleep(3)
# print('%s is running' %n)
#
# if __name__ == '__main__':
# start_time = time.time()
# p1 = Process(target=task,args=(1,))
# p2 = Process(target=task,args=(2,))
# p3 = Process(target=task,args=(3,))
# # 几乎同一个时刻发送三个请求
# p1.start()
# p2.start()
# p3.start()
# # 对着三个自己成使用三个join
#
# p1.join()
# p2.join()
# p3.join()
#
# print(time.time() - start_time,'主进程开始运行....')
# # 3s 多一点点这是来回切换的所用时间。
# 那么在进行举例：
# from multiprocessing import Process
# import time
#
# def task(n):
# time.sleep(n)
# print('%s is running' %n)
#
# if __name__ == '__main__':
# start_time = time.time()
# p1 = Process(target=task,args=(1,))
# p2 = Process(target=task,args=(2,))
# p3 = Process(target=task,args=(3,))
# # 几乎同一个时刻发送三个请求
# p1.start()
# p2.start()
# p3.start()
# # 对着三个自己成使用三个join
#
# p1.join() # 1s
# p2.join() # 2s
# p3.join() # 3s
#
# print(time.time() - start_time,'主进程开始运行....')
# 3s 多一点点这是来回切换的所用时间。
# 利用for循环精简上面的示例：
# from multiprocessing import Process
# import time
#
# def task(n):
# time.sleep(1)
# print('%s is running' %n)
#
# if __name__ == '__main__':
# start_time = time.time()
# # for i in range(1,4):
# # p = Process(target=task,args=(i,))
# # p.start()
# # p.join()
#
# p1 = Process(target=task,args=(1,))
# p2 = Process(target=task,args=(2,))
# p3 = Process(target=task,args=(3,))
# # 几乎同一个时刻发送三个请求
# p1.start()
# p1.join()
# p2.start()
# p2.join()
# p3.start()
# p3.join()
# # 上面的代码，p1.join()他的作用：你的主进程代码必须等我的p1子进程执行完毕之后，在执行
# # p2.start()这个命令是主进程的代码。
# # 而 如果你这样写：
# '''
# p1.join()
# p2.join()
# p3.join()
# '''
#
# print(time.time() - start_time,'主进程开始运行....')
# 所以你上面的代码应该怎么写？
# from multiprocessing import Process
# import time
#
# def task(n):
# time.sleep(3)
# print('%s is running' %n)
#
# if __name__ == '__main__':
# p_l = []
# start_time = time.time()
# for i in range(1,4):
# p = Process(target=task,args=(i,))
# p.start()
# p_l.append(p)
# # 对着三个自己成使用三个join
# for i in p_l:
# i.join()
# print(time.time() - start_time,'主进程开始运行....')
3.4 进程对象的其他属性(了解)
# from multiprocessing import Process
# import time
# import os
#
# def task(n):
# time.sleep(3)
# print('%s is running' %n,os.getpid(),os.getppid())
#
# if __name__ == '__main__':
# p1 = Process(target=task,args=(1,),name = '任务1')
# # print(p1.name) # 给子进程起名字
# # for i in range(3):
# # p = Process(target=task, args=(1,))
# # print(p.name) # 给子进程起名字
# p1.start()
# # p1.terminate()#杀死子进程
# # time.sleep(2) # 睡一会，他就将我的子进程杀死了。
# # print(p1.is_alive()) # False
# print(p1.pid)
# # print('主')
# print(os.getpid())
3.5 僵尸进程与孤儿进程
基于unix (linux,macOS)
主进程需要等待子进程结束之后,主进程才会结束.
主进程时刻监视子进程的运行状态,当子进程结束一段时间之后,将子进程进行回收
为什么主进程不在子进程结束之后马上对其回收呢?
- 主进程与子进程适异步关系,主进程无法马上捕获子进程什么时候结束
- 如果子进程结束之后马上进行回收,马上在内存中释放资源,主进程没有办法检测到子进程的状态
uniux针对于上面的问题,提供了一个机制.
- 所有子进程结束之后,立马会释放掉文件操作的链接、内存的大部分数据,但是会保留一个内容:进程号、结束时间、运行状态。等待主进程监测、回收
僵尸进程：所有的子进程结束之后，在被主进程回收之前，都会进入僵尸进程状态
僵尸进程有无危害？
- 如果主进程不对僵尸进程进行回收（linux wait/waitpid），会产生大量的僵尸进程，这回占用内存，占用进程pid号。
孤儿进程：父进程由于某种原因结束了，但是你的子进程还在运行中，这种子进程就成了孤儿进程。如果主进程结束了，所有的孤儿进程就会被init进程回收，init就变成了主进程，对孤儿进程进行回收。
僵尸进程如何解决？
- 父进程产生了大量的子进程，但是不回收，这样就会形成大量的僵尸进程，解决方式就是直接杀死主进程，将所有的僵尸进程变成孤儿进程，由init进程进行回收
参考博客：http://www.cnblogs.com/Anker/p/3271773.html
一：僵尸进程（有害）
僵尸进程：一个进程使用fork创建子进程，如果子进程退出，而父进程并没有调用wait或waitpid获取子进程的状态信息，那么子进程的进程描述符仍然保存在系统中。这种进程称之为僵尸进程。详解如下
我们知道在unix/linux中，正常情况下子进程是通过父进程创建的，子进程在创建新的进程。子进程的结束和父进程的运行是一个异步过程,即父进程永远无法预测子进程到底什么时候结束，如果子进程一结束就立刻回收其全部资源，那么在父进程内将无法获取子进程的状态信息。
因此，UNⅨ提供了一种机制可以保证父进程可以在任意时刻获取子进程结束时的状态信息：
1、在每个进程退出的时候，内核释放该进程所有的资源，包括打开的文件，占用的内存等。但是仍然为其保留一定的信息（包括进程号the process ID，退出状态the termination status of the process，运行时间the amount of CPU time taken by the process等）
2、直到父进程通过wait / waitpid来取时才释放. 但这样就导致了问题，如果进程不调用wait / waitpid的话，那么保留的那段信息就不会释放，其进程号就会一直被占用，但是系统所能使用的进程号是有限的，如果大量的产生僵死进程，将因为没有可用的进程号而导致系统不能产生新的进程. 此即为僵尸进程的危害，应当避免。
任何一个子进程(init除外)在exit()之后，并非马上就消失掉，而是留下一个称为僵尸进程(Zombie)的数据结构，等待父进程处理。这是每个子进程在结束时都要经过的阶段。如果子进程在exit()之后，父进程没有来得及处理，这时用ps命令就能看到子进程的状态是“Z”。如果父进程能及时 处理，可能用ps命令就来不及看到子进程的僵尸状态，但这并不等于子进程不经过僵尸状态。 如果父进程在子进程结束之前退出，则子进程将由init接管。init将会以父进程的身份对僵尸状态的子进程进行处理。
二：孤儿进程（无害）
孤儿进程：一个父进程退出，而它的一个或多个子进程还在运行，那么那些子进程将成为孤儿进程。孤儿进程将被init进程(进程号为1)所收养，并由init进程对它们完成状态收集工作。
孤儿进程是没有父进程的进程，孤儿进程这个重任就落到了init进程身上，init进程就好像是一个民政局，专门负责处理孤儿进程的善后工作。每当出现一个孤儿进程的时候，内核就把孤 儿进程的父进程设置为init，而init进程会循环地wait()它的已经退出的子进程。这样，当一个孤儿进程凄凉地结束了其生命周期的时候，init进程就会代表党和政府出面处理它的一切善后工作。因此孤儿进程并不会有什么危害。
我们来测试一下（创建完子进程后，主进程所在的这个脚本就退出了，当父进程先于子进程结束时，子进程会被init收养，成为孤儿进程，而非僵尸进程），文件内容
import os
import sys
import time
pid = os.getpid()
ppid = os.getppid()
print 'im father', 'pid', pid, 'ppid', ppid
pid = os.fork()
#执行pid=os.fork()则会生成一个子进程
#返回值pid有两种值：
# 如果返回的pid值为0，表示在子进程当中
# 如果返回的pid值>0，表示在父进程当中
if pid > 0:
print 'father died..'
sys.exit(0)
# 保证主线程退出完毕
time.sleep(1)
print 'im child', os.getpid(), os.getppid()
执行文件，输出结果：
im father pid 32515 ppid 32015
father died..
im child 32516 1
看，子进程已经被pid为1的init进程接收了，所以僵尸进程在这种情况下是不存在的，存在只有孤儿进程而已，孤儿进程声明周期结束自然会被init来销毁。
三：僵尸进程危害场景：
例如有个进程，它定期的产 生一个子进程，这个子进程需要做的事情很少，做完它该做的事情之后就退出了，因此这个子进程的生命周期很短，但是，父进程只管生成新的子进程，至于子进程 退出之后的事情，则一概不闻不问，这样，系统运行上一段时间之后，系统中就会存在很多的僵死进程，倘若用ps命令查看的话，就会看到很多状态为Z的进程。 严格地来说，僵死进程并不是问题的根源，罪魁祸首是产生出大量僵死进程的那个父进程。因此，当我们寻求如何消灭系统中大量的僵死进程时，答案就是把产生大 量僵死进程的那个元凶枪毙掉（也就是通过kill发送SIGTERM或者SIGKILL信号啦）。枪毙了元凶进程之后，它产生的僵死进程就变成了孤儿进 程，这些孤儿进程会被init进程接管，init进程会wait()这些孤儿进程，释放它们占用的系统进程表中的资源，这样，这些已经僵死的孤儿进程 就能瞑目而去了。
四：测试
#1、产生僵尸进程的程序test.py内容如下
#coding:utf-8
from multiprocessing import Process
import time,os
def run():
print('子',os.getpid())
if __name__ == '__main__':
p=Process(target=run)
p.start()
print('主',os.getpid())
time.sleep(1000)
#2、在unix或linux系统上执行
[root@vm172-31-0-19 ~]# python3 test.py &
[1] 18652
[root@vm172-31-0-19 ~]# 主 18652
子 18653
[root@vm172-31-0-19 ~]# ps aux |grep Z
USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND
root 18653 0.0 0.0 0 0 pts/0 Z 20:02 0:00 [python3] <defunct> #出现僵尸进程
root 18656 0.0 0.0 112648 952 pts/0 S+ 20:02 0:00 grep --color=auto Z
[root@vm172-31-0-19 ~]# top #执行top命令发现1zombie
top - 20:03:42 up 31 min, 3 users, load average: 0.01, 0.06, 0.12
Tasks: 93 total, 2 running, 90 sleeping, 0 stopped, 1 zombie
%Cpu(s): 0.0 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 99.7 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem : 1016884 total, 97184 free, 70848 used, 848852 buff/cache
KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 782540 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
root 20 0 29788 1256 988 S 0.3 0.1 0:01.50 elfin
#3、
等待父进程正常结束后会调用wait／waitpid去回收僵尸进程
但如果父进程是一个死循环，永远不会结束，那么该僵尸进程就会一直存在，僵尸进程过多，就是有害的
解决方法一：杀死父进程
解决方法二：对开启的子进程应该记得使用join，join会回收僵尸进程
参考python2源码注释
class Process(object):
def join(self, timeout=None):
'''
Wait until child process terminates
'''
assert self._parent_pid == os.getpid(), 'can only join a child process'
assert self._popen is not None, 'can only join a started process'
res = self._popen.wait(timeout)
if res is not None:
_current_process._children.discard(self)
join方法中调用了wait，告诉系统释放僵尸进程。discard为从自己的children中剔除
解决方法三：http://blog.csdn.net/u010571844/article/details/50419798
四 守护进程
主进程创建守护进程
其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止
from multiprocessing import Process
import time
import random
class Piao(Process):
def __init__(self,name):
self.name=name
super().__init__()
def run(self):
print('%s is piaoing' %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,3))
print('%s is piao end' %self.name)
p=Piao('egon')
p.daemon=True #一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行
p.start()
print('主')
#主进程代码运行完毕,守护进程就会结束
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import time
def foo():
print(123)
time.sleep(1)
print("end123")
def bar():
print(456)
time.sleep(3)
print("end456")
p1=Process(target=foo)
p2=Process(target=bar)
p1.daemon=True
p1.start()
p2.start()
print("main-------") #打印该行则主进程代码结束,则守护进程p1应该被终止,可能会有p1任务执行的打印信息123,因为主进程打印main----时,p1也执行了,但是随即被终止
五 进程同步（互斥锁，锁）
进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,
而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱，如何控制，就是加锁处理
lock于join的区别：
- 共同点：都可以把并发变成串行，保证了执行顺序
- 不同点：join是人为的设定顺序，lock让其争抢顺序，保证了公平
#并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱
from multiprocessing import Process
import os,time
def work():
print('%s is running' %os.getpid())
time.sleep(2)
print('%s is done' %os.getpid())
if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
p=Process(target=work)
p.start()
并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱
from multiprocessing import Process
import time
import os
import random
import sys
def task1():
print(F"{os.getpid()}开始打印了")
time.sleep(random.randint(1,3))
print(f"{os.getpid()}打印结束")
def task2():
print(F"{os.getpid()}开始打印了")
time.sleep(random.randint(1,3))
print(f"{os.getpid()}打印结束")
def task3():
print(F"{os.getpid()}开始打印了")
time.sleep(random.randint(1,3))
print(f"{os.getpid()}打印结束")
if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
P = Process(target=getattr(sys.modules[__name__],f"task{i+1}"))
P.start()
P.join()
print("===主")
顺序时固定的，不合理
#由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争
from multiprocessing import Process,Lock
import os,time
def work(lock):
lock.acquire()
print('%s is running' %os.getpid())
time.sleep(2)
print('%s is done' %os.getpid())
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock=Lock()
for i in range(3):
p=Process(target=work,args=(lock,))
p.start()
加锁：由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争
上面这种情况虽然使用加锁的形式实现了顺序的执行，但是程序又重新变成串行了，这样确实会浪费了时间，却保证了数据的安全。
接下来，我们以模拟抢票为例，来看看数据安全的重要性。
#文件db的内容为：{"count":1}
#注意一定要用双引号，不然json无法识别
#并发运行，效率高，但竞争写同一文件，数据写入错乱
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
dic=json.load(open('db'))
print('\033[43m剩余票数%s\033[0m' %dic['count'])
def get():
dic=json.load(open('db'))
time.sleep(0.1) #模拟读数据的网络延迟
if dic['count'] >0:
dic['count']-=1
time.sleep(0.2) #模拟写数据的网络延迟
json.dump(dic,open('db','w'))
print('\033[43m购票成功\033[0m')
def task():
search()
get()
if __name__ == '__main__':
for i in range(100): #模拟并发100个客户端抢票
p=Process(target=task)
p.start()
多进程同时抢购余票
#文件db的内容为：{"count":5}
#注意一定要用双引号，不然json无法识别
#并发运行，效率高，但竞争写同一文件，数据写入错乱
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
dic=json.load(open('db'))
print('\033[43m剩余票数%s\033[0m' %dic['count'])
def get():
dic=json.load(open('db'))
time.sleep(random.random()) #模拟读数据的网络延迟
if dic['count'] >0:
dic['count']-=1
time.sleep(random.random()) #模拟写数据的网络延迟
json.dump(dic,open('db','w'))
print('\033[32m购票成功\033[0m')
else:
print('\033[31m购票失败\033[0m')
def task(lock):
search()
lock.acquire()
get()
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for i in range(100): #模拟并发100个客户端抢票
p=Process(target=task,args=(lock,))
p.start()
使用锁来保证数据安全
#加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改，没错，速度是慢了，但牺牲了速度却保证了数据安全。 虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是： 1.效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据） 2.需要自己加锁处理 #因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道。 队列和管道都是将数据存放于内存中 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来， 我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。
基于文件之间的通信：
进程在内存级别是隔离的，但是文件在磁盘上
- 基于文件通信
- 效率低，
- 自己加锁
- 基于队列通信
- 基于管道的通信
要保证顺序和数据安全一定要串行，可以公平的保证抢占资源的顺序和数据及数据安全，必须要加锁处理
# 当很多进程共强一个资源(数据)时, 你要保证顺序(数据的安全),一定要串行. # 互斥锁: 可以公平性的保证顺序以及数据的安全.
六 队列
队列特性：先进先出FIFO
进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的
创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）：
1 Queue([maxsize]):创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。
参数介绍：
1 maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。
方法介绍：
主要方法：
1 q.put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。 2 q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常. 3 4 q.get_nowait():同q.get(False) 5 q.put_nowait():同q.put(False) 6 7 q.empty():调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。 8 q.full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。 9 q.qsize():返回队列中目前项目的正确数量，结果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一样
其他方法(了解)：
1 q.cancel_join_thread():不会在进程退出时自动连接后台线程。可以防止join_thread()方法阻塞 2 q.close():关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法，后台线程将继续写入那些已经入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中产生任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正在被阻塞在get()操作上，关闭生产者中的队列不会导致get()方法返回错误。 3 q.join_thread()：连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法之后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread方法可以禁止这种行为
应用：
''' multiprocessing模块支持进程间通信的两种主要形式:管道和队列 都是基于消息传递实现的,但是队列接口 ''' from multiprocessing import Process,Queue import time q=Queue(3) #put ,get ,put_nowait,get_nowait,full,empty q.put(3) q.put(3) q.put(3) print(q.full()) #满了 print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) print(q.empty()) #空了
生产者消费者模型
在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。
为什么要使用生产者和消费者模式
在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。
什么是生产者消费者模式
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
基于队列实现生产者消费者模型
from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
while True:
res=q.get()
time.sleep(random.randint(1,3))
print('\033[45m%s 吃 %s\033[0m' %(os.getpid(),res))
def producer(q):
for i in range(10):
time.sleep(random.randint(1,3))
res='包子%s' %i
q.put(res)
print('\033[44m%s 生产了 %s\033[0m' %(os.getpid(),res))
if __name__ == '__main__':
q=Queue()
#生产者们:即厨师们
p1=Process(target=producer,args=(q,))
#消费者们:即吃货们
c1=Process(target=consumer,args=(q,))
#开始
p1.start()
c1.start()
print('主')
#生产者消费者模型总结
#程序中有两类角色
一类负责生产数据（生产者）
一类负责处理数据（消费者）
#引入生产者消费者模型为了解决的问题是：
平衡生产者与消费者之间的工作能力，从而提高程序整体处理数据的速度
#如何实现：
生产者<-->队列<——>消费者
#生产者消费者模型实现类程序的解耦和
时的问题是主进程永远不会结束，原因是：生产者p在生产完后就结束了，但是消费者c在取空了q之后，则一直处于死循环中且卡在q.get()这一步。
解决方式无非是让生产者在生产完毕后，往队列中再发一个结束信号，这样消费者在接收到结束信号后就可以break出死循环
from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
while True:
res=q.get()
if res is None:break #收到结束信号则结束
time.sleep(random.randint(1,3))
print('\033[45m%s 吃 %s\033[0m' %(os.getpid(),res))
def producer(q):
for i in range(10):
time.sleep(random.randint(1,3))
res='包子%s' %i
q.put(res)
print('\033[44m%s 生产了 %s\033[0m' %(os.getpid(),res))
q.put(None) #发送结束信号
if __name__ == '__main__':
q=Queue()
#生产者们:即厨师们
p1=Process(target=producer,args=(q,))
#消费者们:即吃货们
c1=Process(target=consumer,args=(q,))
#开始
p1.start()
c1.start()
print('主')
生产者在生产完毕后发送结束信号None
注意：结束信号None，不一定要由生产者发，主进程里同样可以发，但主进程需要等生产者结束后才应该发送该信号
from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
while True:
res=q.get()
if res is None:break #收到结束信号则结束
time.sleep(random.randint(1,3))
print('\033[45m%s 吃 %s\033[0m' %(os.getpid(),res))
def producer(q):
for i in range(2):
time.sleep(random.randint(1,3))
res='包子%s' %i
q.put(res)
print('\033[44m%s 生产了 %s\033[0m' %(os.getpid(),res))
if __name__ == '__main__':
q=Queue()
#生产者们:即厨师们
p1=Process(target=producer,args=(q,))
#消费者们:即吃货们
c1=Process(target=consumer,args=(q,))
#开始
p1.start()
c1.start()
p1.join()
q.put(None) #发送结束信号
print('主')
主进程在生产者生产完毕后发送结束信号None
但上述解决方式，在有多个生产者和多个消费者时，我们则需要用一个很low的方式去解决
from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os
def consumer(q):
while True:
res=q.get()
if res is None:break #收到结束信号则结束
time.sleep(random.randint(1,3))
print('\033[45m%s 吃 %s\033[0m' %(os.getpid(),res))
def producer(name,q):
for i in range(2):
time.sleep(random.randint(1,3))
res='%s%s' %(name,i)
q.put(res)
print('\033[44m%s 生产了 %s\033[0m' %(os.getpid(),res))
if __name__ == '__main__':
q=Queue()
#生产者们:即厨师们
p1=Process(target=producer,args=('包子',q))
p2=Process(target=producer,args=('骨头',q))
p3=Process(target=producer,args=('泔水',q))
#消费者们:即吃货们
c1=Process(target=consumer,args=(q,))
c2=Process(target=consumer,args=(q,))
#开始
p1.start()
p2.start()
p3.start()
c1.start()
p1.join() #必须保证生产者全部生产完毕,才应该发送结束信号
p2.join()
p3.join()
q.put(None) #有几个消费者就应该发送几次结束信号None
q.put(None) #发送结束信号
print('主')
有几个消费者就需要发送几次结束信号：相当low
七 管道
进程间通信（IPC）方式二：管道（不推荐使用，了解即可）
#创建管道的类：
Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2）,其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象，强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道
#参数介绍：
dumplex:默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。
#主要方法：
conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。
conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象
#其他方法：
conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法
conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符
conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。
conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。
conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收
conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。
介绍
from multiprocessing import Process,Pipe
import time,os
def consumer(p,name):
left,right=p
left.close()
while True:
try:
baozi=right.recv()
print('%s 收到包子:%s' %(name,baozi))
except EOFError:
right.close()
break
def producer(seq,p):
left,right=p
right.close()
for i in seq:
left.send(i)
# time.sleep(1)
else:
left.close()
if __name__ == '__main__':
left,right=Pipe()
c1=Process(target=consumer,args=((left,right),'c1'))
c1.start()
seq=(i for i in range(10))
producer(seq,(left,right))
right.close()
left.close()
c1.join()
print('主进程')
基于管道实现进程间通信（与队列的方式是类似的，队列就是管道加锁实现的）
但是，管道是有问题的，管道会造成数据的不安全，官方给予的解释是管道有可能会造成数据损坏。
八 进程池和mutiprocess.Poll
为什么要有进程池?进程池的概念。
在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零星任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程（空间，变量，文件信息等等的内容）也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他们同时执行，维护一个很大的进程列表的同时，调度的时候，还需要进行切换并且记录每个进程的执行节点，也就是记录上下文（各种变量等等乱七八糟的东西，虽然你看不到，但是操作系统都要做），这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。就看我们上面的一些代码例子，你会发现有些程序是不是执行的时候比较慢才出结果，就是这个原因，那么我们要怎么做呢？
在这里，要给大家介绍一个进程池的概念，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果
multiprocess.Poll模块
创建进程池的类：如果指定numprocess为3，则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务（高级一些的进程池可以根据你的并发量，搞成动态增加或减少进程池中的进程数量的操作），不会开启其他进程，提高操作系统效率，减少空间的占用等。
概念介绍：
Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池
numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None initargs：是要传给initializer的参数组
p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。
'''需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()'''
p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。
'''此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。'''
p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用
方法apply_async()和map_async（）的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法 obj.get():返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。 obj.ready():如果调用完成，返回True obj.successful():如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常 obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。 obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数 其他方法（了解）
import time
from multiprocessing import Pool,Process
#针对range(100)这种参数的
# def func(n):
# for i in range(3):
# print(n + 1)
def func(n):
print(n)
# 结果：
# (1, 2)
# alex
def func2(n):
for i in range(3):
print(n - 1)
if __name__ == '__main__':
#1.进程池的模式
s1 = time.time() #我们计算一下开多进程和进程池的执行效率
poll = Pool(5) #创建含有5个进程的进程池
# poll.map(func,range(100)) #异步调用进程，开启100个任务,map自带join的功能
poll.map(func,[(1,2),'alex']) #异步调用进程，开启100个任务,map自带join的功能
# poll.map(func2,range(100)) #如果想让进程池完成不同的任务，可以直接这样搞
#map只限于接收一个可迭代的数据类型参数，列表啊，元祖啊等等，如果想做其他的参数之类的操作，需要用后面我们要学的方法。
# t1 = time.time() - s1
#
# #2.多进程的模式
# s2 = time.time()
# p_list = []
# for i in range(100):
# p = Process(target=func,args=(i,))
# p_list.append(p)
# p.start()
# [pp.join() for pp in p_list]
# t2 = time.time() - s2
#
# print('t1>>',t1) #结果：0.5146853923797607s 进程池的效率高
# print('t2>>',t2) #结果：12.092015027999878s
进程池的简单应用及与进程池的效率对比
有一点，map是异步执行的，并且自带close和join
一般约定俗成的是进程池中的进程数量为CPU的数量，工作中要看具体情况来考量。
实际应用代码示例：
同步与异步两种执行方式：
import os,time
from multiprocessing import Pool
def work(n):
print('%s run' %os.getpid())
time.sleep(1)
return n**2
if __name__ == '__main__':
p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
res_l=[]
for i in range(10):
res=p.apply(work,args=(i,)) # 同步调用，直到本次任务执行完毕拿到res，等待任务work执行的过程中可能有阻塞也可能没有阻塞
# 但不管该任务是否存在阻塞，同步调用都会在原地等着
res_l.append(res)
print(res_l)
进程池的同步调用
import os
import time
import random
from multiprocessing import Pool
def work(n):
print('%s run' %os.getpid())
time.sleep(random.random())
return n**2
if __name__ == '__main__':
p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
res_l=[]
for i in range(10):
res=p.apply_async(work,args=(i,)) # 异步运行，根据进程池中有的进程数，每次最多3个子进程在异步执行，并且可以执行不同的任务，传送任意的参数了。
# 返回结果之后，将结果放入列表，归还进程，之后再执行新的任务
# 需要注意的是，进程池中的三个进程不会同时开启或者同时结束
# 而是执行完一个就释放一个进程，这个进程就去接收新的任务。
res_l.append(res)
# 异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用join，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果
# 否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了
p.close() #不是关闭进程池，而是结束进程池接收任务，确保没有新任务再提交过来。
p.join() #感知进程池中的任务已经执行结束，只有当没有新的任务添加进来的时候，才能感知到任务结束了，所以在join之前必须加上close方法
for res in res_l:
print(res.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get
进程池的异步调用
#一：使用进程池（异步调用,apply_async）
#coding: utf-8
from multiprocessing import Process,Pool
import time
def func(msg):
print( "msg:", msg)
time.sleep(1)
return msg
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(processes = 3)
res_l=[]
for i in range(10):
msg = "hello %d" %(i)
res=pool.apply_async(func, (msg, )) #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
res_l.append(res)
# s = res.get() #如果直接用res这个结果对象调用get方法获取结果的话，这个程序就变成了同步，因为get方法直接就在这里等着你创建的进程的结果，第一个进程创建了，并且去执行了，那么get就会等着第一个进程的结果，没有结果就一直等着，那么主进程的for循环是无法继续的，所以你会发现变成了同步的效果
print("==============================>") #没有后面的join，或get，则程序整体结束，进程池中的任务还没来得及全部执行完也都跟着主进程一起结束了
pool.close() #关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
pool.join() #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
print(res_l) #看到的是<multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x10357c4e0>对象组成的列表,而非最终的结果,但这一步是在join后执行的,证明结果已经计算完毕,剩下的事情就是调用每个对象下的get方法去获取结果
for i in res_l:
print(i.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get
#二：使用进程池（同步调用,apply）
#coding: utf-8
from multiprocessing import Process,Pool
import time
def func(msg):
print( "msg:", msg)
time.sleep(0.1)
return msg
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(processes = 3)
res_l=[]
for i in range(10):
msg = "hello %d" %(i)
res=pool.apply(func, (msg, )) #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
res_l.append(res) #同步执行，即执行完一个拿到结果，再去执行另外一个
print("==============================>")
pool.close()
pool.join() #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
print(res_l) #看到的就是最终的结果组成的列表
for i in res_l: #apply是同步的，所以直接得到结果，没有get()方法
print(i)
进程池版的socket并发聊天代码示例：
#Pool内的进程数默认是cpu核数，假设为4（查看方法os.cpu_count()）
#开启6个客户端，会发现2个客户端处于等待状态
#在每个进程内查看pid，会发现pid使用为4个，即多个客户端公用4个进程
from socket import *
from multiprocessing import Pool
import os
server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)
def talk(conn):
print('进程pid: %s' %os.getpid())
while True:
try:
msg=conn.recv(1024)
if not msg:break
conn.send(msg.upper())
except Exception:
break
if __name__ == '__main__':
p=Pool(4)
while True:
conn,*_=server.accept()
p.apply_async(talk,args=(conn,))
# p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问
server端：tcp_server.py
from socket import *
client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))
while True:
msg=input('>>: ').strip()
if not msg:continue
client.send(msg.encode('utf-8'))
msg=client.recv(1024)
print(msg.decode('utf-8'))
client端：tcp_client.py
发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有4个不同的pid，只能结束一个客户端，另外一个客户端才会进来.
同时最多和4个人进行聊天，因为进程池中只有4个进程可供调用，那有同学会问，我们这么多人想同时聊天怎么办，又不让用多进程，进程池也不能开太多的进程，那咋整啊，后面我们会学到多线程，到时候大家就知道了，现在你们先这样记住就好啦
然后我们再提一个回调函数
需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数，这是进程池特有的，普通进程没有这个机制，但是我们也可以通过进程通信来拿到返回值，进程池的这个回调也是进程通信的机制完成的。 我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果
import os
from multiprocessing import Pool
def func1(n):
print('func1>>',os.getpid())
print('func1')
return n*n
def func2(nn):
print('func2>>',os.getpid())
print('func2')
print(nn)
# import time
# time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
print('主进程：',os.getpid())
p = Pool(5)
#args里面的10给了func1，func1的返回值作为回调函数的参数给了callback对应的函数，不能直接给回调函数直接传参数，他只能是你任务函数func1的函数的返回值
# for i in range(10,20): #如果是多个进程来执行任务，那么当所有子进程将结果给了回调函数之后，回调函数又是在主进程上执行的，那么就会出现打印结果是同步的效果。我们上面func2里面注销的时间模块打开看看
# p.apply_async(func1,args=(i,),callback=func2)
p.apply_async(func1,args=(10,),callback=func2)
p.close()
p.join()
#结果
# 主进程： 11852 #发现回调函数是在主进程中完成的，其实如果是在子进程中完成的，那我们直接将代码写在子进程的任务函数func1里面就行了，对不对，这也是为什么称为回调函数的原因。
# func1>> 17332
# func1
# func2>> 11852
# func2
# 100
回调函数的简单使用
回调函数在写的时候注意一点，回调函数的形参执行有一个，如果你的执行函数有多个返回值，那么也可以被回调函数的这一个形参接收，接收的是一个元祖，包含着你执行函数的所有返回值。
使用进程池来搞爬虫的时候，最耗时间的是请求地址的网络请求延迟，那么如果我们在将处理数据的操作加到每个子进程中，那么所有在进程池后面排队的进程就需要等更长的时间才能获取进程池里面的执行进程来执行自己，所以一般我们就将请求作成一个执行函数，通过进程池去异步执行，剩下的数据处理的内容放到另外一个进程或者主进程中去执行，将网络延迟的时间也利用起来，效率更高。
requests这个模块的get方法请求页面，就和我们在浏览器上输入一个网址然后回车去请求别人的网站的效果是一样的。安装requests模块的指令：在cmd窗口执行pip install requests。
import requests
response = requests.get('http://www.baidu.com')
print(response)
print(response.status_code) #200正常，404找不到网页，503等5开头的是人家网站内部错误
print(response.content.decode('utf-8'))
from multiprocessing import Pool
import requests
import json
import os
def get_page(url):
print('<进程%s> get %s' %(os.getpid(),url))
respone=requests.get(url)
if respone.status_code == 200:
return {'url':url,'text':respone.text}
def pasrse_page(res):
print('<进程%s> parse %s' %(os.getpid(),res['url']))
parse_res='url:<%s> size:[%s]\n' %(res['url'],len(res['text']))
with open('db.txt','a') as f:
f.write(parse_res)
if __name__ == '__main__':
urls=[
'https://www.baidu.com',
'https://www.python.org',
'https://www.openstack.org',
'https://help.github.com/',
'http://www.sina.com.cn/'
]
p=Pool(3)
res_l=[]
for url in urls:
res=p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=pasrse_page)
res_l.append(res)
p.close()
p.join()
print([res.get() for res in res_l]) #拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了
'''
打印结果:
<进程3388> get https://www.baidu.com
<进程3389> get https://www.python.org
<进程3390> get https://www.openstack.org
<进程3388> get https://help.github.com/
<进程3387> parse https://www.baidu.com
<进程3389> get http://www.sina.com.cn/
<进程3387> parse https://www.python.org
<进程3387> parse https://help.github.com/
<进程3387> parse http://www.sina.com.cn/
<进程3387> parse https://www.openstack.org
[{'url': 'https://www.baidu.com', 'text': '<!DOCTYPE html>\r\n...',...}]
'''
使用多进程请求多个url来减少网络等待浪费的时间
from multiprocessing import Pool
import time,random
import requests
import re
def get_page(url,pattern):
response=requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return (response.text,pattern)
def parse_page(info):
page_content,pattern=info
res=re.findall(pattern,page_content)
for item in res:
dic={
'index':item[0],
'title':item[1],
'actor':item[2].strip()[3:],
'time':item[3][5:],
'score':item[4]+item[5]
}
print(dic)
if __name__ == '__main__':
pattern1=re.compile(r'<dd>.*?board-index.*?>(\d+)<.*?title="(.*?)".*?star.*?>(.*?)<.*?releasetime.*?>(.*?)<.*?integer.*?>(.*?)<.*?fraction.*?>(.*?)<',re.S)
url_dic={
'http://maoyan.com/board/7':pattern1,
}
p=Pool()
res_l=[]
for url,pattern in url_dic.items():
res=p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),callback=parse_page)
res_l.append(res)
for i in res_l:
i.get()
# res=requests.get('http://maoyan.com/board/7')
# print(re.findall(pattern,res.text))
爬虫示例
如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后，再统一处理结果，则无需回调函数
from multiprocessing import Pool
import time,random,os
def work(n):
time.sleep(1)
return n**2
if __name__ == '__main__':
p=Pool()
res_l=[]
for i in range(10):
res=p.apply_async(work,args=(i,))
res_l.append(res)
p.close()
p.join() #等待进程池中所有进程执行完毕
nums=[]
for res in res_l:
nums.append(res.get()) #拿到所有结果
print(nums) #主进程拿到所有的处理结果,可以在主进程中进行统一进行处理
无需回调函数的示例
进程池和信号量的区别：
进程池是多个需要被执行的任务在进程池外面排队等待获取进程对象去执行自己，而信号量是一堆进程等待着去执行一段逻辑代码。
信号量不能控制创建多少个进程，但是可以控制同时多少个进程能够执行，但是进程池能控制你可以创建多少个进程。
举例：就像那些开大车拉煤的，信号量是什么呢，就好比我只有五个车道，你每次只能过5辆车，但是不影响你创建100辆车，但是进程池相当于什么呢？相当于你只有5辆车，每次5个车拉东西，拉完你再把车放回来，给别的人拉煤用。
其他语言里面有更高级的进程池，在设置的时候，可以将进程池中的进程动态的创建出来，当需求增大的时候，就会自动在进程池中添加进程，需求小的时候，自动减少进程，并且可以设置进程数量的上线，最多为多，python里面没有。
进程池的其他实现方式：https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html