python基础之并发编程(二)

目录

• 一、多进程的实现
• 方法一
• 方法二：
• 二、使用进程的优缺点
• 1、优点
• 2、缺点
• 三、进程的通信
• 1、Queue 实现进程间通信
• 2、Pipe 实现进程间通信（一边发送send(obj),一边接收(obj)）
• 四、Manager管理器
• 五、进程池
• 总结

一、多进程的实现

方法一

# 方法包装   多进程
from multiprocessing import Process
from time import sleep
def func1(arg):
    print(f'{arg}开始...')
    sleep(2)
    print(f'{arg}结束...')
if __name__ == "__main__":
    p1 = Process(target=func1,args=('p1',))
    p2 = Process(target=func1,args=('p2',))
    p1.start()
    p2.start()

方法二：

二、使用进程的优缺点

1、优点

• 可以使用计算机多核，进行任务的并发执行，提高执行效率
• 运行不受其他进程影响，创建方便
• 空间独立，数据安全

2、缺点

• 进程的创建和删除消耗的系统资源较多

三、进程的通信

python 提供了多种实现进程间通信的机制，主要有以下 2 种：

1. Python multiprocessing 模块下的 Queue 类，提供了多个进程之间实现通信的诸多 方法

2. Pipe，又被称为“管道”，常用于实现 2 个进程之间的通信，这 2 个进程分别位于管 道的两端

Pipe 直译过来的意思是“管”或“管道”，该种实现多进程编程的方式，和实际生活中 的管（管道）是非常类似的。通常情况下，管道有 2 个口，而 Pipe 也常用来实现 2 个进程之 间的通信，这 2 个进程分别位于管道的两端，一端用来发送数据，另一端用来接收数据 - send(obj)

发送一个 obj 给管道的另一端，另一端使用 recv() 方法接收。需要说明的是，该 obj 必 须是可序列化的，如果该对象序列化之后超过 32MB，则很可能会引发 ValueError 异常 - recv()

接收另一端通过 send() 方法发送过来的数据 - close()

关闭连接 - poll([timeout])

返回连接中是否还有数据可以读取 - end_bytes(buffer[, offset[, size]])

发送字节数据。如果没有指定 offset、size 参数，则默认发送 buffer 字节串的全部数 据；如果指定了 offset 和 size 参数，则只发送 buffer 字节串中从 offset 开始、长度为 size 的字节数据。通过该方法发送的数据，应该使用 recv_bytes() 或 recv_bytes_into 方法接收 - recv_bytes([maxlength])

接收通过 send_bytes() 方法发送的数据，maxlength 指定最多接收的字节数。该方法返 回接收到的字节数据 - recv_bytes_into(buffer[, offset])

功能与 recv_bytes() bGFWGMRYK方法类似，只是该方法将接收到的数据放在 buffer 中

1、Queue 实现进程间通信

from multiprocessing import Process,current_process,Queue   # current_process 指的是当前进程
# from queue import Queue
import os
def func(name,mq):
    print('进程ID {} 获取了数据：{}'.format(os.getpid(),mq.get()))
    mq.put('shiyi')
if __name__ == "__main__":
    # print('进程ID:{}'.format(current_process().pid))
    # print('进程ID:{}'.format(os.getpid()))
    mq = Queue()
    mq.put('yangyang')
    p1 = Process(target=fun编程客栈c,args=('p1',mq))
    p1.start()
    p1.join()
    print(mq.get())

2、Pipe 实现进程间通信（一边发送send(obj),一边接收(obj)）

from multiprocessing import Process,current_process,Pipe
import os
def func(name,con):
    print('进程ID {} 获取了数据：{}'.format(os.getpid(),con.recv()))
    con.send('你好！')
if __name__ == "__main__":
    # print('进程ID:{}'.format(current_process().pid))
    con1,con2 = Pipe()
    p1 = Process(targe编程客栈t=func,args=('p1',con1))
    p1.start()
    con2.send("hello!")
    p1.join()
    print(con2.recv())

四、Manager管理器

管理器提供了一种创建共享数据的方法，从而可以在不同进程中共享

from multiprocessing import Process,current_process
import os
from multiprocessing import Manager
def func(name,m_list,m_dict):
    print('子进程ID {} 获取了数据：{}'.format(os.getpid(),m_list))
    print('子进程ID {} 获取了数据：{}'.format(os.getpid(),m_dict))
    m_list.append('你好')
    m_dict['name'] = 'shiyi'    
if __name__ == "__main__":
    print('主进程ID:{}'www.cppcns.com.format(current_process().pid))
    with Manager() as mgr:
        m_list = mgr.list()
        m_dict = mgr.dict()
        m_list.append('Hello!!')
        p1 = Process(target=func,args=('p1',m_list,m_dict))
        p1.start()
        p1.join()
        print(m_list)
        print(m_dict)

五、进程池

Python 提供了更好的管理多个进程的方式，就是使用进程池。

进程池可以提供指定数量的进程给用户使用，即当有新的请求提交到进程池中时，如果池 未满，则会创建一个新的进程用来执行该请求；反之，如果池中的进程数已经达到规定最大 值，那么该请求就会等待，只要池中有进程空闲下来，该请求就能得到执行。

使用进程池的优点

1. 提高效率，节省开辟进程和开辟内存空间的时间及销毁进程的时间

2. 节省内存空间

from multiprocessing import Pool
import os
from time import sleep
def func1(name):
    print(f"当前进程的ID:{os.getpid()},{name}")
    sleep(2)
    return name
def func2(args):
    print(args)
if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(5)
    pool.apply_async(func = func1,args=('t1',),callback=func2)
    pool.apply_async(func = func1,args=('t2',),callback=func2)
    pool.apply_async(func = func1,args=('t3',),callback=func2)
    pool.apply_async(func = func1,args=('t4',))
    pool.apply_async(func = func1,args=('t5',))
    pool.apply_async(func = func1,args=('t6',))
    pool.close()
    pool.join()

from multiprocessing import Pool
import os
from time import sleep
def func1(name):
    print(f"当前进程的ID:{os.getpid()},{name}")
    sleep(2)
    return name
if __name__ == "__main__":
   with Pool(5) as pool:
        args = pool.map(func1,('t1,','t2,','t3,','t4,','t5,','t6,','t7,','t8,'))
        for a in args:
            print(a)

总结

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