python起进程函数 python的线程和进程
如何使用Python实现多进程编程
1. Process
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创建进程的类：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，target表示调用对象，args表示调用对象的位置参数元组。kwargs表示调用对象的字典。name为别名。group实质上不使用。
方法：is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()。其中，Process以start()启动某个进程。
属性：authkey、daemon（要通过start()设置）、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）、name、pid。其中daemon是父进程终止后自动终止，且自己不能产生新进程，必须在start()之前设置。
例1.1：创建函数并将其作为单个进程
import multiprocessing
import time
def worker(interval):
n = 5
while n 0:
print("The time is {0}".format(time.ctime()))
time.sleep(interval)
n -= 1
if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target = worker, args = (3,))
p.start()
print "p.pid:", p.pid
print "p.name:", p.name
print "p.is_alive:", p.is_alive()
结果
12345678 p.pid: 8736p.name: Process-1p.is_alive: TrueThe time is Tue Apr 21 20:55:12 2015The time is Tue Apr 21 20:55:15 2015The time is Tue Apr 21 20:55:18 2015The time is Tue Apr 21 20:55:21 2015The time is Tue Apr 21 20:55:24 2015
例1.2：创建函数并将其作为多个进程
import multiprocessing
import time
def worker_1(interval):
print "worker_1"
time.sleep(interval)
print "end worker_1"
def worker_2(interval):
print "worker_2"
time.sleep(interval)
print "end worker_2"
def worker_3(interval):
print "worker_3"
time.sleep(interval)
print "end worker_3"
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(target = worker_1, args = (2,))
p2 = multiprocessing.Process(target = worker_2, args = (3,))
p3 = multiprocessing.Process(target = worker_3, args = (4,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
print("The number of CPU is:" + str(multiprocessing.cpu_count()))
for p in multiprocessing.active_children():
print("child p.name:" + p.name + "\tp.id" + str(p.pid))
print "END!!!!!!!!!!!!!!!!!"
结果
1234567891011 The number of CPU is:4child p.name:Process-3 p.id7992child p.name:Process-2 p.id4204child p.name:Process-1 p.id6380END!!!!!!!!!!!!!!!!!worker_1worker_3worker_2end worker_1end worker_2end worker_3
例1.3：将进程定义为类
import multiprocessing
import time
class ClockProcess(multiprocessing.Process):
def __init__(self, interval):
multiprocessing.Process.__init__(self)
self.interval = interval
def run(self):
n = 5
while n 0:
print("the time is {0}".format(time.ctime()))
time.sleep(self.interval)
n -= 1
if __name__ == '__main__':
p = ClockProcess(3)
p.start()
注：进程p调用start()时，自动调用run()
结果
12345 the time is Tue Apr 21 20:31:30 2015the time is Tue Apr 21 20:31:33 2015the time is Tue Apr 21 20:31:36 2015the time is Tue Apr 21 20:31:39 2015the time is Tue Apr 21 20:31:42 2015
python 怎么启动一个外部命令程序，并且不阻塞当前进程
在Python中，我们通过标准库中的subprocess包来fork一个子进程，并运行一个外部的程序。
使用subprocess包中的函数创建子进程的时候，要注意:
1) 在创建子进程之后，父进程是否暂停，并等待子进程运行。
2) 函数返回什么
3) 当returncode不为0时，父进程如何处理。
subprocess.call()
父进程等待子进程完成
返回退出信息
subprocess.check_call()
父进程等待子进程完成
返回0
检查退出信息，如果returncode不为0，则举出错误subprocess.CalledProcessError，该对象包含有returncode属性，可用try...except...来检查。
subprocess.check_output()
父进程等待子进程完成
返回子进程向标准输出的输出结果
检查退出信息，如果returncode不为0，则举出错误subprocess.CalledProcessError，该对象包含有returncode属性和output属性，output属性为标准输出的输出结果，可用try...except...来检查。
这三个函数的使用方法相类似，我们以subprocess.call()来说明:
import subprocess
rc = subprocess.call(["ls","-l"])
实际上，我们上面的三个函数都是基于Popen()的封装(wrapper)。这些封装的目的在于让我们容易使用子进程。当我们想要更个性化我们的需求的时候，就要转向Popen类，该类生成的对象用来代表子进程。
与上面的封装不同，Popen对象创建后，主程序不会自动等待子进程完成。我们必须调用对象的wait()方法，父进程才会等待 (也就是阻塞block)：
import subprocess
child = subprocess.Popen(["ping","-c","5",""])
child.wait()
print("parent process")
此外，你还可以在父进程中对子进程进行其它操作，比如我们上面例子中的child对象:
child.poll() # 检查子进程状态
child.kill() # 终止子进程
child.send_signal() # 向子进程发送信号
child.terminate() # 终止子进程
因此，如果不希望当前进程被阻塞，你可以使用Popen对象进行操作。
python中的进程-实战部分
如果想了解进程 可以先看一下这一篇 python中的进程-理论部分
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。
创建进程的类 ：
参数介绍：
group参数未使用，值始终为None
target表示调用对象，即子进程要执行的任务
args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'tiga',)
kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'tiga','age':18}
name为子进程的名称
方法介绍：
p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run()
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
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
p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
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：
注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == '__main__':下
创建并开启子进程的两种方式
方法一:
方法二：
有了join，程序不就是串行了吗？？？
terminate与is_alive
name与pid
python 多进程
基于官方文档：
日乐购，刚才看到的一个博客，写的都不太对，还是基于官方的比较稳妥
我就是喜欢抄官方的，哈哈
通常我们使用Process实例化一个进程，并调用 他的 start() 方法启动它。
这种方法和 Thread 是一样的。
上图中，我写了 p.join() 所以主进程是 等待 子进程执行完后，才执行 print("运行结束")
否则就是反过来了（这个不一定，看你的语句了，顺序其实是随机的）例如：
主进加个 sleep
所以不加join() ,其实子进程和主进程是各干各的，谁也不等谁。都执行完后，文件运行就结束了
上面我们用了 os.getpid() 和 os.getppid() 获取 当前进程，和父进程的id
下面就讲一下，这两个函数的用法：
os.getpid()
返回当前进程的id
os.getppid()
返回父进程的id。 父进程退出后，unix 返回初始化进程（1）中的一个
windows返回相同的id (可能被其他进程使用了)
这也就解释了，为啥我上面 的程序运行多次， 第一次打印的parentid 都是 14212 了。
而子进程的父级 process id 是调用他的那个进程的 id ： 1940
视频笔记：
多进程：使用大致方法：
参考： 进程通信（pipe和queue）
pool.map （函数可以有return 也可以共享内存或queue） 结果直接是个列表
poll.apply_async() （同map,只不过是一个进程，返回结果用 xx.get() 获得）
报错：
参考 ：
把 pool = Pool() 放到 if name == " main ": 下面初始化搞定。
结果：
这个肯定有解释的
测试多进程计算效果：
进程池运行：
结果：
普通计算：
我们同样传入 1 2 10 三个参数测试：
其实对比下来开始快了一半的；
我们把循环里的数字去掉一个 0；
单进程：
多进程：
两次测试 单进程/进程池 分别为 0.669 和 0.772 几乎成正比的。
问题 二：
视图：
post 视图里面
Music 类：
直接报错：
写在 类里面也 在函数里用 self.pool 调用也不行，也是相同的错误。
最后 把 pool = Pool 直接写在 search 函数里面，奇迹出现了：
前台也能显示搜索的音乐结果了
总结一点，进程这个东西，最好 写在 直接运行的函数里面，而不是 一个函数跳来跳去。因为最后可能 是在子进程的子进程运行的，这是不许的，会报错。
还有一点，多进程运行的函数对象，不能是 lambda 函数。也许lambda 虚拟，在内存？？
使用 pool.map 子进程 函数报错，导致整个 pool 挂了:
参考：
主要你要，对函数内部捕获错误，而不能让异常抛出就可以了。
关于map 传多个函数参数
我一开始，就是正常思维，多个参数，搞个元祖，让参数一一对应不就行了：
报错：
参考：
普通的 process 当让可以穿多个参数，map 却不知道咋传的。
apply_async 和map 一样，不知道咋传的。
最简单的方法：
使用 starmap 而不是 map
结果：
子进程结束
1.8399453163146973
成功拿到结果了
关于map 和 starmap 不同的地方看源码：
关于apply_async() ,我没找到多参数的方法，大不了用 一个迭代的 starmap 实现。哈哈
关于 上面源码里面有 itertools.starmap
itertools 用法参考：
有个问题，多进程最好不要使用全部的 cpu , 因为这样可能影响其他任务，所以 在进程池 添加 process 参数 指定，cpu 个数：
上面就是预留了 一个cpu 干其他事的
后面直接使用 Queue 遇到这个问题：
解决：
Manager().Queue() 代替 Queue()
因为 queue.get() 是堵塞型的，所以可以提前判断是不是 空的，以免堵塞进程。比如下面这样：
使用 queue.empty() 空为True
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