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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。

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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：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    for i in range(3): 
  
  
  
  
        print(i) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__=="__main__": 
  
  
  
  
    p = multiprocessing.Process(target=worker) 
  
  
  
  
    p.start() 
 
 
 
 

 運(yùn)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(yùn)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：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(2) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker) 
  
  
  
  
    p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    p2.start() 
  
  
  
  
    p3.start() 
 
 
 
 

 運(yùn)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(yùn)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：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(1) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker2(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(2) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker2, daemon=True) 
  
  
  
  
    p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker2, daemon=True) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    p2.start() 
  
  
  
  
    p3.start() 
 
 
 
 

 運(yùn)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(qiáng)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：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(1) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker2(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(2) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker2, daemon=True) 
  
  
  
  
    p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker2, daemon=True) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    p2.start() 
  
  
  
  
    p3.start() 
  
  
  
  
    p1.join() 
  
  
  
  
    p2.join() 
  
  
  
  
    p3.join() 
 
 
 
 

 運(yùn)行之后，和設(shè)置進(jìn)程名的運(yùn)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(qiáng)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(qiáng)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：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(5) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
  
  
  
  
    p1.terminate() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
  
  
  
  
    p1.join() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
 
 
 
 

 運(yùn)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：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "start") 
  
  
  
  
    time.sleep(5) 
  
  
  
  
    print(multiprocessing.current_process().name, "end") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    p2.start() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
  
  
  
  
    p1.terminate() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
  
  
  
  
    print(p1.exitcode) 
  
  
  
  
    p1.join() 
  
  
  
  
    print("是否還在運(yùn)行", p1.is_alive()) 
  
  
  
  
    print(p1.exitcode) 
  
  
  
  
    time.sleep(5.5) 
  
  
  
  
    print(p2.exitcode) 
 
 
 
 

 運(yùn)行之后，效果如下：

可以看到，強(qiáng)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：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
import logging 
  
  
  
  
import sys 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def worker(): 
  
  
  
  
    print("運(yùn)行工作進(jìn)程") 
  
  
  
  
    sys.stdout.flush() 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    multiprocessing.log_to_stderr(logging.DEBUG) 
  
  
  
  
    p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker) 
  
  
  
  
    p1.start() 
  
  
  
  
    p1.join() 
 
 
 
 

 運(yùn)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：

 
 
 
 

  
  
  
  
import multiprocessing 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
class WorkerProcess(multiprocessing.Process): 
  
  
  
  
    def run(self): 
  
  
  
  
        print(self.name) 
  
  
  
  
        return 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
if __name__ == "__main__": 
  
  
  
  
    for i in range(5): 
  
  
  
  
        p = WorkerProcess() 
  
  
  
  
        p.start() 
  
  
  
  
        p.join() 
 
 
 
 

 運(yùn)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。

本文名稱：multiprocessing庫：Python像線程一樣管理
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