概述
python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核cpu的资源,在python中大部分情况需要使用多进程。
multiprocessing模块
1.进程的创建
以继承类的方式创建进程
<span style="color: #0000ff;">if <span style="color: #800080;">name==<span style="color: #800000;">"<span style="color: #800000;">main<span style="color: #800000;">"<span style="color: #000000;">:
t=Myprocessing(<span style="color: #800000;">"<span style="color: #800000;">sfencs<span style="color: #800000;">",19<span style="color: #000000;">)
t.start()
2.进程的并行
<span style="color: #0000ff;">if <span style="color: #800080;">name==<span style="color: #800000;">"<span style="color: #800000;">main<span style="color: #800000;">"<span style="color: #000000;">:
time_begin=<span style="color: #000000;">time.time()
p1</span>=Myprocessing(<span style="color: #800000;">"</span><span style="color: #800000;">sfencs</span><span style="color: #800000;">"</span>,19,2<span style="color: #000000;">)
p2</span>=Myprocessing(<span style="color: #800000;">"</span><span style="color: #800000;">Tom</span><span style="color: #800000;">"</span>,25,5<span style="color: #000000;">)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
time_end</span>=<span style="color: #000000;">time.time()
</span><span style="color: #0000ff;">print</span>(time_end-<span style="color: #000000;">time_begin)
<span style="color: #800000;">'''<span style="color: #800000;">
Tom
19
25
5.198107481002808
<span style="color: #800000;">'''
join的用法和线程相同
3.守护进程
守护进程与守护线程的原理相同,只不过设置守护进程的方式为p.daemon=True
4.lock
lock的作用同多线程,实现方式有两种
fs.write(</span><span style="color: #800000;">'</span><span style="color: #800000;">Lockd acquired via with\n</span><span style="color: #800000;">'</span><span style="color: #000000;">)
fs.close()
<span style="color: #0000ff;">def<span style="color: #000000;"> func1(lock,f):
lock.acquire()
fs=open(f,<span style="color: #800000;">'<span style="color: #800000;">a+<span style="color: #800000;">'<span style="color: #000000;">)
fs.write(<span style="color: #800000;">'<span style="color: #800000;">Lock acquired directly\n<span style="color: #800000;">'<span style="color: #000000;">)
fs.close()
lock.release()
<span style="color: #0000ff;">if <span style="color: #800080;">name==<span style="color: #800000;">"<span style="color: #800000;">main<span style="color: #800000;">"<span style="color: #000000;">:
lock=<span style="color: #000000;">multiprocessing.Lock()
f = <span style="color: #800000;">"<span style="color: #800000;">file.txt<span style="color: #800000;">"<span style="color: #000000;">
p1=multiprocessing.Process(target=func2,args=<span style="color: #000000;">(lock,f,))
p2=multiprocessing.Process(target=func1,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
与线程不同的是,这里lock是以参数方式传递,因为不同的进程并不能共享资源
5.Semaphore
用来控制对共享资源的最大访问数量
<span style="color: #0000ff;">if <span style="color: #800080;">name == <span style="color: #800000;">"<span style="color: #800000;">main<span style="color: #800000;">"<span style="color: #000000;">:
s = multiprocessing.Semaphore(2<span style="color: #000000;">)
<span style="color: #0000ff;">for i <span style="color: #0000ff;">in range(5<span style="color: #000000;">):
p = multiprocessing.Process(target = func,args=(s,2<span style="color: #000000;">))
p.start()
6.event与线程用法相同
7.队列
有一个专门属于多进程的队列multiprocessing.Queue
<span style="color: #0000ff;">def<span style="color: #000000;"> reader(q):
<span style="color: #0000ff;">print<span style="color: #000000;">(q.get())
<span style="color: #0000ff;">if <span style="color: #800080;">name == <span style="color: #800000;">"<span style="color: #800000;">main<span style="color: #800000;">"<span style="color: #000000;">:
q =<span style="color: #000000;"> multiprocessing.Queue()
pwriter=multiprocessing.Process(target=writer,args=<span style="color: #000000;">(q,))
preader = multiprocessing.Process(target=reader,))
pwriter.start()
preader.start()
8.管道pipe
Pipe方法返回(conn1,conn2)代表一个管道的两个端。Pipe方法有duplex参数,如果duplex参数为True(默认值),那么这个管道是全双工模式,也就是说conn1和conn2均可收发。duplex为False,conn1只负责接受消息,conn2只负责发送消息。
<span style="color: #0000ff;">def<span style="color: #000000;"> receiver(p):
<span style="color: #0000ff;">print<span style="color: #000000;">(p.recv())
<span style="color: #0000ff;">if <span style="color: #800080;">name == <span style="color: #800000;">"<span style="color: #800000;">main<span style="color: #800000;">"<span style="color: #000000;">:
p =<span style="color: #000000;"> multiprocessing.Pipe()
psender=multiprocessing.Process(target=sender,args=<span style="color: #000000;">(p[0],))
preceiver = multiprocessing.Process(target=receiver,args=(p[1<span style="color: #000000;">],))
psender.start()
preceiver.start()
9.manager
manager实现进程之间数据共享
<span style="color: #0000ff;">if <span style="color: #800080;">name == <span style="color: #800000;">"<span style="color: #800000;">main<span style="color: #800000;">"<span style="color: #000000;">:
with multiprocessing.Manager() as manager:
list1=manager.list(range(5,10<span style="color: #000000;">))
d=<span style="color: #000000;">manager.dict()
plist=<span style="color: #000000;">[]
<span style="color: #0000ff;">for i <span style="color: #0000ff;">in range(5<span style="color: #000000;">):
p=multiprocessing.Process(target=func,args=<span style="color: #000000;">(list1,i))
plist.append(p)
p.start()
<span style="color: #0000ff;">for i <span style="color: #0000ff;">in<span style="color: #000000;"> plist:
i.join()
<span style="color: #0000ff;">print<span style="color: #000000;">(list1)
<span style="color: #0000ff;">print(d)
未完
总结
以上是编程之家为你收集整理的python基础学习21----进程全部内容,希望文章能够帮你解决python基础学习21----进程所遇到的程序开发问题。
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