43进程_multiprocessing_concurrent

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目录

multiprocessing模块：...1

多进程举例：...2

multiprocessing.Pool，进程池：...3

concurrent包：...3

多进程：

由于py的GIL，多线程未必是cpu密集型程序好的选择；

multiprocessing模块：

多进程，可在完全独立的进程环境中运行程序，可充分利用多处理器；

但进程本身的隔离带来的数据不共享是个问题；

线程比进程轻量级；

Process类：

遵循了Thread类的API，减少了学习难度；

多进程，一定要在__main__()中，否则抛错；

p=multiprocessing.Process()

p.pid，进程ID；

p.exitcode，进程的退出状态码；

p.terminate()，终止指定的进程；

进程间同步：

提供了和线程同步一样的类，使用的方法一样，使用的效果也类似；

不过，进程间代价要高于线程，而且底层实现不同，只不过py屏蔽了这些，让用户能简单使用（py提供的库抹平了它们之间的差别，为方便使用）；

multiprocessing还提供了共享内存、服务器进程来共享数据；还提供了Queue、Pipe（上一个进程的标准输出到下一个进程的标准输入）用来进程间通信；

Queue.queue是线程级别的锁；

multiprocessing.Queue可跨进程用，用的少；此时应用第三方工具MQ，单机进程间通信用的也少，一般应用都是跨节点的进程间通信，即RPC；RPC框架很多，如swfit、dubbo；

通信方式不同：

多进程就是启动多个解释器进程，进程间通信必须序列化、反序列化；

数据的线程安全性问题，由于每个进程中没有实现多线程，GIL可以说没用了；

进程池：

只允许使用计算机这么多资源（不能抢占计算机其它资源）；

很多进程要反复创建的情形下，用进程池；

多进程、多线程的选择：

CPU密集型，cpython中使用GIL，多线程时锁相互竞争，多核优势不能发挥，用py多进程（多个解释器进程）效率更高；

IO密集型，适合用多线程，减少IO序列化开销，且在IO等待时，切换到其它线程继续执行，效率不错；

应用场景：

请求-应答模型；

web应用中常见的处理模型，用多进程+多线程；

如，nginx工作模式：

master启动多个worker工作进程，一般和cpu数目相同；

worker中启动多线程，提高并发处理能力，worker处理用户的请求，往往需要等待数据；

nginx应就地本地编译（本地指令集，甚至用指定cpu（如intel）编译器编译，这样可优化指令，性能更高）；

多进程举例：

例：

def calc(i):

    sum = 0

    for _ in range(100000000):

        sum += 1

if __name__ == '__main__':   #使用多进程，必须要在main中执行，否则报错

    start = datetime.datetime.now()

    lst = []

    for i in range(5):

        p = multiprocessing.Process(target=calc, args=(i,), name='p-{}'.format(i))

        p.start()

        lst.append(p)

    for p in lst:

        p.join()

    delta = (datetime.datetime.now()-start).total_seconds()

    print(delta)   #win上查看，有5个py进程

输出：

20.037146

multiprocessing.Pool，进程池：

例，进程池：

def calc(i):

    sum = 0

    for _ in range(100000000):

        sum += 1

if __name__ == '__main__':

    start = datetime.datetime.now()

    pool = multiprocessing.Pool(5)

    for i in range(5):

        pool.apply_async(calc,args=(i,))

    pool.close()   #重要，要有此步

    pool.join()

    delta = (datetime.datetime.now()-start).total_seconds()

    print(delta)

concurrent包：

目前仅有一个concurrent.futures，3.2引入；

异步并行任务编程模块，提供一个高级的异步可执行的便利接口；

提供了2个池执行器：

ThreadPoolExecutor，异步调用的线程池的Executor；

ProcessPoolExecutor，异步调用的进程池的Executor；

from conncurrent import futures

executor=futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1)，池中至多创建max_workers个线程来同时异步执行，默认1个，返回Executor实例；

f=executor.submit(fn,*args,**kwargs)，提交执行的函数及其参数，返回Futures实例；

executor.shutdown(wait=True)，清理池；

Future类（submit()的实例）：

f=executor.submit(work,2)

f.result()，可查看调用的返回的结果，函数的return结果；

f.done()，如果调用被成功的取消或执行完成，返回True，是标志，注意不是函数的返回值；

f.cancelled()，如果调用被成功的取消，返回True；

f.running()，如果正在运行且不能被取消，返回True；

f.cancel()，尝试取消调用，如果已经执行且不能取消，返回False，否则返回True；

f.result(timeout=None)，取返回的结果，超时为None，一直等待返回；

f.exception(timeout=None)，取返回的异常，超时为None，一直等待返回；

支持上下文管理：

futures.ThreadPoolExecutor继承自_base.Executor，父类有__enter__()和__exit__()方法；

例：

with futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:

    future = executor.submit(pow, 2, 3)

    print(future.result())

输出：

8

总结：

统一了线程池、进程池调用，简化了编程；

是py简单的思想哲学的体现；

唯一的缺点，无法设置线程名称；

例，多线程：

def work(n):

    logging.info('working-{}'.format(n))

    time.sleep(5)

    logging.info('end-work-{}'.format(n))

executor = futures.ThreadPoolExecutor(3)

fs = []

for i in range(3):

    f = executor.submit(work, i)

    fs.append(f)

for i in range(3):

    f = executor.submit(work, i)

    fs.append(f)

for i in range(3):

    f = executor.submit(work, i)

    fs.append(f)

while True:

    time.sleep(2)

    logging.info(threading.enumerate())

    flag = True

    for f in fs:

        flag = flag and f.done()

        if flag:

            executor.shutdown()

            logging.info(threading.enumerate())

            break

例，多进程：

def work(n):

    logging.info('working-{}'.format(n))

    time.sleep(5)

    logging.info('end-work-{}'.format(n))

if __name__ == '__main__':

    executor = futures.ProcessPoolExecutor(3)

    fs = []

    for i in range(3):

        f = executor.submit(work, i)

        fs.append(f)

    for i in range(3):

        f = executor.submit(work, i)

        fs.append(f)

    for i in range(3):

        f = executor.submit(work, i)

        fs.append(f)

    while True:

        time.sleep(2)

        logging.info(threading.enumerate())

        flag = True

        for f in fs:

            flag = flag and f.done()

            if flag:

                executor.shutdown()

                # logging.info(threading.enumerate())   #多进程用不上

                break