简单学习Python多进程Multiprocessing
发布于 2017-09-09 21:44:03 | 140 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递
Python编程语言
Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
这篇文章主要和大家一起简单的学习Python多进程Multiprocessing ，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
1.1 什么是 Multiprocessing
多线程在同一时间只能处理一个任务。
可把任务平均分配给每个核，而每个核具有自己的运算空间。
1.2 添加进程 Process
与线程类似，如下所示，但是该程序直接运行无结果，因为IDLE不支持多进程，在命令行终端运行才有结果显示
import multiprocessing as mp
def job(a,b):
print('abc')
if __name__=='__main__':
p1=mp.Process(target=job,args=(1,2))
p1.start()
p1.join()
1.3 存储进程输出 Queue
不知道为什么下面的这个程序可以在IDLE中正常运行。首先定义了一个job函数作系列数学运算，然后将结果放到res中，在main函数运行，取出queue中存储的结果再进行一次加法运算。
import multiprocessing as mp
def job(q):
res=0
for i in range(1000):
res+=i+i**2+i**3
q.put(res)
if __name__ == '__main__':
q=mp.Queue()
p1 = mp.Process(target=job,args=(q,))#注意当参数只有一个时，应加上逗号
p2 = mp.Process(target=job,args=(q,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
res1=q.get()
res2=q.get()
print(res1+res2)
结果如下所示：
1.4 效率比对 threading & multiprocessing
在job函数中定义了数学运算，比较正常情况、多线程和多进程分别的运行时间。
import multiprocessing as mp
import threading as td
import time
def job(q):
res = 0
for i in range(10000000):
res += i+i**2+i**3
q.put(res) # queue
def multicore():
q = mp.Queue()
p1 = mp.Process(target=job, args=(q,))
p2 = mp.Process(target=job, args=(q,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
res1 = q.get()
res2 = q.get()
print('multicore:' , res1+res2)
def normal():
res = 0
for _ in range(2):#线程或进程都构造了两个，进行了两次运算，所以这里循环两次
for i in range(10000000):
res += i+i**2+i**3
print('normal:', res)
def multithread():
q = mp.Queue()
t1 = td.Thread(target=job, args=(q,))
t2 = td.Thread(target=job, args=(q,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
res1 = q.get()
res2 = q.get()
print('multithread:', res1+res2)
if __name__ == '__main__':
st = time.time()
normal()
st1= time.time()
print('normal time:', st1 - st)
multithread()
st2 = time.time()
print('multithread time:', st2 - st1)
multicore()
print('multicore time:', time.time()-st2)
在视频中的运行结果是多进程<正常<多线程，而我的运行结果为下图所示：
综上，多核/多进程运行最快，说明在同时间运行了多个任务，而多线程却不一定会比正常情况下的运行来的快，这和多线程中的GIL有关。
1.5 进程池
进程池Pool，就是我们将所要运行的东西，放到池子里，Python会自行解决多进程的问题。
import multiprocessing as mp
def job(x):
return x*x
def multicore():
pool=mp.Pool(processes=2)#定义一个Pool，并定义CPU核数量为2
res=pool.map(job,range(10))
print(res)
res=pool.apply_async(job,(2,))
print(res.get())
multi_res=[pool.apply_async(job,(i,)) for i in range(10)]
print([res.get()for res in multi_res])
if __name__=='__main__':
multicore()
运行结果如下所示：
首先定义一个池子，有了池子之后，就可以让池子对应某一个函数，在上述代码中定义的pool对应job函数。我们向池子里丢数据，池子就会返回函数返回的值。 Pool和之前的Process的不同点是丢向Pool的函数有返回值，而Process的没有返回值。
接下来用map()获取结果，在map()中需要放入函数和需要迭代运算的值，然后它会自动分配给CPU核，返回结果
我们怎么知道Pool是否真的调用了多个核呢？我们可以把迭代次数增大些，然后打开CPU负载看下CPU运行情况
打开CPU负载(Mac)：活动监视器 > CPU > CPU负载(单击一下即可)
Pool默认大小是CPU的核数，我们也可以通过在Pool中传入processes参数即可自定义需要的核数量。
Pool除了可以用map来返回结果之外，还可以用apply_async()，与map不同的是，只能传递一个值，只会放入一个核进行计算，但是传入值时要注意是可迭代的，所以在传入值后需要加逗号, 同时需要用get()方法获取返回值。所对应的代码为：
res=pool.apply_async(job,(2,))
print(res.get())运行结果为4。
由于传入值是可以迭代的，则我们同样可以使用apply_async()来输出多个结果。如果在apply_async()中输入多个传入值：
res = pool.apply_async(job, (2,3,4,))结果会报错：
TypeError: job() takes exactly 1 argument (3 given)
即apply_async()只能输入一组参数。
在此我们将apply_async()放入迭代器中，定义一个新的multi_res
multi_res = [pool.apply_async(job, (i,)) for i in range(10)]
同样在取出值时需要一个一个取出来
print([res.get() for res in multi_res])apply用迭代器的运行结果与map取出的结果相同。
note：
（1）Pool默认调用是CPU的核数，传入processes参数可自定义CPU核数
（2）map() 放入迭代参数，返回多个结果
（3）apply_async()只能放入一组参数，并返回一个结果，如果想得到map()的效果需要通过迭代
1.6 共享内存 shared memory
只有通过共享内存才能让CPU之间进行交流。
通过Value将数据存储在一个共享的内存表中。
import multiprocessing as mp
value1 = mp.Value('i', 0)
value2 = mp.Value('d', 3.14)其中，i和d表示数据类型。i为带符号的整型，d为双精浮点类型。更多数据类型可参考网址：https://docs.python.org/3/library/array.html
在多进程中有一个Array类，可以和共享内存交互，来实现进程之间共享数据。
和numpy中的不同，这里的Array只能是一维的，并且需要定义数据类型否则会报错。
array = mp.Array('i', [1, 2, 3, 4])1.7 进程锁 Lock
首先是不加进程锁的运行情况，在下述代码中定义了共享变量v，定义了两个进程，均可对v进行操作。job函数的作用是每隔0.1s输出一次累加num的值，累加值num在两个进程中分别为1和3。
import multiprocessing as mp
import time
def job(v,num):
for _ in range(10):
time.sleep(0.1)#暂停0.1s，让输出效果更明显
v.value+=num #v.value获取共享变量值
print(v.value)
def multicore():
v=mp.Value('i',0)#定义共享变量
p1=mp.Process(target=job,args=(v,1))
p2=mp.Process(target=job,args=(v,3))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
if __name__=='__main__':
multicore()
运行结果如下所示：
可以看到两个进程互相抢占共享内存v。
为了解决上述不同进程抢共享资源的问题，我们可以用加进程锁来解决。
首先需要定义一个进程锁：
l = mp.Lock() # 定义一个进程锁然后将进程锁的信息传入各个进程中
p1 = mp.Process(target=job, args=(v,1,l)) # 需要将Lock传入
p2 = mp.Process(target=job, args=(v,3,l)) 在job()中设置进程锁的使用，保证运行时一个进程的对锁内内容的独占
def job(v, num, l):
l.acquire() # 锁住
for _ in range(5):
time.sleep(0.1)
v.value += num # v.value获取共享内存
print(v.value)
l.release() # 释放完整代码：
def job(v, num, l):
l.acquire() # 锁住
for _ in range(5):
time.sleep(0.1)
v.value += num # 获取共享内存
print(v.value)
l.release() # 释放
def multicore():
l = mp.Lock() # 定义一个进程锁
v = mp.Value('i', 0) # 定义共享内存
p1 = mp.Process(target=job, args=(v,1,l)) # 需要将lock传入
p2 = mp.Process(target=job, args=(v,3,l))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
if __name__ == '__main__':
multicore()
运行结果如下所示：
可以看到进程1运行完之后才运行进程2。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持PHPERZ。