利用 Python 实现多任务进程

目录
  • 一、进程介绍
  • 二、线程和进程之间的对比
  • 三、使用多进程的优势
    • 1、拥有独立GIL
    • 2、效率高
  • 四、Python 实现多进程
    • 1、使用 process 类
    • 2、继承 process 类
  • 五、进程之间的通信
    • 1、Queue-队列 先进先出
    • 2、共享全局变量不适用于多进程编程
  • 六、进程池之间的通信
    • 1、进程池引入
  • 七、案例:文件批量复制

一、进程介绍

进程:正在执行的程序,由程序、数据和进程控制块组成,是正在执行的程序,程序的一次执行过程,是资源调度的基本单位。

程序:没有执行的代码,是一个静态的。

二、线程和进程之间的对比

由图可知:此时电脑有 9 个应用进程,但是一个进程又会对应于多个线程,可以得出结论:

进程:能够完成多任务,一台电脑上可以同时运行多个 QQ

线程:能够完成多任务,一个 QQ 中的多个聊天窗口

根本区别:进程是操作系统资源分配的基本单位,而线程是任务调度和执行的基本单位.

三、使用多进程的优势

1、拥有独立GIL

首先由于进程中 GIL 的存在,Python 中的多线程并不能很好地发挥多核优势,一个进程中的多个线程,在同 一时刻只能有一个线程运行。而对于多进程来说,每个进程都有属于自己的 GIL,所以,在多核处理器下,多进程的运行是不会受 GIL的影响的。因此,多进 程能更好地发挥多核的优势。

2、效率高

当然,对于爬虫这种 IO 密集型任务来说,多线程和多进程影响差别并不大。对于计算密集型任务来说,Python 的多进程相比多线 程,其多核运行效率会有成倍的提升。

四、Python 实现多进程

我们先用一个实例来感受一下:

1、使用 process 类

import multiprocessing
def process(index):
    print(f'Process: {index}')
if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=process, args=(i,))
        p.start()

这是一个实现多进程最基础的方式:通过创建 Process 来新建一个子进程,其中 target 参数传入方法名,args 是方法的参数,是以 元组的形式传入,其和被调用的方法 process 的参数是一一对应的。

注意:这里 args 必须要是一个元组,如果只有一个参数,那也要在元组第一个元素后面加一个逗号,如果没有逗号则 和单个元素本身没有区别,无法构成元组,导致参数传递出现问题。创建完进程之后,我们通过调用 start 方法即可启动进程了。

运行结果如下:

Process: 0 
Process: 1 
Process: 2 
Process: 3 
Process: 4

可以看到,我们运行了 5 个子进程,每个进程都调用了 process 方法。process 方法的 index 参数通过 Process args 传入,分别是 0~4 这 5 个序号,最后打印出来,5 个子进程运行结束。

2、继承 process 类

from multiprocessing import Process
import time 

class MyProcess(Process):
    def __init__(self,loop):
        Process.__init__(self)
        self.loop = loop 

    def run(self):
        for count in range(self.loop):
            time.sleep(1)
            print(f'Pid:{self.pid} LoopCount: {count}')
if __name__ == '__main__':
    for i in range(2,5):
        p = MyProcess(i)
        p.start()

我们首先声明了一个构造方法,这个方法接收一个 loop 参数,代表循环次数,并将其设置为全局变量。在 run方法中,又使用这 个 loop 变量循环了 loop 次并打印了当前的进程号和循环次数。

在调用时,我们用 range 方法得到了 2、3、4 三个数字,并把它们分别初始化了 MyProcess 进程,然后调用 start 方法将进程启动起 来。

注意:这里进程的执行逻辑需要在 run 方法中实现,启动进程需要调用 start 方法,调用之后 run 方法便会执行。

运行结果如下:

Pid:12976 LoopCount: 0
Pid:15012 LoopCount: 0
Pid:11976 LoopCount: 0
Pid:12976 LoopCount: 1
Pid:15012 LoopCount: 1
Pid:11976 LoopCount: 1
Pid:15012 LoopCount: 2
Pid:11976 LoopCount: 2
Pid:11976 LoopCount: 3

注意:这里的进程 pid 代表进程号,不同机器、不同时刻运行结果可能不同。

五、进程之间的通信

1、Queue-队列 先进先出

from multiprocessing import Queue
import multiprocessing 

def download(p): # 下载数据
    lst = [11,22,33,44]
    for item in lst:
        p.put(item)
    print('数据已经下载成功....') 

def savedata(p):
    lst = []
    while True:
        data = p.get()
        lst.append(data)
        if p.empty():
            break
    print(lst) 

def main():
    p1 = Queue() 

    t1 = multiprocessing.Process(target=download,args=(p1,))
    t2 = multiprocessing.Process(target=savedata,args=(p1,)) 

    t1.start()
    t2.start() 

if __name__ == '__main__':
    main()
数据已经下载成功....
[11, 22, 33, 44]

2、共享全局变量不适用于多进程编程

import multiprocessing 

a = 1 

def demo1():
    global a
    a += 1 

def demo2():
    print(a) 

def main():
    t1 = multiprocessing.Process(target=demo1)
    t2 = multiprocessing.Process(target=demo2) 

    t1.start()
    t2.start() 

if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果:

1

有结果可知:全局变量不共享;

六、进程池之间的通信

1、进程池引入

当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用 multiprocessing 中的 Process 动态生成多个进程,但是如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建的进程的工作量巨大,此时就可以用到 multiprocessing 模块提供的 Pool 方法。

from multiprocessing import Pool
import os,time,random 

def worker(a):
    t_start = time.time()
    print('%s开始执行,进程号为%d'%(a,os.getpid())) 

    time.sleep(random.random()*2)
    t_stop = time.time()
    print(a,"执行完成,耗时%0.2f"%(t_stop-t_start)) 

if __name__ == '__main__':
    po = Pool(3)        # 定义一个进程池
    for i in range(0,10):
        po.apply_async(worker,(i,))    # 向进程池中添加worker的任务 

    print("--start--")
    po.close()       

    po.join()
    print("--end--")

运行结果:

--start--
0开始执行,进程号为6664
1开始执行,进程号为4772
2开始执行,进程号为13256
0 执行完成,耗时0.18
3开始执行,进程号为6664
2 执行完成,耗时0.16
4开始执行,进程号为13256
1 执行完成,耗时0.67
5开始执行,进程号为4772
4 执行完成,耗时0.87
6开始执行,进程号为13256
3 执行完成,耗时1.59
7开始执行,进程号为6664
5 执行完成,耗时1.15
8开始执行,进程号为4772
7 执行完成,耗时0.40
9开始执行,进程号为6664
6 执行完成,耗时1.80
8 执行完成,耗时1.49
9 执行完成,耗时1.36
--end--

一个进程池只能容纳 3 个进程,执行完成才能添加新的任务,在不断的打开与释放的过程中循环往复。

七、案例:文件批量复制

操作思路:

  • 获取要复制文件夹的名字
  • 创建一个新的文件夹
  • 获取文件夹里面所有待复制的文件名
  • 创建进程池
  • 向进程池添加任务

代码如下:

导包

import multiprocessing
import os
import time

定制文件复制函数

def copy_file(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name):
    # 文件复制,不需要返回
    time.sleep(0.5)
    # print('\r从%s文件夹复制到%s文件夹的%s文件'%(oldfolderName,newfolderName,file_name),end='') 

    old_file = open(oldfolderName + '/' + file_name,'rb') # 待复制文件
    content = old_file.read()
    old_file.close() 

    new_file = open(newfolderName + '/' + file_name,'wb') # 复制出的新文件
    new_file.write(content)
    new_file.close() 

    Q.put(file_name) # 向Q队列中添加文件

定义主函数

def main():
    oldfolderName = input('请输入要复制的文件夹名字:') # 步骤1获取要复制文件夹的名字(可以手动创建,也可以通过代码创建,这里我们手动创建)
    newfolderName = oldfolderName + '复件'
    # 步骤二 创建一个新的文件夹
    if not os.path.exists(newfolderName):
        os.mkdir(newfolderName) 

    filenames = os.listdir(oldfolderName) # 3.获取文件夹里面所有待复制的文件名
    # print(filenames) 

    pool = multiprocessing.Pool(5) # 4.创建进程池 

    Q = multiprocessing.Manager().Queue() # 创建队列,进行通信
    for file_name in filenames:
        pool.apply_async(copy_file,args=(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name)) # 5.向进程池添加任务
      po.close() 

    copy_file_num = 0
    file_count = len(filenames)
    # 不知道什么时候完成,所以定义一个死循环
    while True:
        file_name = Q.get()
        copy_file_num += 1
        time.sleep(0.2)
        print('\r拷贝进度%.2f %%'%(copy_file_num  * 100/file_count),end='') # 做一个拷贝进度条 

        if copy_file_num >= file_count:
            break

程序运行

if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果如下图所示:

运行前后文件目录结构对比

到此这篇关于利用 Python 实现多任务进程的文章就介绍到这了,更多相关 Python 实现多任务进程内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

时间: 2021-10-13

python实现通过队列完成进程间的多任务功能示例

本文实例讲述了python实现通过队列完成进程间的多任务功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.通过队列完成进程间的多任务 import multiprocessing def download_data(q): """下载数据""" # 模拟从网上下载数据 data = [11, 22, 33, 44] # 向队列中写入数据 for temp in data: q.put(temp) print("----数据下载完成并且已存入队

Python简单实现阿拉伯数字和罗马数字的互相转换功能示例

本文实例讲述了Python实现阿拉伯数字和罗马数字的互相转换功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 前面一篇介绍了<Java实现的求解经典罗马数字和阿拉伯数字相互转换问题>,这里来看看Python的实现方法. 题目很简单,如果之前也做过这种题目的话,相信对于什么是罗马数字就不会很陌生了,罗马数字是很古老的计数方法,现在的一些地方还有见到它的使用,下面简单贴两张维基百科的图片简单回顾一下罗马数字: 今天简单实现一下,阿拉伯数字和罗马数字之间的相互转化问题,很简单就不多说了,下面是具体的实现: #

Python网络编程基于多线程实现多用户全双工聊天功能示例

本文实例讲述了Python网络编程基于多线程实现多用户全双工聊天功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 在前面一篇<Python网络编程使用select实现socket全双工异步通信功能>中,我们实现了1对1的异步通信,在文章结尾,给出了多对多通信的思路. 既然说了,咱就动手试一试,本次用的是多线程来实现,正好练练手- 首先讲一下思路: 我们将服务器做为中转站来处理信息,一方面与客户端互动,另一方面进行消息转发. 大体思路确定下来后,需要确定一些通信规则: 1. 客户端与服务器建立连接后,需要

python 实现 hive中类似 lateral view explode的功能示例

背景:加入现在有这样的数据,可能一条ocr代表两个label,并且label通过","分隔.我们想把数据转换成下面的. 原始数据: label ocr 日常行车服务,汽车资讯 去加油站,加完油后直接离开?最开心的可能是加油站的工作人员 社会民生 已致2死20伤 !景区突遭尘卷风袭击,孩子被卷上天!现场画面曝光 目标数据: label ocr 日常行车服务 去加油站,加完油后直接离开?最开心的可能是加油站的工作人员 汽车资讯 去加油站,加完油后直接离开?最开心的可能是加油站的工作人员 社

Python实现的多进程拷贝文件并显示百分比功能示例

本文实例讲述了Python实现的多进程拷贝文件并显示百分比功能.分享给大家供大家参考,具体如下: centos7下查看cup核数: # 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 # 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l # 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinf

Python简单实现socket信息发送与监听功能示例

本文实例讲述了Python简单实现socket信息发送与监听功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 最近在研究boost C++库,用于工作中处理大规模高并发TCP连接数据响应,想测试,也可以用boost::asio库来写,但不利于测试代码的灵活修改. 于是就研究了一下python怎么做.学习过程中看到网上给出的代码示例虽然很基础易懂,对于python零基础的人来说,完全可以稍微复杂些,配上一些注释,就能更多掌握一些socket和python的基本语法知识. 于是根据我的使用需要,修改pytho

python基于socket实现的UDP及TCP通讯功能示例

本文实例讲述了python基于socket实现的UDP及TCP通讯功能.分享给大家供大家参考,具体如下: Server: import socket address = ('127.0.0.1', 31500) s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) s.bind(address) while True: data, addr = s.recvfrom(2048) if not data: print "client has ex

Python使用修饰器执行函数的参数检查功能示例

本文实例讲述了Python使用修饰器执行函数的参数检查功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 参数检查:1. 参数的个数:2. 参数的类型:3. 返回值的类型. 考虑如下的函数: import html def make_tagged(text, tag): return '<{0}>{1}</{0}>'.format(tag, html.escape(text)) 显然我们希望传递进来两个参数,且参数类型/返回值类型均为str,再考虑如下的函数: def repeat(what,

Python实现的手机号归属地相关信息查询功能示例

本文实例讲述了Python实现的手机号归属地相关信息查询功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据指定的手机号码,查询其归属地等相关信息,Python实现: 手机号文件:test.txt 13693252552 13296629989 13640810839 15755106631 15119622732 13904446048 18874791953 13695658500 13695658547 15950179080 15573462779 15217624651 15018485989

Python网络编程使用select实现socket全双工异步通信功能示例

本文实例讲述了Python网络编程使用select实现socket全双工异步通信功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 在前面一篇<Python网络编程之TCP套接字简单用法>中,我们实现了tcp客户端与服务器的通信,但是功能十分局限,发送消息与接收消息不能同时进行. 接下来我将通过select这个模块,来实现全双工通信(随时可以接收信息以及发送信息),当然,用多线程也可以完成,这是后话. 那么,select为何物? select  -在单线程网络服务中器程序中,管理多个套接字连接 selec