multiprocessing模块介绍

Python中多线程无法利用多核优势，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，Python提供了multiprocessing。

multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。

multiprocessing模块的功能众多：支持子进程，通信和共享数据，执行不同形式的同步，提供了process、Queue、Lock等组件。

需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限与该进程内。

由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务，其中需要使用关键字的方式来指定参数，args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号。

参数说明：

group：参数未使用，值始终为None。target：表示调用对象，即子进程要执行的任务函数。args：表示调用对象的位置参数元组，args=(age,1,)。kwargs：表示调用对象的字典，kwargs={'age':'17' , 'sex':'boy'}。name：为子进程的名称。

常用属性说明：

Process.name：进程的名称。Process.pid：进程的PID。Process.daemon：需在p.start()之前设置，默认值为False，如果设为True，当父进程结束后，子进程会自动被终止。且设定为True时，P不能创建自己的新进程。Process.exitcode：进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束。Process.authkey：进程的身份验证键，默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功。

常用方法

Process.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() (进程启动时运行的方法)。Process.terminate()：强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果P创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程。如果P还存在锁，那么也不会被释放，进而导致死锁。需谨慎使用。Process.is_alive()：返回P运行状态，若运行，返回True。Process.join([timeout])：主线程等待P终止（强调：是主线程处于等的状态，而P是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，P.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程。multiprocessing 使用函数创建多进程

注意：在windows中process()必须放到 if __name__ == '__main__'：

multiprocessing 使用类创建多进程

在下面的例子中，我们继承了 Process 这个类，然后重写了run方法。打印出来了进程名称和任务名称。

Deamon 进程守护

每个线程都可以单独设置它的属性，如果设置为True，当父进程结束后，子进程会自动被终止。如下代码，调用的时候增加了设置deamon。

守护进程会在主进程代码执行结束后终止。守护进程内无法再开启子进程，否则抛出异常：AssertionError：daemonic processes are not allowed to have children。

因为主进程没有做任何事情，直接输出一句话结束，所以在这时也直接终止了子进程的运行。最后输出Exiting Main Process。接下来，我们让主进程做点事情，如下

那么如果我们让所有子进程都执行完了然后再结束，该怎么处理，只需要加入join()方法，这样父进程（主进程）就会等待子进程执行完毕，如下：

所有子进程都执行完毕之后，父进程最后打印出了结束的信息。

Lock 锁

进程之间数据隔离，数据不共享，但是共享同一套文件系统，因而可以通过文件来实现进程直接的通信，但必须自己加锁进行处理。

加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改，牺牲了运行效率，但保证了数据安全。

虽然可以用文件共享数据实现进程间通信，但问题是：

效率低需要加锁处理

为此multiprocessing模块为我们提供了基于消息的IPC通信机制：队列。

Queue 进程间通信

我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题。

队列是将数据存放与内存中。队列又是基于管道、锁实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来。

Queue模块中的常用方法：

Queue.put()：方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。Queue.get()：方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常。Queue.get_nowait()：同Queue.get(False)。Queue.put_nowait()：同Queue.put(False)。Queue.empty()：调用此方法时Queue为空则返回True。Queue.full()：调用此方法时Queue已满则返回True。Queue.qsize()：返回队列中目前项目的正确数量。

如上通过添加q.put(None) 作为信号，当所有的包子都生产完成了之后就在队列里最后加上这个None信号，当顾客从队列里拿到这个信号的时候，就表示已经没有包子了，进程退出。但当做个消费者时，要加两个 q.put(None) 因为这里模拟2个消费者，如果只有1个None信号，但消费者拿到第一个None之后，他知道没有了就会退出进程，但是第二个消费者就拿不到了，所以就会一直在哪里等待，导致程序卡死，所以有多少个消费者就需要多少个信号。那么有没有其他方式能够简化这种操作？——JoinableQueue。

JoinableQueue（N个生产者和N个消费者）

JoinableQueue与Queue一样也是multiprocessing模块中的一个类，也可以用于创建进程队列。

JoinableQueue 创建可连接的共享进程队列，队列允许队列的消费者通知生产者，队列数据已被成功处理完成。通知过程是使用共享的信号和条件变量来实现的。

JoinableQueue除了与Queue相同的方法之外，还具有2个特有的方法：

JoinableQueue.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示Queue.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常。JoinableQueue.join()：生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用Queue.task_done()方法为止。

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