Python中的進程是什么

什么是進程

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進程（Process）是計算機中的程序關于某數(shù)據(jù)集合上的一次運行活動，是系統(tǒng)進行資源分配和調(diào)度的基本單位，是操作系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基礎。在早期面向進程設計的計算機結(jié)構(gòu)中，進程是程序的基本執(zhí)行實體；在當代面向線程設計的計算機結(jié)構(gòu)中，進程是線程的容器。程序是指令、數(shù)據(jù)及其組織形式的描述，進程是程序的實體。

狹義定義：進程是正在運行的程序的實例（an instance of a computer program that is being executed）。

廣義定義：進程是一個具有一定獨立功能的程序關于某個數(shù)據(jù)集合的一次運行活動。它是操作系統(tǒng)動態(tài)執(zhí)行的基本單元，在傳統(tǒng)的操作系統(tǒng)中，進程既是基本的分配單元，也是基本的執(zhí)行單元。

進程的概念主要有兩點：第一，進程是一個實體。每一個進程都有它自己的地址空間，一般情況下，包括文本區(qū)域（text region）、數(shù)據(jù)區(qū)域（data region）和堆棧（stack region）。文本區(qū)域存儲處理器執(zhí)行的代碼；數(shù)據(jù)區(qū)域存儲變量和進程執(zhí)行期間使用的動態(tài)分配的內(nèi)存；堆棧區(qū)域存儲著活動過程調(diào)用的指令和本地變量。第二，進程是一個“執(zhí)行中的程序”。程序是一個沒有生命的實體，只有處理器賦予程序生命時（操作系統(tǒng)執(zhí)行之），它才能成為一個活動的實體，我們稱其為進程。

相關推薦：《Python視頻教程》

程序和進程的關系

編寫完畢的代碼，在沒有運?的時候，稱之為程序。

正在運行著的代碼，就成為進程。

進程除了包含代碼以外還有需要運行的環(huán)境等所以和程序是有區(qū)別的。

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Python中的多進程是什么

Python多進程運行——Multiprocessing基礎教程2

上篇文章簡單介紹了multiprocessing模塊，本文將要介紹進程之間的數(shù)據(jù)共享和信息傳遞的概念。

在多進程處理中，所有新創(chuàng)建的進程都會有這兩個特點：獨立運行，有自己的內(nèi)存空間。

我們來舉個例子展示一下：

這個程序的輸出結(jié)果是：

在上面的程序中我們嘗試在兩個地方打印全局列表result的內(nèi)容：

我們再用一張圖來幫助理解記憶不同進程間的數(shù)據(jù)關系：

如果程序需要在不同的進程之間共享一些數(shù)據(jù)的話，該怎么做呢？不用擔心，multiprocessing模塊提供了Array對象和Value對象，用來在進程之間共享數(shù)據(jù)。

所謂Array對象和Value對象分別是指從共享內(nèi)存中分配的ctypes數(shù)組和對象。我們直接來看一個例子，展示如何用Array對象和Value對象在進程之間共享數(shù)據(jù)：

程序輸出的結(jié)果如下：

成功了！主程序和p1進程輸出了同樣的結(jié)果，說明程序中確實完成了不同進程間的數(shù)據(jù)共享。那么我們來詳細看一下上面的程序做了什么：

在主程序中我們首先創(chuàng)建了一個Array對象：

向這個對象輸入的第一個參數(shù)是數(shù)據(jù)類型：i表示整數(shù)，d代表浮點數(shù)。第二個參數(shù)是數(shù)組的大小，在這個例子中我們創(chuàng)建了包含4個元素的數(shù)組。

類似的，我們創(chuàng)建了一個Value對象：

我們只對Value對象輸入了一個參數(shù)，那就是數(shù)據(jù)類型，與上述的方法一致。當然，我們還可以對其指定一個初始值（比如10），就像這樣：

隨后，我們在創(chuàng)建進程對象時，將剛創(chuàng)建好的兩個對象：result和square_sum作為參數(shù)輸入給進程：

在函數(shù)中result元素通過索引進行數(shù)組賦值，square_sum通過 value 屬性進行賦值。

注意：為了完整打印result數(shù)組的結(jié)果，需要使用 result[:] 進行打印，而square_sum也需要使用 value 屬性進行打印：

每當python程序啟動時，同時也會啟動一個服務器進程。隨后，只要我們需要生成一個新進程，父進程就會連接到服務器并請求它派生一個新進程。這個服務器進程可以保存Python對象，并允許其他進程使用代理來操作它們。

multiprocessing模塊提供了能夠控制服務器進程的Manager類。所以，Manager類也提供了一種創(chuàng)建可以在不同流程之間共享的數(shù)據(jù)的方法。

服務器進程管理器比使用共享內(nèi)存對象更靈活，因為它們可以支持任意對象類型，如列表、字典、隊列、值、數(shù)組等。此外，單個管理器可以由網(wǎng)絡上不同計算機上的進程共享。

但是，服務器進程管理器的速度比使用共享內(nèi)存要慢。

讓我們來看一個例子：

這個程序的輸出結(jié)果是：

我們來理解一下這個程序做了什么：首先我們創(chuàng)建了一個manager對象

在with語句下的所有行，都是在manager對象的范圍內(nèi)的。接下來我們使用這個manager對象創(chuàng)建了列表（類似的，我們還可以用 manager.dict() 創(chuàng)建字典）。

最后我們創(chuàng)建了進程p1（用于在records列表中插入一條新的record）和p2（將records打印出來），并將records作為參數(shù)進行傳遞。

服務器進程的概念再次用下圖總結(jié)一下：

為了能使多個流程能夠正常工作，常常需要在它們之間進行一些通信，以便能夠劃分工作并匯總最后的結(jié)果。multiprocessing模塊支持進程之間的兩種通信通道：Queue和Pipe。

使用隊列來回處理多進程之間的通信是一種比較簡單的方法。任何Python對象都可以使用隊列進行傳遞。我們來看一個例子：

上面這個程序的輸出結(jié)果是：

我們來看一下上面這個程序到底做了什么。首先我們創(chuàng)建了一個Queue對象：

然后，將這個空的Queue對象輸入square_list函數(shù)。該函數(shù)會將列表中的數(shù)平方，再使用 put() 方法放入隊列中：

隨后使用 get() 方法，將q打印出來，直至q重新稱為一個空的Queue對象：

我們還是用一張圖來幫助理解記憶：

一個Pipe對象只能有兩個端點。因此，當進程只需要雙向通信時，它會比Queue對象更好用。

multiprocessing模塊提供了 Pipe() 函數(shù)，該函數(shù)返回由管道連接的一對連接對象。 Pipe() 返回的兩個連接對象分別表示管道的兩端。每個連接對象都有 send() 和 recv() 方法。

我們來看一個例子：

上面這個程序的輸出結(jié)果是：

我們還是來看一下這個程序到底做了什么。首先創(chuàng)建了一個Pipe對象：

與上文說的一樣，該對象返回了一對管道兩端的兩個連接對象。然后使用 send() 方法和 recv() 方法進行信息的傳遞。就這么簡單。在上面的程序中，我們從一端向另一端發(fā)送一串消息。在另一端，我們收到消息，并在收到END消息時退出。

要注意的是，如果兩個進程(或線程)同時嘗試從管道的同一端讀取或?qū)懭牍艿乐械臄?shù)據(jù)，則管道中的數(shù)據(jù)可能會損壞。不過不同的進程同時使用管道的兩端是沒有問題的。還要注意，Queue對象在進程之間進行了適當?shù)耐剑鷥r是增加了計算復雜度。因此，Queue對象對于線程和進程是相對安全的。

最后我們還是用一張圖來示意：

Python的multiprocessing模塊還剩最后一篇文章：多進程的同步與池化

敬請期待啦！

python執(zhí)行多進程時，如何獲取函數(shù)返回的值

共享變量的方法。

沒有辦法直接實現(xiàn)你的需求，但是，你可以用共享變量的方法實現(xiàn)，比如：

def worker(procnum, return_dict):

'''worker function'''

print str(procnum) + ' represent!'

return_dict[procnum] = procnumif __name__ == '__main__':

manager = Manager()

return_dict = manager.dict()

jobs = [] ? ?for i in range(5):

p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,return_dict))

jobs.append(p)

p.start() ? ?for proc in jobs:

proc.join() ? ?print return_dict.values()

python函數(shù)深入淺出 16.time.sleep()函數(shù)詳解

time.sleep() 函數(shù)命名來源于英文單詞time(時間)和sleep(睡眠)。

time 是python帶的非內(nèi)置庫，使用時需要import,主要用于處理和時間相關的操作。

time.sleep用于給定時間內(nèi)掛起(等待)當前線程的執(zhí)行。

time.sleep() 函數(shù)的例子：

可以注釋掉time.sleep(2)再運行一次對比一下

可以看到雖然都是打印出一樣的結(jié)果，但time.sleep()加入了等待時間

這里還要解釋一下python中線程與進程的區(qū)別。

舉個例子，廚房做菜看成是一個進程，那么這個進程下面就可能有多個人或一個人（cpu基本執(zhí)行單元，即線程）來執(zhí)行，多個人可以分別洗菜，刷碗，擺盤等等同時作業(yè)，他們又是共享這個廚房的資源的。每個人存在一定的資源競爭關系，比如爐火只有1個。

這里time.sleep是針對線程執(zhí)行的，也就是其中一個人去sleep睡覺了，不影響其他人的繼續(xù)工作。

參數(shù)

該函數(shù)沒有返回值。

結(jié)果類似如下：

可以看到秒數(shù)相差了5

無

time.sleep()常用于推遲執(zhí)行的場景

在python中，與時間相關的模塊有：time，datetime以及calendar

對基礎運行環(huán)境有疑問的，推薦參考: python函數(shù)深入淺出 0.基礎篇

python 多進程

基于官方文檔：

日樂購，剛才看到的一個博客，寫的都不太對，還是基于官方的比較穩(wěn)妥

我就是喜歡抄官方的，哈哈

通常我們使用Process實例化一個進程，并調(diào)用 他的 start() 方法啟動它。

這種方法和 Thread 是一樣的。

上圖中，我寫了 p.join() 所以主進程是 等待 子進程執(zhí)行完后，才執(zhí)行 print("運行結(jié)束")

否則就是反過來了（這個不一定，看你的語句了，順序其實是隨機的）例如：

主進加個 sleep

所以不加join() ,其實子進程和主進程是各干各的，誰也不等誰。都執(zhí)行完后，文件運行就結(jié)束了

上面我們用了 os.getpid() 和 os.getppid() 獲取 當前進程，和父進程的id

下面就講一下，這兩個函數(shù)的用法：

os.getpid()

返回當前進程的id

os.getppid()

返回父進程的id。 父進程退出后，unix 返回初始化進程（1）中的一個

windows返回相同的id (可能被其他進程使用了)

這也就解釋了，為啥我上面 的程序運行多次， 第一次打印的parentid 都是 14212 了。

而子進程的父級 process id 是調(diào)用他的那個進程的 id ： 1940

視頻筆記：

多進程：使用大致方法：

參考： 進程通信（pipe和queue）

pool.map （函數(shù)可以有return 也可以共享內(nèi)存或queue） 結(jié)果直接是個列表

poll.apply_async() （同map,只不過是一個進程，返回結(jié)果用 xx.get() 獲得）

報錯：

參考 ：

把 pool = Pool() 放到 if name == " main ": 下面初始化搞定。

結(jié)果：

這個肯定有解釋的

測試多進程計算效果：

進程池運行：

結(jié)果：

普通計算：

我們同樣傳入 1 2 10 三個參數(shù)測試：

其實對比下來開始快了一半的；

我們把循環(huán)里的數(shù)字去掉一個 0；

單進程：

多進程：

兩次測試 單進程/進程池 分別為 0.669 和 0.772 幾乎成正比的。

問題 二：

視圖：

post 視圖里面

Music 類：

直接報錯：

寫在 類里面也 在函數(shù)里用 self.pool 調(diào)用也不行，也是相同的錯誤。

最后 把 pool = Pool 直接寫在 search 函數(shù)里面，奇跡出現(xiàn)了：

前臺也能顯示搜索的音樂結(jié)果了

總結(jié)一點，進程這個東西，最好 寫在 直接運行的函數(shù)里面，而不是 一個函數(shù)跳來跳去。因為最后可能 是在子進程的子進程運行的，這是不許的，會報錯。

還有一點，多進程運行的函數(shù)對象，不能是 lambda 函數(shù)。也許lambda 虛擬，在內(nèi)存？？

使用 pool.map 子進程 函數(shù)報錯，導致整個 pool 掛了:

參考：

主要你要，對函數(shù)內(nèi)部捕獲錯誤，而不能讓異常拋出就可以了。

關于map 傳多個函數(shù)參數(shù)

我一開始，就是正常思維，多個參數(shù)，搞個元祖，讓參數(shù)一一對應不就行了：

報錯：

參考：

普通的 process 當讓可以穿多個參數(shù)，map 卻不知道咋傳的。

apply_async 和map 一樣，不知道咋傳的。

最簡單的方法：

使用 starmap 而不是 map

結(jié)果：

子進程結(jié)束

1.8399453163146973

成功拿到結(jié)果了

關于map 和 starmap 不同的地方看源碼：

關于apply_async() ,我沒找到多參數(shù)的方法，大不了用 一個迭代的 starmap 實現(xiàn)。哈哈

關于 上面源碼里面有 itertools.starmap

itertools 用法參考：

有個問題，多進程最好不要使用全部的 cpu , 因為這樣可能影響其他任務，所以 在進程池 添加 process 參數(shù) 指定，cpu 個數(shù)：

上面就是預留了 一個cpu 干其他事的

后面直接使用 Queue 遇到這個問題：

解決：

Manager().Queue() 代替 Queue()

因為 queue.get() 是堵塞型的，所以可以提前判斷是不是 空的，以免堵塞進程。比如下面這樣：

使用 queue.empty() 空為True

分享名稱：python的進程函數(shù)嗎,python中終止進程的函數(shù)
當前地址：http://chinadenli.net/article11/dsshgdd.html

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