标签：入队 错误 浮点 tab 否则 列队 iter init 元组
如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序？
由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：
from multiprocessing import Process
import os
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
print(‘子进程运行中，name= %s ,pid=%d...‘ % (name, os.getpid()))
if __name__==‘__main__‘:
print(‘父进程 %d.‘ % os.getpid())
p = Process(target=run_proc, args=(‘test‘,))
print(‘子进程将要执行‘)
p.start()
p.join()
print(‘子进程已结束‘)
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
from multiprocessing import Process
import os
from time import sleep
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name, age, **kwargs):
for i in range(10):
print(‘子进程运行中，name= %s,age=%d ,pid=%d...‘ % (name, age,os.getpid()))
print(kwargs)
sleep(0.5)
if __name__==‘__main__‘:
print(‘父进程 %d.‘ % os.getpid())
p = Process(target=run_proc, args=(‘test‘,18), kwargs={"m":20})
print(‘子进程将要执行‘)
p.start()
sleep(1)
p.terminate()
p.join()
print(‘子进程已结束‘)
运行结果:
父进程 21378.
子进程将要执行
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=21379...
{‘m‘: 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=21379...
{‘m‘: 20}
子进程已结束
#coding=utf-8
from multiprocessing import Process
import time
import os
#两个子进程将会调用的两个方法
def worker_1(interval):
print("worker_1,父进程(%s),当前进程(%s)"%(os.getppid(),os.getpid()))
t_start = time.time()
time.sleep(interval) #程序将会被挂起interval秒
t_end = time.time()
print("worker_1,执行时间为‘%0.2f‘秒"%(t_end - t_start))
def worker_2(interval):
print("worker_2,父进程(%s),当前进程(%s)"%(os.getppid(),os.getpid()))
t_start = time.time()
time.sleep(interval)
t_end = time.time()
print("worker_2,执行时间为‘%0.2f‘秒"%(t_end - t_start))
#输出当前程序的ID
print("进程ID：%s"%os.getpid())
#创建两个进程对象，target指向这个进程对象要执行的对象名称，
#args后面的元组中，是要传递给worker_1方法的参数，
#因为worker_1方法就一个interval参数，这里传递一个整数2给它，
#如果不指定name参数，默认的进程对象名称为Process-N，N为一个递增的整数
p1=Process(target=worker_1,args=(2,))
p2=Process(target=worker_2,name="dongGe",args=(1,))
#使用"进程对象名称.start()"来创建并执行一个子进程，
#这两个进程对象在start后，就会分别去执行worker_1和worker_2方法中的内容
p1.start()
p2.start()
#同时父进程仍然往下执行，如果p2进程还在执行，将会返回True
print("p2.is_alive=%s"%p2.is_alive())
#输出p1和p2进程的别名和pid
print("p1.name=%s"%p1.name)
print("p1.pid=%s"%p1.pid)
print("p2.name=%s"%p2.name)
print("p2.pid=%s"%p2.pid)
#join括号中不携带参数，表示父进程在这个位置要等待p1进程执行完成后，
#再继续执行下面的语句，一般用于进程间的数据同步，如果不写这一句，
#下面的is_alive判断将会是True，在shell（cmd）里面调用这个程序时
#可以完整的看到这个过程，大家可以尝试着将下面的这条语句改成p1.join(1)，
#因为p2需要2秒以上才可能执行完成，父进程等待1秒很可能不能让p1完全执行完成，
#所以下面的print会输出True，即p1仍然在执行
p1.join()
print("p1.is_alive=%s"%p1.is_alive())
执行结果:
进程ID：19866 p2.is_alive=True p1.name=Process-1 p1.pid=19867 p2.name=dongGe p2.pid=19868 worker_1,父进程(19866),当前进程(19867) worker_2,父进程(19866),当前进程(19868) worker_2,执行时间为‘1.00‘秒 worker_1,执行时间为‘2.00‘秒 p1.is_alive=False
创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承Process类，每次实例化这个类的时候，就等同于实例化一个进程对象，请看下面的实例：
from multiprocessing import Process
import time
import os
#继承Process类
class Process_Class(Process):
#因为Process类本身也有__init__方法，这个子类相当于重写了这个方法，
#但这样就会带来一个问题，我们并没有完全的初始化一个Process类，所以就不能使用从这个类继承的一些方法和属性，
#最好的方法就是将继承类本身传递给Process.__init__方法，完成这些初始化操作
def __init__(self,interval):
Process.__init__(self)
self.interval = interval
#重写了Process类的run()方法
def run(self):
print("子进程(%s) 开始执行，父进程为（%s）"%(os.getpid(),os.getppid()))
t_start = time.time()
time.sleep(self.interval)
t_stop = time.time()
print("(%s)执行结束，耗时%0.2f秒"%(os.getpid(),t_stop-t_start))
if __name__=="__main__":
t_start = time.time()
print("当前程序进程(%s)"%os.getpid())
p1 = Process_Class(2)
#对一个不包含target属性的Process类执行start()方法，就会运行这个类中的run()方法，所以这里会执行p1.run()
p1.start()
p1.join()
t_stop = time.time()
print("(%s)执行结束，耗时%0.2f"%(os.getpid(),t_stop-t_start))
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行，请看下面的实例：
from multiprocessing import Pool
import os,time,random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
#random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
po=Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
#Pool.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
#每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))
print("----start----")
po.close() #关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join() #等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")
运行结果:
----start---- 0开始执行,进程号为21466 1开始执行,进程号为21468 2开始执行,进程号为21467 0 执行完毕，耗时1.01 3开始执行,进程号为21466 2 执行完毕，耗时1.24 4开始执行,进程号为21467 3 执行完毕，耗时0.56 5开始执行,进程号为21466 1 执行完毕，耗时1.68 6开始执行,进程号为21468 4 执行完毕，耗时0.67 7开始执行,进程号为21467 5 执行完毕，耗时0.83 8开始执行,进程号为21466 6 执行完毕，耗时0.75 9开始执行,进程号为21468 7 执行完毕，耗时1.03 8 执行完毕，耗时1.05 9 执行完毕，耗时1.69 -----end-----
from multiprocessing import Pool
import os,time,random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
#random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
po=Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
po.apply(worker,(i,))
print("----start----")
po.close() #关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join() #等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")
运行结果:
0开始执行,进程号为21532 0 执行完毕，耗时1.91 1开始执行,进程号为21534 1 执行完毕，耗时1.72 2开始执行,进程号为21533 2 执行完毕，耗时0.50 3开始执行,进程号为21532 3 执行完毕，耗时1.27 4开始执行,进程号为21534 4 执行完毕，耗时1.05 5开始执行,进程号为21533 5 执行完毕，耗时1.60 6开始执行,进程号为21532 6 执行完毕，耗时0.25 7开始执行,进程号为21534 7 执行完毕，耗时0.63 8开始执行,进程号为21533 8 执行完毕，耗时1.21 9开始执行,进程号为21532 9 执行完毕，耗时0.60 ----start---- -----end-----
Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。
可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：
#coding=utf-8
from multiprocessing import Queue
q=Queue(3) #初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put("消息1")
q.put("消息2")
print(q.full()) #False
q.put("消息3")
print(q.full()) #True
#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
try:
q.put("消息4",True,2)
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
try:
q.put_nowait("消息4")
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
#推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
if not q.full():
q.put_nowait("消息4")
#读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
if not q.empty():
for i in range(q.qsize()):
print(q.get_nowait())
运行结果:
False True 消息列队已满，现有消息数量:3 消息列队已满，现有消息数量:3 消息1 消息2 消息3
初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛出"Queue.Empty"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出"Queue.Full"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出"Queue.Full"异常；
我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]:
print ‘Put %s to queue...‘ % value
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print ‘Get %s from queue.‘ % value
time.sleep(random.random())
else:
break
if __name__==‘__main__‘:
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
print ‘‘
print ‘所有数据都写入并且读完‘
运行结果：
如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：
#coding=utf-8
#修改import中的Queue为Manager
from multiprocessing import Manager,Pool
import os,time,random
def reader(q):
print("reader启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
for i in range(q.qsize()):
print("reader从Queue获取到消息：%s"%q.get(True))
def writer(q):
print("writer启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
for i in "dongGe":
q.put(i)
if __name__=="__main__":
print("(%s) start"%os.getpid())
q=Manager().Queue() #使用Manager中的Queue来初始化
po=Pool()
#使用阻塞模式创建进程，这样就不需要在reader中使用死循环了，可以让writer完全执行完成后，再用reader去读取
po.apply(writer,(q,))
po.apply(reader,(q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End"%os.getpid())
运行结果:
(21156) start writer启动(21162),父进程为(21156) reader启动(21162),父进程为(21156) reader从Queue获取到消息：d reader从Queue获取到消息：o reader从Queue获取到消息：n reader从Queue获取到消息：g reader从Queue获取到消息：G reader从Queue获取到消息：e (21156) End
标签：入队 错误 浮点 tab 否则 列队 iter init 元组
原文地址：https://www.cnblogs.com/amou/p/9264968.html
