标签：数据共享 性能 get 图片 python对象 提示 因此 manager super
由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正的多线程，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提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing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、Pipe、Lock等组件。
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程)，用以同步进程，其用法与threading包中的同名类一致。所以，multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。
但在使用这些共享API的时候，我们要注意以下几点:
a、在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。
b、Windows系统下，需要注意的是要想启动一个子进程，必须加上 if __name__ == "__main__"，进程相关的要写在这句下面。
直接创建：
1 from multiprocessing import Process 2 import time 3 def f(name): 4 time.sleep(1) 5 print(‘hello‘, name,time.ctime()) 6 7 if __name__ == ‘__main__‘: 8 p_list=[] 9 for i in range(3): 10 p = Process(target=f, args=(‘alvin‘,)) 11 p_list.append(p) 12 p.start() 13 for i in p_list: 14 p.join() 15 print(‘end‘)
类式调用：
1 from multiprocessing import Process 2 import time 3 4 class MyProcess(Process): 5 def __init__(self): 6 super(MyProcess, self).__init__() 7 #self.name = name 8 9 def run(self): 10 time.sleep(1) 11 print (‘hello‘, self.name,time.ctime()) 12 13 14 if __name__ == ‘__main__‘: 15 p_list=[] 16 for i in range(3): 17 p = MyProcess() 18 p.start() 19 p_list.append(p) 20 21 for p in p_list: 22 p.join() 23 24 print(‘end‘)
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
group: 线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None；
target: 要执行的方法；
name: 进程名；
args/kwargs: 要传入方法的参数。
is_alive()：返回进程是否在运行。
join([timeout])：阻塞当前上下文环境的进程程，直到调用此方法的进程终止或到达指定的timeout（可选参数）。
start()：进程准备就绪，等待CPU调度
run()：strat()调用run方法，如果实例进程时未制定传入target，这star执行t默认run()方法。
terminate()：不管任务是否完成，立即停止工作进程
authkey
daemon：和线程的setDeamon功能一样
exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）
name：进程名字。
pid：进程号。
1 import time 2 from multiprocessing import Process 3 4 def foo(i): 5 time.sleep(1) 6 print (p.is_alive(),i,p.pid) 7 time.sleep(1) 8 9 if __name__ == ‘__main__‘: 10 p_list=[] 11 for i in range(10): 12 p = Process(target=foo, args=(i,)) 13 #p.daemon=True 14 p_list.append(p) 15 16 for p in p_list: 17 p.start() 18 # for p in p_list: 19 # p.join() 20 21 print(‘main process end‘)
不同进程间内存是不共享的，要想实现两个进程间的数据交换，可以用以下方法：
1 from multiprocessing import Process, Queue 2 3 def f(q,n): 4 q.put([42, n, ‘hello‘]) 5 6 if __name__ == ‘__main__‘: 7 q = Queue() 8 p_list=[] 9 for i in range(3): 10 p = Process(target=f, args=(q,i)) 11 p_list.append(p) 12 p.start() 13 print(q.get()) 14 print(q.get()) 15 print(q.get()) 16 for i in p_list: 17 i.join()
1 from multiprocessing import Process, Pipe 2 3 def f(conn): 4 conn.send([42, None, ‘hello‘]) 5 conn.close() 6 7 if __name__ == ‘__main__‘: 8 parent_conn, child_conn = Pipe() 9 p = Process(target=f, args=(child_conn,)) 10 p.start() 11 print(parent_conn.recv()) # prints "[42, None, ‘hello‘]" 12 p.join()
Manager（）返回的管理器对象控制一个服务器进程，该进程保存Python对象并允许其他进程使用代理操作它们。
1 from multiprocessing import Process, Manager 2 3 def f(d, l,n): 4 d[n] = ‘1‘ 5 d[‘2‘] = 2 6 d[0.25] = None 7 l.append(n) 8 print(l) 9 10 if __name__ == ‘__main__‘: 11 with Manager() as manager: 12 d = manager.dict() 13 14 l = manager.list(range(5)) 15 p_list = [] 16 for i in range(10): 17 p = Process(target=f, args=(d, l,i)) 18 p.start() 19 p_list.append(p) 20 for res in p_list: 21 res.join() 22 23 print(d) 24 print(l)
Without using the lock output from the different processes is liable to get all mixed up. 如果不使用来自不同进程的锁定输出，则可能会混淆不清。
1 from multiprocessing import Process, Lock 2 3 def f(l, i): 4 l.acquire() 5 try: 6 print(‘hello world‘, i) 7 finally: 8 l.release() 9 10 if __name__ == ‘__main__‘: 11 lock = Lock() 12 13 for num in range(10): 14 Process(target=f, args=(lock, num)).start()
进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。
进程池中有两个方法：
1 from multiprocessing import Process,Pool 2 import time 3 4 def Foo(i): 5 time.sleep(2) 6 return i+100 7 8 def Bar(arg): 9 print(‘-->exec done:‘,arg) 10 11 pool = Pool(5) 12 13 for i in range(10): 14 pool.apply_async(func=Foo, args=(i,),callback=Bar) 15 #pool.apply(func=Foo, args=(i,)) 16 17 print(‘end‘) 18 pool.close() 19 pool.join()
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：
协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。
协程的好处：
缺点：
1 import time
2 import queue
3 def consumer(name): 4 print("--->starting eating baozi...") 5 while True: 6 new_baozi = yield 7 print("[%s] is eating baozi %s" % (name,new_baozi)) 8 #time.sleep(1) 9 10 def producer(): 11 12 r = con.__next__() 13 r = con2.__next__() 14 n = 0 15 while n < 5: 16 n +=1 17 con.send(n) 18 con2.send(n) 19 print("\033[32;1m[producer]\033[0m is making baozi %s" %n ) 20 21 22 if __name__ == ‘__main__‘: 23 con = consumer("c1") # 创建生成器对象 24 con2 = consumer("c2") # 创建生成器对象 25 p = producer() # 执行producer函数
协程标准定义，即符合什么条件就能称之为协程：
基于上面这4点定义，我们刚才用yield实现的程并不能算是合格的线程，因为它有一点功能没实现。
greenlet是一个用C实现的协程模块，相比与python自带的yield，它可以使你在任意函数之间随意切换，而不需把这个函数先声明为generator
1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 3 4 from greenlet import greenlet 5 6 def test1(): 7 print(12) 8 gr2.switch() 9 print(34) 10 gr2.switch() 11 12 def test2(): 13 print(56) 14 gr1.switch() 15 print(78) 16 17 gr1 = greenlet(test1) 18 gr2 = greenlet(test2) 19 gr1.switch()
感觉确实用着比generator还简单了，但好像还没有解决一个问题，就是遇到IO操作，自动切换，并不对。
Gevent 是一个第三方库，可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。
1 import gevent 2 3 def func1(): 4 print(‘\033[31;1m李闯在跟海涛搞...\033[0m‘) 5 gevent.sleep(2) 6 print(‘\033[31;1m李闯又回去跟继续跟海涛搞...\033[0m‘) 7 8 def func2(): 9 print(‘\033[32;1m李闯切换到了跟海龙搞...\033[0m‘) 10 gevent.sleep(1) 11 print(‘\033[32;1m李闯搞完了海涛，回来继续跟海龙搞...\033[0m‘) 12 13 14 gevent.joinall([ 15 gevent.spawn(func1), 16 gevent.spawn(func2), 17 #gevent.spawn(func3), 18 ])
输出：
李闯在跟海涛搞...
李闯切换到了跟海龙搞...
李闯搞完了海涛，回来继续跟海龙搞...
李闯又回去跟继续跟海涛搞...
1 import gevent 2 3 def task(pid): 4 """ 5 Some non-deterministic task 6 """ 7 gevent.sleep(0.5) 8 print(‘Task %s done‘ % pid) 9 10 def synchronous(): 11 for i in range(1,10): 12 task(i) 13 14 def asynchronous(): 15 threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)] 16 gevent.joinall(threads) 17 18 print(‘Synchronous:‘) 19 synchronous() 20 21 print(‘Asynchronous:‘) 22 asynchronous()
上面程序的重要部分是将task函数封装到Greenlet内部线程的gevent.spawn。 初始化的greenlet列表存放在数组threads中，此数组被传给gevent.joinall 函数，后者阻塞当前流程，并执行所有给定的greenlet。执行流程只会在 所有greenlet执行完后才会继续向下走。
------->能够最大程度监听IO阻塞，提高效率。
1 from gevent import monkey 2 monkey.patch_all() 3 4 import gevent 5 from urllib.request import urlopen 6 7 def f(url): 8 print(‘GET: %s‘ % url) 9 resp = urlopen(url) 10 data = resp.read() 11 print(‘%d bytes received from %s.‘ % (len(data), url)) 12 13 gevent.joinall([ 14 gevent.spawn(f, ‘https://www.python.org/‘), 15 gevent.spawn(f, ‘https://www.yahoo.com/‘), 16 gevent.spawn(f, ‘https://github.com/‘), 17 ])
标签：数据共享 性能 get 图片 python对象 提示 因此 manager super
原文地址：https://www.cnblogs.com/horror/p/9348285.html
