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Process用法与进程详解

时间:2019-09-17 22:53:31      阅读:135      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:多进程   tar   als   如何   表示   from   定义   而且   情况   

僵尸与孤儿进程

僵尸进程:父进程的子进程结束的时候父进程没有wait()情况下子进程会变成僵尸进程

孤儿进程(无害)
一个父进程退出,而它的一个或多个子进程还在运行,那么那些子进程将成为孤儿进程。孤儿进程将被init进程(进程号为1)所收养,并由init进程对它们完成状态收集工作。

情况1 无害
父进等着子进程都死,回收僵尸进程。

情况2 无害
父进程死了,子进程活着,都要被init进程接管并且回收。

情况3 有害
父进程一直不死,造成了大量僵尸进程。占用了大量的pid号

pid号是有限的。
解决方案:
最直接的办法就是杀死父进程 。

Process用法

之前我们简单介绍了如何用Process实现简单的多线程

join的用法

join 的作用主要是阻塞住主进程再等待子进程结束,然后再往下执行,(了解的是:内部会待用wait())

join的写法和start类似,一般用于start之后

from multiprocessing import Process
import time
def foo():
    print('进程  start ')
    time.sleep(2.3)
    print('进程  end ')



if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=foo)
    p.start() #
    # 核心需求就是
    # time.sleep(5)
    p.join() # 阻塞住主进程再等待子进程结束,然后再往下执行,(了解的是:内部会待用wait())
    print('主')

join的多进程用法

如果不止一个进程的话,join又会被如何使用呢

from multiprocessing import Process
import time
def foo(x):
    print('进程  start ')
    time.sleep(x)
    print('进程  end ')



if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=foo,args=(1,))
    p2 = Process(target=foo,args=(2,))
    p3 = Process(target=foo,args=(3,))
    start = time.time()
    p1.start() #
    p2.start() #
    p3.start() #
    # 核心需求就是
    # time.sleep(5)
    p3.join() #1s
    p1.join() #1s
    p2.join() #1s
    # 总时长:按照最长的时间计算多一点。
    end = time.time()
    print(end-start) #3s多 or 6s多  ?  正解:3s多
    print('主')

在这种用法中,我们使用了三个进程。我们先将三个进程都启动,随后再同时join。我们会发现最后的结果是3秒多一点。其实这三个进程是同时开始的,当第一个进程结束的时候,第二个和第三个进程已经开始一秒多了,所以最后的结果是3秒多

当然,如果我们一个一个的start然后join也是可以达成串行的结果:

from multiprocessing import Process
import time
def foo(x):
    print(f'进程{x}  start ')
    time.sleep(x)
    print(f'进程{x}  end ')



if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=foo,args=(1,))
    p2 = Process(target=foo,args=(2,))
    p3 = Process(target=foo,args=(3,))
    start = time.time()
    p1.start() #
    p1.join() #
    p2.start() #
    p2.join() #
    p3.start() #
    p3.join() #
    # 不如不开,直接穿行调用函数反而快
    # foo(1)
    # foo(2)
    # foo(3)
    end = time.time()
    print(end-start) 
    print('主')

只不过这样的总时长反而高于串行,而且代码冗余,没有什么意义

join的多线程用法优化

不知道各位看官有没有觉得之前的进程每个都要写一个start和join,看上去很麻烦吗?如果三个进程还可以接受,那如果更多的进程呢?我们可以依次利用循环对其进行优化

from multiprocessing import Process
import time
def foo(x):
    print(f'进程{x}  start ')
    time.sleep(x)
    print(f'进程{x}  end ')



if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    p_list = []
    for i in range(1,4):
        p = Process(target=foo,args=(i,))
        p.start()
        p_list.append(p)
    print(p_list)
    for p in p_list:
        p.join()
    end = time.time()
    print(end-start) #3s多 or 6s多  ?  正解:3s多
    print('主')

这样子代码的效果 是一样的,但是看上去就更加的简单美观了

Process其他用法

pid(),getpid()和getppid()

其他比较常见的用法是pid(),getpid()和getppid(),他们可以分别用在子进程和父进程中。我们可以直接用代码来表示用法

from multiprocessing import Process,current_process
import time,os

def task():

    print('子进程 start')
    print('在子进程中查看自己的pid',current_process().pid) # 在子进程中查看自己的pid
    print('在子进程中查看父进程的pid',os.getppid()) #
    time.sleep(200)
    print('子进程 end')

if __name__ == '__main__':

    p = Process(target=task)
    p.start()
    print('在主进程查看子进程的pid',p.pid) # 一定要写在 start()之后
    print('主进程的pid',os.getpid())
    print('主进程的父进程pid',os.getppid())
    print('主')

这些用法都是站在当前进程的角度
os.getpid():获取当前进程的pid
os.getppid():获取当前进程的父进程的pid
子进程对象.pid:获取当前进程的子进程pid

name和is_alive

p.name:进程的名称

p.is_alive():如果p仍然运行,返回True,没有运行则返回False

from multiprocessing import Process,current_process
import time
def foo():
    print('进程 start')
    # print('---------------------    ',current_process().name)
    time.sleep(2)
    print('进程 end')


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=foo)
    # p2 = Process(target=foo,name='rocky')

    p.start()
    # p2.start()
    print(p.is_alive()) # True
    time.sleep(5)
    print(p.is_alive()) # 代码运行完了就算死了 False
    print(p.name)
    # print(p2.name)
    print('主')

terminate()

p.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,使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放,进而导致死锁

from multiprocessing import Process,current_process
import time
def foo():
    print('进程 start')
    # print('---------------------    ',current_process().name)
    time.sleep(4294967)
    print('进程 end')


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=foo)


    p.start()
    p.terminate() # 给操作系统发了一个请求
    print(p.is_alive()) # True
    p.join()
    print(p.is_alive()) # False

    print('主')

如上述代码,在使用terminate之后程序并不会睡4294967(sleep所能睡的最大的值,不要问我是怎么知道的),而是会直接结束,当然foo()函数里的所有代码都不会运行,当然,如果你在terminate之前sleep一下的话,那么在执行terminate之前的foo()里的代码还是会运行的

守护进程

守护--》伴随
本质也是一个子进程
主进程的代码执行完毕守护进程直接结束。但是此时主进程可能没有结束.

from multiprocessing import Process
import time
def foo():
    print('守护进程 start')
    time.sleep(5)
    print('守护进程 end')



if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=foo)
    p.daemon = True # 把这个子进程定义为了守护进程
    p.start()
    time.sleep(2)
    print('主')

守护进程在主进程结束后也会直接结束,上述代码中 守护进程 end 并不会被执行

from multiprocessing import Process
import time
def foo():
    print('守护进程 start')
    time.sleep(3)
    print('守护进程 end')

def task():
    print('子进程 start')
    time.sleep(5)
    print('子进程 end')


if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=foo)
    p2 = Process(target=task)
    p.daemon = True # 把这个子进程定义为了守护进程
    p.start()
    p2.start()
    time.sleep(1)
    print('主')

而子进程则不一样,他并不会随着主进程结束而结束,所以它会变成孤儿进程

Process用法与进程详解

标签:多进程   tar   als   如何   表示   from   定义   而且   情况   

原文地址:https://www.cnblogs.com/jie9527-/p/11537467.html

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