python中的进程实战部分

　　如果想了解进程 可以先看一下这一篇 python中的进程-理论部分multiprocessing模块介绍
　　python中的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（os.cpu_count()查看），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、Pipe、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，改动仅限于该进程内。 Process类的介绍
　　创建进程的类 ： Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）  强调： 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 2. 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
　　参数介绍：
　　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
　　args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,＂tiga＂,)
　　kwargs表示调用对象的字典,kwargs={＂name＂:＂tiga＂,＂age＂:18}
　　name为子进程的名称
　　方法介绍：
　　p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run()
　　p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法
　　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
　　p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
　　p.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
　　属性介绍： p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置 p.name:进程的名称 p.pid：进程的pid p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可) p.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（了解即可）Process类的使用
　　注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == ＂__main__＂:下 ince Windows has no fork, the multiprocessing module starts a new Python process and imports the calling module.  If Process() gets called upon import, then this sets off an infinite succession of new processes (or until your machine runs out of resources).  This is the reason for hiding calls to Process() inside  if __name__ == ＂__main__＂ since statements inside this if-statement will not get called upon import. 由于Windows没有fork，多处理模块启动一个新的Python进程并导入调用模块。  如果在导入时调用Process（），那么这将启动无限继承的新进程（或直到机器耗尽资源）。  这是隐藏对Process（）内部调用的原，使用if __name__ == ＂__main __＂，这个if语句中的语句将不会在导入时被调用。
　　创建并开启子进程的两种方式
　　方法一:import time import random from multiprocessing import Process def piao(name):     print(＂%s piaoing＂ %name)     time.sleep(random.randrange(1,5))     print(＂%s piao end＂ %name)    p1=Process(target=piao,args=(＂egon＂,)) #必须加,号 p2=Process(target=piao,args=(＂alex＂,)) p3=Process(target=piao,args=(＂wupeqi＂,)) p4=Process(target=piao,args=(＂yuanhao＂,))  p1.start() p2.start() p3.start() p4.start() print(＂主线程＂)
　　方法二：#开进程的方法二: import time import random from multiprocessing import Process   class Piao(Process):     def __init__(self,name):         super().__init__()         self.name=name     def run(self):         print(＂%s piaoing＂ %self.name)          time.sleep(random.randrange(1,5))         print(＂%s piao end＂ %self.name)  p1=Piao(＂xm＂) p2=Piao(＂xs＂) p3=Piao(＂xj＂) p4=Piao(＂xh＂)  p1.start() #start会自动调用run p2.start() p3.start() p4.start() print(＂主线程＂)Process对象的join方法
　　join：主进程等，等待子进程结束from multiprocessing import Process import time import random  class Piao(Process):     def __init__(self,name):         self.name=name         super().__init__()     def run(self):         print(＂%s is piaoing＂ %self.name)         time.sleep(random.randrange(1,3))         print(＂%s is piao end＂ %self.name)   p=Piao(＂tiga＂) p.start() p.join(0.0001) #等待p停止,等0.0001秒就不再等了 print(＂开始＂)
　　有了join，程序不就是串行了吗？？？ from multiprocessing import Process import time import random def piao(name):     print(＂%s is piaoing＂ %name)     time.sleep(random.randint(1,3))     print(＂%s is piao end＂ %name)  p1=Process(target=piao,args=(＂xm＂,)) p2=Process(target=piao,args=(＂xh＂,)) p3=Process(target=piao,args=(＂xj＂,)) p4=Process(target=piao,args=(＂xw＂,))  p1.start() p2.start() p3.start() p4.start()  #有的同学会有疑问:既然join是等待进程结束,那么我像下面这样写,进程不就又变成串行的了吗? #当然不是了,必须明确：p.join()是让谁等？ #很明显p.join()是让主线程等待p的结束，卡住的是主线程而绝非进程p，  #详细解析如下： #进程只要start就会在开始运行了,所以p1-p4.start()时,系统中已经有四个并发的进程了 #而我们p1.join()是在等p1结束,没错p1只要不结束主线程就会一直卡在原地,这也是问题的关键 #join是让主线程等,而p1-p4仍然是并发执行的,p1.join的时候,其余p2,p3,p4仍然在运行,等#p1.join结束,可能p2,p3,p4早已经结束了,这样p2.join,p3.join.p4.join直接通过检测，无需等待 # 所以4个join花费的总时间仍然是耗费时间最长的那个进程运行的时间 p1.join() p2.join() p3.join() p4.join()  print(＂主线程＂)   #上述启动进程与join进程可以简写为 # p_l=[p1,p2,p3,p4] #  # for p in p_l: #     p.start() #  # for p in p_l: #     p.join()Process对象的其他方法或属性
　　terminate与is_alivefrom multiprocessing import Process import time import random  class Piao(Process):     def __init__(self,name):         self.name=name         super().__init__()      def run(self):         print(＂%s is piaoing＂ %self.name)         time.sleep(random.randrange(1,5))         print(＂%s is piao end＂ %self.name)   p1=Piao(＂xm＂) p1.start()  p1.terminate()#关闭进程,不会立即关闭,所以is_alive立刻查看的结果可能还是存活 print(p1.is_alive()) #结果为True  print(＂开始＂) print(p1.is_alive()) #结果为False
　　name与pidfrom multiprocessing import Process import time import random class Piao(Process):     def __init__(self,name):         # self.name=name         # super().__init__() #Process的__init__方法会执行self.name=Piao-1,         #                    #所以加到这里,会覆盖我们的self.name=name          #为我们开启的进程设置名字的做法         super().__init__()         self.name=name      def run(self):         print(＂%s is piaoing＂ %self.name)         time.sleep(random.randrange(1,3))         print(＂%s is piao end＂ %self.name)  p=Piao(＂egon＂) p.start() print(＂开始＂) print(p.pid) #查看pid