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进程以及状态

1. 进程

程序：例如xxx.py这是程序，是一个静态的

进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源 称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。

不仅可以通过线程完成多任务，进程也是可以的

2. 进程的状态

工作中，任务数往往大于cpu的核数，即一定有一些任务正在执行，而另外一些任务在等待cpu进行执行，因此导致了有了不同的状态

  • 就绪态：运行的条件都已经慢去，正在等在cpu执行
  • 执行态：cpu正在执行其功能
  • 等待态：等待某些条件满足，例如一个程序sleep了，此时就处于等待态

进程的创建-multiprocessing

multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块，提供了一个Process类来代表一个进程对象，这个对象可以理解为是一个独立的进程，可以执行另外的事情

2个while循环一起执行

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# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import time


def run_proc():
    """子进程要执行的代码"""
    while True:
        print("----2----")
        time.sleep(1)


if __name__=='__main__':
    p = Process(target=run_proc,args=())
    p.start()
#     run_proc()
#     while True:
#         print("----1----")
#         time.sleep(2)

说明

创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动

进程pid

jupyter只能跟踪主进程，没法跟踪子进程。

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# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import os
import time

def run_proc():
    """子进程要执行的代码"""
    print('子进程运行中，pid=%d...' % os.getpid())  # os.getpid获取当前进程的进程号
    print('子进程将要结束...')

if __name__ == '__main__':
    print('父进程pid: %d' % os.getpid())  # os.getpid获取当前进程的进程号
    p = Process(target=run_proc)
    p.start()
父进程pid: 5736

Process语法结构如下：

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

  • target：如果传递了函数的引用，可以任务这个子进程就执行这里的代码
  • args：给target指定的函数传递的参数，以元组的方式传递
  • kwargs：给target指定的函数传递命名参数
  • name：给进程设定一个名字，可以不设定
  • group：指定进程组，大多数情况下用不到

  • Process创建的实例对象的常用方法：

  • start()：启动子进程实例（创建子进程）

  • is_alive()：判断进程子进程是否还在活着
  • join([timeout])：是否等待子进程执行结束，或等待多少秒
  • terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程

  • Process创建的实例对象的常用属性：

  • name：当前进程的别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数

  • pid：当前进程的pid（进程号）

    给子进程指定的函数传递参数

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# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import os
from time import sleep


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(0.2)

if __name__=='__main__':
    p = Process(target=run_proc, args=('test',18), kwargs={"m":20})
    p.start()
    sleep(1)  # 1秒中之后，立即结束子进程
    p.terminate()
    p.join()

进程间不同享全局变量

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# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import os
import time

nums = [11, 22]

def work1():
    """子进程要执行的代码"""
    print("in process1 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))
    for i in range(3):
        nums.append(i)
        time.sleep(1)
        print("in process1 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))

def work2():
    """子进程要执行的代码"""
    print("in process2 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))

if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=work1)
    p1.start()
    p1.join()

    p2 = Process(target=work2)
    p2.start()

进程、线程对比

功能
进程，能够完成多任务，比如 在一台电脑上能够同时运行多个QQ
线程，能够完成多任务，比如 一个QQ中的多个聊天窗口

定义的不同

  • 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位.

  • 线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源.

区别

  • 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.
  • 线程的划分尺度小于进程(资源比进程少)，使得多线程程序的并发性高。
  • 进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率
  • 线线程不能够独立执行，必须依存在进程中
  • 可以将进程理解为工厂中的一条流水线，而其中的线程就是这个流水线上的工人

优缺点

线程和进程在使用上各有优缺点：线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。

进程间通信-Queue

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。

Queue的使用

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：

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#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())
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

说明

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）；

  • Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；

  • Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False ；

  • Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；

  • Queue.get([block[, timeout]])：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；

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；

  • Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；

  • Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；

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；

  • Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；

Queue实例

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：

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%%writefile temp-processs\q.py

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')
Writing temp-processs\q.py