multiprocessing 英 /mʌltɪ'prəʊsesɪŋ/ n. [计][通信] 多重处理
1、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。
2、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，可用来开启一个子进程强调： 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Nonetarget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,'egon',)kwargs表示调用对象的字典,kwargs={ 'name':'egon','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Truep.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。 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 3、Process类的使用
注意：在windows中Process()必须放到# if __name__=='__main__':下：
创建并开启子进程的方式一：
方式一 from multiprocessing import Process import time,random def task(name):print(f"{name} is running")time.sleep(3)print(f"{name} is done") if __name__ == '__main__':# 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,)# name 位子进程的名称 实例化对象p = Process(target=task,args=('子进程1',)) # 初始化对象p.start() # 仅仅只是给操作系统发送一个信号print('主进程') #----------------------------------------------------------- 主 子进程1 is running 子进程1 is done
创建并开启子进程的方式二：
import time import random from multiprocessing import Process class MyProcess(Process):def __init__(self,name):self.name = namesuper().__init__()self.name = namedef run(self):print(f"{self.name} is running")time.sleep(random.randrange(1,3))print(f"{self.name} id done") if __name__ == '__main__':p = MyProcess('子进程1')p.start()print('主')
4、练习题
4.1、思考开启进程的方式一和方式二各开启了几个进程？
一个主进程，一个子进程
4.2、进程之间的内存空间是共享的还是隔离的？下述代码的执行结果是什么？
from multiprocessing import Processn=100 #在windows系统中应该把全局变量定义在if __name__ == '__main__'之上就可以了def work():global nn=0print('子进程内: ',n)if __name__ == '__main__':p=Process(target=work)p.start()print('主进程内: ',n)
输出：
主进程内: 100
子进程内: 0
4.3、基于多进程实现并发的套接字通信？
客户端：
import socket phone = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) phone.connect(('127.0.0.1',8080)) while True:msg = input('>>>').strip()if not msg:continuephone.send(msg.encode('utf-8')) # send 发给操作系统了 data = phone.recv(1024)print(data.decode('utf-8')) phone.close()
服务端：
import socket from multiprocessing import Process #由该类实例化得到的对象，可用来开启一个子进程 def talk(conn):while True:try:data = conn.recv(10240).decode('utf-8')print(data)conn.send(data.upper().encode('utf-8'))except Exception as e:print(e)break def server(ip_port):Server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)Server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) # 解决端口占用情况，操作系统回收端口慢Server.bind(('127.0.0.1', 8080))Server.listen(5)while True:conn,addr = Server.accept()p = Process(target=talk, args=(conn,))p.start()Server.close() if __name__ == '__main__':ip_port = ('127.0.0.1',8080)server(ip_port)
4.4、思考每来一个客户端，服务器就开启一个新的进程来服务它，这种实现方式有无问题？
这种实现方式会造成占用过多的系统资源。