Go语言视频零基础入门到精通

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  作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！



我们已经见过了使用subprocess包来创建子进程，但这个包有两个很大的局限性：1) 我们总是让subprocess运行外部的程序，而不是运行一个python脚本内部编写的函数。2) 进程间只通过管道进行文本交流。以上限制了我们将subprocess包应用到更广泛的多进程任务。(这样的比较实际是不公平的，因为subprocessing本身就是设计成为一个shell，而不是一个多进程管理包)

threading和multiprocessing
(请尽量先阅读Python多线程与同步)
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:

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。
multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue)，效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue，避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。
多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。


Process.PID中保存有PID，如果进程还没有start()，则PID为None。

我们可以从下面的程序中看到Thread对象和Process对象在使用上的相似性与结果上的不同。各个线程和进程都做一件事：打印PID。但问题是，所有的任务在打印的时候都会向同一个标准输出(stdout)输出。这样输出的字符会混合在一起，无法阅读。使用Lock同步，在一个任务输出完成之后，再允许另一个任务输出，可以避免多个任务同时向终端输出。

1. # Similarity and difference of multi thread vs. multi process
2. # Written by Vamei
4. import os
5. import threading
6. import multiprocessing
8. # worker function
9. def worker(sign, lock):
10. lock.acquire()
11. print(sign, os.getpid())
12. lock.release()
14. # Main
15. print("Main:",os.getpid())
17. # Multi-thread
18. record = []
19. lock = threading.Lock()
20. for i in range(5):
21. thread = threading.Thread(target=worker,args=("thread",lock))
22. thread.start()
23. record.append(thread)
25. for thread in record:
26. thread.join()
28. # Multi-process
29. record = []
30. lock = multiprocessing.Lock()
31. for i in range(5):
32. process = multiprocessing.Process(target=worker,args=("process",lock))
33. process.start()
34. record.append(process)
36. for process in record:
37. process.join()

复制代码

所有Thread的PID都与主程序相同，而每个Process都有一个不同的PID。
(练习: 使用mutiprocessing包将Python多线程与同步中的多线程程序更改为多进程程序)

Pipe和Queue
正如我们在Linux多线程中介绍的管道PIPE和消息队列message queue，multiprocessing包中有Pipe类和Queue类来分别支持这两种IPC机制。Pipe和Queue可以用来传送常见的对象。

1) Pipe可以是单向(half-duplex)，也可以是双向(duplex)。我们通过mutiprocessing.Pipe(duplex=False)创建单向管道 (默认为双向)。一个进程从PIPE一端输入对象，然后被PIPE另一端的进程接收，单向管道只允许管道一端的进程输入，而双向管道则允许从两端输入。
下面的程序展示了Pipe的使用:

1. # Multiprocessing with Pipe
2. # Written by Vamei
4. import multiprocessing as mul
6. def proc1(pipe):
7. pipe.send("hello")
8. print("proc1 rec:",pipe.recv())
10. def proc2(pipe):
11. print("proc2 rec:",pipe.recv())
12. pipe.send("hello, too")
14. # Build a pipe
15. pipe = mul.Pipe()
17. # Pass an end of the pipe to process 1
18. p1   = mul.Process(target=proc1, args=(pipe[0],))
19. # Pass the other end of the pipe to process 2
20. p2   = mul.Process(target=proc2, args=(pipe[1],))
21. p1.start()
22. p2.start()
23. p1.join()
24. p2.join()

复制代码

这里的Pipe是双向的。
Pipe对象建立的时候，返回一个含有两个元素的表，每个元素代表Pipe的一端(Connection对象)。我们对Pipe的某一端调用send()方法来传送对象，在另一端使用recv()来接收。

2) Queue与Pipe相类似，都是先进先出的结构。但Queue允许多个进程放入，多个进程从队列取出对象。Queue使用mutiprocessing.Queue(maxsize)创建，maxsize表示队列中可以存放对象的最大数量。

下面的程序展示了Queue的使用:

1. # Written by Vamei
2. import os
3. import multiprocessing
4. import time
5. #==================
6. # input worker
7. def inputQ(queue):
8. info = str(os.getpid()) + "(put):" + str(time.time())
9. queue.put(info)
11. # output worker
12. def outputQ(queue,lock):
13. info = queue.get()
14. lock.acquire()
15. print (str(os.getpid()) + "(get):" + info)
16. lock.release()
17. #===================
18. # Main
19. record1 = []   # store input processes
20. record2 = []   # store output processes
21. lock  = multiprocessing.Lock()    # To prevent messy print
22. queue = multiprocessing.Queue(3)
24. # input processes
25. for i in range(10):
26. process = multiprocessing.Process(target=inputQ,args=(queue,))
27. process.start()
28. record1.append(process)
30. # output processes
31. for i in range(10):
32. process = multiprocessing.Process(target=outputQ,args=(queue,lock))
33. process.start()
34. record2.append(process)
36. for p in record1:
37. p.join()
39. queue.close() # No more object will come, close the queue
41. for p in record2:
42. p.join()

复制代码

一些进程使用put()在Queue中放入字符串，这个字符串中包含PID和时间。另一些进程从Queue中取出，并打印自己的PID以及get()的字符串。

总结
Process, Lock, Event, Semaphore, Condition
Pipe, Queue