进程

 

  • 进程和线程的对比
    1     """ 2 进程： 3 优点；可以同时被多个cpu处理（有几核就可以同时处理几个线程） 4 缺点：消耗内存资源 5 6 线程： 7 一个进程有多个线程，线程相当于进程的子任务 8 优点：共享资源，io操作时（不利用CPU），可以并发 9 缺点：抢占资源 10 11 io密集：多线程 12 计算密集：多进程 13 14 """
  • multiprocessing
    windows下的多进程模块
 1 """
 2 multiprocessing
 3 windows下的多进程模块
 4 multiprocessing 模块提供一个process类来表示一个进程对象
 5 """
 6 from multiprocessing import Process
 7 import os
 8 
 9 # 子进程要执行的代码
10 def run_proc(name):
11     # os.getpid():获取当前线程ID
12     print("Run child process %s(%s)..."%(name, os.getpid()))
13 
14 
15 if __name__ == '__main__':
16     print('Parent process %s'  % os.getpid())
17     # 为run_proc这个对象创建进程，传入的参数为test
18     p = Process(target = run_proc,args = ('test',))
19     print('Child process will start..')
20     # start开启进程
21     p.start()
22     # join（）方法可以等待子进程结束后再继续往下执行
23     # 即等子进程执行完Run child process test(10160)...后，再往下执行Child process end
24     p.join()
25     print('Child process end')
26 
27     """
28     有join方法时：
29         Parent process 9300
30         Child process will start..
31         Run child process test(1060)...
32         Child process end
33     无join方法时：
34         Parent process 6104
35         Child process will start..
36         Child process end
37         Run child process test(8360)...
38     """
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  • pool进程池
 1 """
 2 pool进程池
 3 """
 4 from multiprocessing import Pool
 5 import os,time,random
 6 
 7 
 8 def long_time_task(name):
 9     print('Run task %s(%s)...'% (name,os.getpid()))
10     start = time.time()
11     time.sleep(random.random()*3)
12     end = time.time()
13     print('Task %s runs %0.2f seconds'%(name,(end - start)))
14 if __name__ =='__main__':
15     print('Parent process %s..' %os.getpid())
16     p = Pool(5)  #空参默认开4个进程
17     for i in range(5):
18         p.apply_async(long_time_task,args=(i,))
19     print('Waiting for all subprocesses done...')
20     p.close()
21     # 对Pool对象调用join(),方法会等待所有子进程执行完毕，
22     # 调用join(),之前必须先调用close()，
23     # 调用close()之后就不能继续添加新的Process了。
24     p.join()
25     print('All subprocesses done')
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  • 子进程
    subprocess模块

 

 1 """
 2 子进程
 3 subprocess模块
 4 """
 5 import subprocess
 6 
 7 # 下面的例子演示了如何在Python代码中运行命令
 8 # 即开启一个子进程来执行nslookup www.python.org
 9 print('$ nslookup www.python.org')
10 r = subprocess.call(['nslookup','www.python.org'])
11 print('Exit code:',r)
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  • 进程间的通信
 1 """
 2 进程间的通信
 3 ython的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。
 4 """
 5 from multiprocessing import Process,Queue
 6 import os,time,random
 7 
 8 # 写数据进程执行的代码
 9 def write(q):
10     print('Process to write: %s'% os.getpid())
11     for value in['A','B','C']:
12         print('Put %s to queue...'% value)
13         q.put(value)
14         time.sleep(random.random())
15 
16 # 读数据进程执行的代码
17 def read(q):
18     print('Process to read:%s'%os.getpid())
19     while True:
20         value = q.get(True)
21         print('Get %s from queue..'%value)
22 
23 if __name__ =='__main__':
24     # 父进程创建Queue，并传给各个子进程
25     q = Queue()
26     pw = Process(target=write,args=(q,))
27     pr = Process(target=read,args=(q,))
28     # 启动子进程pw,写入
29     pw.start()
30     # 启动子进程pr,读取
31     pr.start()
32     # 等待pw结束
33     pw.join()
34     # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止
35     pr.terminate()
36 
37 
38 """
39 random.random
40 random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0
41 random.uniform
42 　　random.uniform的函数原型为：random.uniform(a, b)，
43 用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，
44 则生成的随机数n: a <= n <= b。如果 a <b， 则 b <= n <= a。
45 random.randint
46 　　random.randint()的函数原型为：random.randint(a, b)，用于生成一个指定范围内的整数。
47 其中参数a是下限，参数b是上限，生成的随机数n: a <= n <= b
48 """
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posted @ 2017-05-11 00:14  yangyongbo  阅读(64)  评论(0)    收藏  举报