本文主要是介绍进程 1.进程,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
进程
进程
进程的概念
进程(Process)是资源分配的最小单位,也是线程的容器。进程会根据运行需要,让操作系统动态分配各种资源
程序是静态的、固定不变的,一个程序运行起来后,代码+所需资源,被称为进程,它是操作系统分配资源的基本单位
进程和线程
CPU的时间片轮转,在不同的时间段切换执行不同的进程,但切换进程耗时较大,所以引来了轻量级进程,即线程
一个进程中包含多个线程(代码流),也就是进程中同时运行的多个方法体,如果没有进程,线程是不能独立运行的
进程的状态
工作中,任务数往往大于CPU核心数,即一定有一些任务正在执行,而另外一些任务在等待CPU执行,因此产生了不同状态
就绪:运行条件都已经满足,等待CPU执行
运行:CPU正在执行其功能
等待:等待某些条件满足,如程序sleep
启动 调度 结束
新建 ----> 就绪 ----> 运行 ----> 死亡
↑ |
满足条件 | ↓ 等待条件
等待(阻塞)
multiprocessing模块
该模块是跨平台版本的多进程模块
进程的id
可以使用 kill -9 / kill -u [进程id] 来杀死进程(Windows:taskkill /pid [pif] -f)
获取进程的id有两种方式:
1.multiprocessing.current_process().pid
2.os.getpid(),os.getppid()
进程的参数传递
子进程的参数在创建进程对象时定义,传递参数有三种方式:
1.使用tuple传递
2.使用dict传递
3.混合使用tuple和dict传递
进程守护
控制子进程的终止
1.进程守护:obj.daemon = True
2.终止子进程:obj.terminate()
multiprocessing
multiprocessing.Process(target=func,[name=name,[args=()/kwargs{}]])
功能:创建子进程对象,这个对象可以理解为一个独立的进程,可以执行其他事务
参数:
target:如果传递了函数的引用,子进程就执行这个函数
args=()/kwargs={}:参数列表,args=()为按顺序传递,kwargs={}为按关键字传递
name:为进程设置名字,可选
obj属性:
name:当前进程名,默认为Process-N,N为从1开始递增的整数
pid:当前进程的进程号
daemon:值为True时激活进程守护
obj.start()
功能:启动子进程
obj.is_alive()
功能:判断子进程是否存活
obj.join([timeout])
功能:是否等待子进程执行结束
参数:timeout:等待时间,为空时则等待至执行结束
obj.terminate()
功能:无论任务是否完成,立即终止子进程
obj.current_process()
功能:获取当前进程对象
multiprocessing.Queue(n)
功能:创建queue对象
参数:n:queue的长度,若没有指定n或n为负数,代表可接收的消息数量没有上限
multiprocessing.Manager().Queue(n)
功能:创建进程池中的queue对象
参数:n:queue的长度
Queue_obj.put(item,[block[,timeout]])
功能:将item写入queue
参数:
item:写入queue的内容
block:控制queue没有空间可写入时的阻塞状态,默认为True
True:没有空间可写入时,程序阻塞,进入时间为timeout的等待,若还没有空间则引发异常
False:没有空间可写入时引发异常
timeout:阻塞时间,单位为s
Queue_obj.put_nowait(item)
功能:相当于queue.put(item,False)
Queue_obj.get([block[,timeout]])
功能:获取queue中队首的值,并将其从queue中移除
参数:
block:控制queue为空时的阻塞状态,默认为True
True:queue为空时,程序阻塞,进入时间为timeout的等待,若还没有读取到数据则引发异常
False:queue为空时引发异常
timeout:阻塞时间,单位为s
Queue_obj.get_nowait()
功能:相当于queue.get(False)
Queue_obj.qsize()
功能:获取当前queue中item的数量
Queue_obj.fill()
功能:判断queue是否为满
Queue_obj.empty()
功能:判断queue是否为空
multiprocessing.Pool(n)
功能:创建进程池
参数:n:进程池的长度
Pool_obj.apply(func,[args[,kwargs]])
功能:进程池中的进程以同步方式执行任务
参数:
func:进程执行的方法
args/kwargs:参数列表
Pool_obj.apply_async(func,[args[,kwargs]])
功能:进程池中的进程以异步方式执行任务
参数:
func:进程执行的方法
args/kwargs:参数列表
返回值:ApplyResult对象,该对象有wait()方法,功能为当前进程执行完毕后续进程才能启动
Pool_obj.close()
功能:使Pool不再接收新的任务,不影响已创建的进程
Pool_obj.terminate()
功能:不管任务是否完成,立即终止
Pool_obj.join()
功能:等待Pool中所有进程执行完毕再退出,必须在close或terminate之后使用
import multiprocessing
import time
import os
def work(a,b,c):
print('参数:',a,b,c)
for i in range(10):
# 获取当前进程对象
process_s = multiprocessing.current_process()
print('work',i,process_s,process_s.pid)
# 获取当前进程id和父进程id
pid,ppid = os.getpid(),os.getppid()
print(pid,ppid)
time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
# 获取当前进程对象
process_main = multiprocessing.current_process()
print(process_main,process_main.pid)
# 获取当前进程id和父进程id
pid,ppid = os.getpid(),os.getppid()
print(pid,ppid)
# 创建进程对象
process_obj = multiprocessing.Process(target=work,name='p1',args=(10,),kwargs={'c':1000,'b':100})
# 设置进程守护
# process_obj.daemon = True
# 启动进程
process_obj.start()
print('xxxx')
# 控制主进程终止
time.sleep(2)
# 终止子进程
process_obj.terminate()
print('over')
exit()
print('xxxx....')
<_MainProcess(MainProcess, started)> 4140
4140 7596
xxxx
参数: 10 100 1000
work 0 <Process(p1, started)> 11180
11180 4140
work 1 <Process(p1, started)> 11180
11180 4140
work 2 <Process(p1, started)> 11180
11180 4140
over
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