下面来说说Python的并发编程
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上次说了累累Linux下进程有关文化,这边不再复述,下边包车型地铁话说Python的面世编程,如有错误接待提议~

即便越过听不懂的能够倾心三回的篇章:

合罗马尼亚(România)语档:

在线预览:http://github.lesschina.com/python/base/concurrency/2.并发编制程序-进度篇.html

1.进程篇¶

合德文书档案:

Code:

1.1.进程(Process)¶

Python的长河创立丰富有助于,看个案例:(这种方法通用,fork只适用于Linux系)

import os
# 注意一下,导入的是Process不是process(Class是大写开头)
from multiprocessing import Process

def test(name):
    print("[子进程-%s]PID:%d,PPID:%d" % (name, os.getpid(), os.getppid()))

def main():
    print("[父进程]PID:%d,PPID:%d" % (os.getpid(), os.getppid()))
    p = Process(target=test, args=("萌萌哒", )) # 单个元素的元组表达别忘了(x,)
    p.start()
    p.join()  # 父进程回收子进程资源(内部调用了wait系列方法)

if __name__ == '__main__':
    main()

运转结果:

[父进程]PID:25729,PPID:23434
[子进程-萌萌哒]PID:25730,PPID:25729

创制子进度时,传入一个推行函数和参数,用start()方法来运行进度就可以

join()艺术是父进度回收子过程的卷入(主要是回收活死人子进程(点自个儿))

其余参数能够参照源码 or 文书档案,贴一下源码的init方法:

def __init__(self,group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={},*,daemon=None)

扩展:name:为当前进程实例的别名

  1. p.is_alive() 判定进度实例p是不是还在实施
  2. p.terminate() 终止进度(发SIGTERM信号)

上面的案例一经用OOP来落到实处正是那般:(要是不内定方法,暗许调Run方法)

import os
from multiprocessing import Process

class My_Process(Process):
    # 重写了Proce类的Init方法
    def __init__(self, name):
        self.__name = name
        Process.__init__(self)  # 调用父类方法

    # 重写了Process类的run()方法
    def run(self):
        print("[子进程-%s]PID:%d,PPID:%d" % (self.__name, os.getpid(),
                                          os.getppid()))

def main():
    print("[父进程]PID:%d,PPID:%d" % (os.getpid(), os.getppid()))
    p = My_Process("萌萌哒") # 如果不指定方法,默认调Run方法
    p.start()
    p.join()  # 父进程回收子进程资源(内部调用了wait系列方法)


if __name__ == '__main__':
    main()

PS:multiprocessing.Process自行管理僵死进程,不用像os.fork那样自个儿树立时限信号管理程序、安装时限信号管理程序


1.1.源码开展¶

今昔说说里面包车型客车有个别路子(只想用的能够忽略)

新本子的包装或者多层,那时候能够看看Python3.3.X多种(这几个好不轻便Python3最先版本了,比非常多代码都暴揭发来,相比较明了直观)

multiprocessing.process.py

# 3.4.x开始,Process有了一个BaseProcess
# https://github.com/python/cpython/blob/3.7/Lib/multiprocessing/process.py
# https://github.com/lotapp/cpython3/tree/master/Lib/multiprocessing/process.py
def join(self, timeout=None):
    '''一直等到子进程over'''
    self._check_closed()
    # 断言(False就触发异常,提示就是后面的内容
    # 开发中用的比较多,部署的时候可以python3 -O xxx 去除所以断言
    assert self._parent_pid == os.getpid(), "只能 join 一个子进程"
    assert self._popen is not None, "只能加入一个已启动的进程"
    res = self._popen.wait(timeout) # 本质就是用了我们之前讲的wait系列
    if res is not None:
        _children.discard(self) # 销毁子进程

multiprocessing.popen_fork.py

# 3.4.x开始,在popen_fork文件中(以前是multiprocessing.forking.py)
# https://github.com/python/cpython/blob/3.7/Lib/multiprocessing/popen_fork.py
# https://github.com/lotapp/cpython3/tree/master/Lib/multiprocessing/popen_fork.py
def wait(self, timeout=None):
    if self.returncode is None:
        # 设置超时的一系列处理
        if timeout is not None:
            from multiprocessing.connection import wait
            if not wait([self.sentinel], timeout):
                return None
        # 核心操作
        return self.poll(os.WNOHANG if timeout == 0.0 else 0)
    return self.returncode

# 回顾一下上次说的:os.WNOHANG - 如果没有子进程退出,则不阻塞waitpid()调用
def poll(self, flag=os.WNOHANG):
    if self.returncode is None:
        try:
            # 他的内部调用了waitpid
            pid, sts = os.waitpid(self.pid, flag)
        except OSError as e:
            # 子进程尚未创建
            # e.errno == errno.ECHILD == 10
            return None
        if pid == self.pid:
            if os.WIFSIGNALED(sts):
                self.returncode = -os.WTERMSIG(sts)
            else:
                assert os.WIFEXITED(sts), "Status is {:n}".format(sts)
                self.returncode = os.WEXITSTATUS(sts)
    return self.returncode

关于断言的轻松表明:(别泛滥)

举个例子条件为真,它怎么着都不做,反之它触发多少个带可选错误音信的AssertionError

def test(a, b):
    assert b != 0, "哥哥,分母不能为0啊"
    return a / b

def main():
    test(1, 0)

if __name__ == '__main__':
    main()

结果:

Traceback (most recent call last):
  File "0.assert.py", line 11, in <module>
    main()
  File "0.assert.py", line 7, in main
    test(1, 0)
  File "0.assert.py", line 2, in test
    assert b != 0, "哥哥,分母不能为0啊"
AssertionError: 哥哥,分母不能为0啊

运作的时候可以钦定-O参数来忽略assert,eg:

python3 -O 0.assert.py

Traceback (most recent call last):
  File "0.assert.py", line 11, in <module>
    main()
  File "0.assert.py", line 7, in main
    test(1, 0)
  File "0.assert.py", line 3, in test
    return a / b
ZeroDivisionError: division by zero

扩展:


1.2.进程池¶

八个进程就无需自个儿手动去管理了,有Pool来帮您做到,先看个案例:

import os
import time
from multiprocessing import Pool  # 首字母大写

def test(name):
    print("[子进程-%s]PID=%d,PPID=%d" % (name, os.getpid(), os.getppid()))
    time.sleep(1)

def main():
    print("[父进程]PID=%d,PPID=%d" % (os.getpid(), os.getppid()))
    p = Pool(5) # 设置最多5个进程(不设置就默认为CPU核数)
    for i in range(10):
        # 异步执行
        p.apply_async(test, args=(i, )) # 同步用apply(如非必要不建议用)
    p.close() # 关闭池,不再加入新任务
    p.join() # 等待所有子进程执行完毕回收资源(join可以指定超时时间,eg:`p.join(1)`)
    print("over")

if __name__ == '__main__':
    main()

图示:(join能够钦赐超时时间,eg:p.join(1)
图片 1

调用join()从前必须先调用close(),调用close()自此就不能够持续增添新的Process(上面会说怎么)


1.3.源码张开¶

说飞鹤下Pool的暗中同意大小是CPU的核数,看源码:

multiprocessing.pool.py

# https://github.com/python/cpython/blob/3.7/Lib/multiprocessing/pool.py
# https://github.com/lotapp/cpython3/tree/master/Lib/multiprocessing/pool.py
class Pool(object):
    def __init__(self, processes=指定的进程数,...):
        if processes is None:
            processes = os.cpu_count() or 1 # os.cpu_count() ~ CPU的核数

源码里面apply_async方式,是有回调函数(callback)的

def apply_async(self,func,args=(),kwds={},callback=None,error_callback=None):
    if self._state != RUN:
        raise ValueError("Pool not running")
    result = ApplyResult(self._cache, callback, error_callback)
    self._taskqueue.put(([(result._job, 0, func, args, kwds)], None))
    return result

来看个例证:(和JQ很像)

import os
import time
from multiprocessing import Pool  # 首字母大写

def test(name):
    print("[子进程%s]PID=%d,PPID=%d" % (name, os.getpid(), os.getppid()))
    time.sleep(1)
    return name

def error_test(name):
    print("[子进程%s]PID=%d,PPID=%d" % (name, os.getpid(), os.getppid()))
    raise Exception("[子进程%s]啊,我挂了~" % name)

def callback(result):
    """成功之后的回调函数"""
    print("[子进程%s]执行完毕" % result)  # 没有返回值就为None

def error_callback(msg):
    """错误之后的回调函数"""
    print(msg)

def main():
    print("[父进程]PID=%d,PPID=%d" % (os.getpid(), os.getppid()))
    p = Pool()  # CPU默认核数
    for i in range(5):
        # 搞2个出错的看看
        if i > 2:
            p.apply_async(
                error_test,
                args=(i, ),
                callback=callback,
                error_callback=error_callback)  # 异步执行
        else:
            # 异步执行,成功后执行callback函数(有点像jq)
            p.apply_async(test, args=(i, ), callback=callback)
    p.close()  # 关闭池,不再加入新任务
    p.join()  # 等待所有子进程执行完毕回收资源
    print("over")

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:

[父进程]PID=12348,PPID=10999
[子进程0]PID=12349,PPID=12348
[子进程2]PID=12351,PPID=12348
[子进程1]PID=12350,PPID=12348
[子进程3]PID=12352,PPID=12348
[子进程4]PID=12352,PPID=12348
[子进程3]啊,我挂了~
[子进程4]啊,我挂了~
[子进程0]执行完毕
[子进程2]执行完毕
[子进程1]执行完毕
over

 

紧接着上边继续进行,补充说说得到函数重临值。上面是通过成功后的回调函数来获取返回值,这一次说说自带的章程:

import time
from multiprocessing import Pool, TimeoutError

def test(x):
    """开平方"""
    time.sleep(1)
    return x * x

def main():
    pool = Pool()
    task = pool.apply_async(test, (10, ))
    print(task)
    try:
        print(task.get(timeout=1))
    except TimeoutError as ex:
        print("超时了~", ex)

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:(apply_async回到一个ApplyResult类,里面有个get方法能够博得重回值)

<multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x7fbc354f50b8>
超时了~

再举个例证,顺便把Pool里面的mapimap办法搞个案例(类比jq)

import time
from multiprocessing import Pool

def test(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=4) as pool:
        task = pool.apply_async(test, (10, ))
        print(task.get(timeout=1))

        obj_list = pool.map(test, range(10))
        print(obj_list)
        # 返回一个可迭代类的实例对象
        obj_iter = pool.imap(test, range(10))
        print(obj_iter)
        next(obj_iter)
        for i in obj_iter:
            print(i, end=" ")

输出:

100
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
<multiprocessing.pool.IMapIterator object at 0x7ff7f9734198>
1 4 9 16 25 36 49 64 81

稍稍看一眼源码:(基础忘了足以查看==>
点我 )

class IMapIterator(object):
    def __init__(self, cache):
        self._cond = threading.Condition(threading.Lock())
        self._job = next(job_counter)
        self._cache = cache
        self._items = collections.deque()
        self._index = 0
        self._length = None
        self._unsorted = {}
        cache[self._job] = self

    def __iter__(self):
        return self # 返回一个迭代器

    # 实现next方法
    def next(self, timeout=None):
        with self._cond:
            try:
                item = self._items.popleft()
            except IndexError:
                if self._index == self._length:
                    raise StopIteration from None
                self._cond.wait(timeout)
                try:
                    item = self._items.popleft()
                except IndexError:
                    if self._index == self._length:
                        raise StopIteration from None
                    raise TimeoutError from None

        success, value = item
        if success:
            return value
        raise value
......

扩张:优雅杀死子进度的斟酌


1.4.拓展之subprocess¶

合法文书档案:

还记得在此以前李代桃僵的execlxxx系列吗?

这不,subprocess正是它的一层封装,当然了要庞大的多,先看个例证:(以os.execlp的事例为引)

import subprocess

def main():
    # os.execlp("ls", "ls", "-al")  # 执行Path环境变量可以搜索到的命令
    result = subprocess.run(["ls", "-al"])
    print(result)

if __name__ == '__main__':
    main()

输出

总用量 44
drwxrwxr-x 2 dnt dnt 4096 8月   7 17:32 .
drwxrwxr-x 4 dnt dnt 4096 8月   6 08:01 ..
-rw-rw-r-- 1 dnt dnt  151 8月   3 10:49 0.assert.py
-rw-rw-r-- 1 dnt dnt  723 8月   5 18:00 1.process2.py
-rw-rw-r-- 1 dnt dnt  501 8月   3 10:20 1.process.py
-rw-rw-r-- 1 dnt dnt 1286 8月   6 08:16 2.pool1.py
-rw-rw-r-- 1 dnt dnt  340 8月   7 16:38 2.pool2.py
-rw-rw-r-- 1 dnt dnt  481 8月   7 16:50 2.pool3.py
-rw-rw-r-- 1 dnt dnt  652 8月   5 17:01 2.pool.py
-rw-rw-r-- 1 dnt dnt  191 8月   7 17:33 3.subprocess.py
CompletedProcess(args=['ls', '-al'], returncode=0)

文档¶

今昔看下官方的文档描述来精晓一下:

r"""
具有可访问I / O流的子进程
Subprocesses with accessible I/O streams

此模块允许您生成进程,连接到它们输入/输出/错误管道,并获取其返回代码。
This module allows you to spawn processes, connect to their
input/output/error pipes, and obtain their return codes.

完整文档可以查看:https://docs.python.org/3/library/subprocess.html
For a complete description of this module see the Python documentation.

Main API
========
run(...): 运行命令,等待它完成,然后返回`CompletedProcess`实例。
Runs a command, waits for it to complete, 
then returns a CompletedProcess instance.

Popen(...): 用于在新进程中灵活执行命令的类
A class for flexibly executing a command in a new process

Constants(常量)
---------
DEVNULL: 特殊值,表示应该使用`os.devnull`
Special value that indicates that os.devnull should be used

PIPE:    表示应创建`PIPE`管道的特殊值
Special value that indicates a pipe should be created

STDOUT:  特殊值,表示`stderr`应该转到`stdout`
Special value that indicates that stderr should go to stdout

Older API(尽量不用,说不定以后就淘汰了)
=========
call(...): 运行命令,等待它完成,然后返回返回码。
Runs a command, waits for it to complete, then returns the return code.

check_call(...): Same as call() but raises CalledProcessError()
    if return code is not 0(返回值不是0就引发异常)

check_output(...): 与check_call()相同,但返回`stdout`的内容,而不是返回代码
Same as check_call but returns the contents of stdout instead of a return code

getoutput(...): 在shell中运行命令,等待它完成,然后返回输出
Runs a command in the shell, waits for it to complete,then returns the output

getstatusoutput(...): 在shell中运行命令,等待它完成,然后返回一个(exitcode,output)元组
Runs a command in the shell, waits for it to complete,
then returns a (exitcode, output) tuple
"""

实质上看看源码很有趣:(内部其实正是调用的os.popen【过程起始篇讲进程守护的时候用过】)

def run(*popenargs, input=None, capture_output=False,
        timeout=None, check=False, **kwargs):

    if input is not None:
        if 'stdin' in kwargs:
            raise ValueError('stdin和输入参数可能都不会被使用。')
        kwargs['stdin'] = PIPE

    if capture_output:
        if ('stdout' in kwargs) or ('stderr' in kwargs):
            raise ValueError('不能和capture_outpu一起使用stdout 或 stderr')
        kwargs['stdout'] = PIPE
        kwargs['stderr'] = PIPE

    with Popen(*popenargs, **kwargs) as process:
        try:
            stdout, stderr = process.communicate(input, timeout=timeout)
        except TimeoutExpired:
            process.kill()
            stdout, stderr = process.communicate()
            raise TimeoutExpired(
                process.args, timeout, output=stdout, stderr=stderr)
        except:  # 包括KeyboardInterrupt的通信处理。
            process.kill()
            # 不用使用process.wait(),.__ exit__为我们做了这件事。
            raise
        retcode = process.poll()
        if check and retcode:
            raise CalledProcessError(
                retcode, process.args, output=stdout, stderr=stderr)
    return CompletedProcess(process.args, retcode, stdout, stderr)

回到值类型:CompletedProcess

# https://github.com/lotapp/cpython3/blob/master/Lib/subprocess.py
class CompletedProcess(object):
    def __init__(self, args, returncode, stdout=None, stderr=None):
        self.args = args
        self.returncode = returncode
        self.stdout = stdout
        self.stderr = stderr

    def __repr__(self):
    """对象按指定的格式显示"""
        args = [
            'args={!r}'.format(self.args),
            'returncode={!r}'.format(self.returncode)
        ]
        if self.stdout is not None:
            args.append('stdout={!r}'.format(self.stdout))
        if self.stderr is not None:
            args.append('stderr={!r}'.format(self.stderr))
        return "{}({})".format(type(self).__name__, ', '.join(args))

    def check_returncode(self):
        """如果退出代码非零,则引发CalledProcessError"""
        if self.returncode:
            raise CalledProcessError(self.returncode, self.args, self.stdout,
                                     self.stderr)

简单demo¶

再来个案例体会一下便利之处:

import subprocess

def main():
    result = subprocess.run(["ping", "www.baidu.com"])
    print(result.stdout)

if __name__ == '__main__':
    main()

图示:
图片 2

交互demo¶

再来个有力的案例(交互的前后相继都得以,比如 ftpnslookup
等等):popen1.communicate

import subprocess

def main():
    process = subprocess.Popen(
        ["ipython3"],
        stdin=subprocess.PIPE,
        stdout=subprocess.PIPE,
        stderr=subprocess.PIPE)
    try:
        # 对pstree进行交互
        out, err = process.communicate(input=b'print("hello")', timeout=3)
        print("Out:%s\nErr:%s" % (out.decode(), err.decode()))
    except TimeoutError:
        # 如果超时到期,则子进程不会被终止,需要自己处理一下
        process.kill()
        out, err = process.communicate()
        print("Out:%s\nErr:%s" % (out.decode(), err.decode()))

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:

IPython 6.4.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]: hello

In [2]: Do you really want to exit ([y]/n)?

Err:

注意点:即使超时到期,则子进度不会被结束,需求本身管理一下(官方提示)

通信demo¶

那几个等会说进度间通讯还只怕会说,所以轻便举个例证,老规矩拿ps aux | grep bash说事:

import subprocess


def main():
    # ps aux | grep bash
    # 进程1获取结果
    p1 = subprocess.Popen(["ps", "-aux"], stdout=subprocess.PIPE)
    # 得到进程1的结果再进行筛选
    p2 = subprocess.Popen(["grep", "bash"], stdin=p1.stdout, stdout=subprocess.PIPE)
    # 关闭写段(结果已经获取到进程2中了,防止干扰显示)
    p1.stdout.close()
    # 与流程交互:将数据发送到stdin并关闭它。
    msg_tuple = p2.communicate()
    # 输出结果
    print(msg_tuple[0].decode())

if __name__ == '__main__':
    main()

出口:(从前案例:经过间通讯~PIPE无名管道)

dnt       2470  0.0  0.1  24612  5236 pts/0    Ss   06:01   0:00 bash
dnt       2512  0.0  0.1  24744  5760 pts/1    Ss   06:02   0:00 bash
dnt      20784  0.0  0.1  24692  5588 pts/2    Ss+  06:21   0:00 /bin/bash
dnt      22377  0.0  0.0  16180  1052 pts/1    S+   06:30   0:00 grep bash

任何扩充能够看看这篇小说:subprocess与Popen()

 

1.5.进度间通讯~PIPE管道通信¶

那些比较有意思,看个案例:

from multiprocessing import Process, Pipe

def test(w):
    w.send("[子进程]老爸,老妈回来记得喊我一下~")
    msg = w.recv()
    print(msg)

def main():
    r, w = Pipe()
    p1 = Process(target=test, args=(w, ))
    p1.start()
    msg = r.recv()
    print(msg)
    r.send("[父进程]滚犊子,赶紧写作业,不然我得跪方便面!")
    p1.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

结果:

老爸,老妈回来记得喊我一下~
滚犊子,赶紧写作业,不然我得跪方便面!

multiprocessing.Pipe源码剖判¶

循途守辙道理应该子进程自个儿写完自身读了,和上次讲得分裂啊?不急,先看看源码:

# https://github.com/lotapp/cpython3/blob/master/Lib/multiprocessing/context.py
def Pipe(self, duplex=True):
    '''返回由管道连接的两个连接对象'''
    from .connection import Pipe
    return Pipe(duplex)

看看connection.Pipe艺术的定义部分,是还是不是双向通讯就看您是或不是设置duplex=True

# https://github.com/lotapp/cpython3/blob/master/Lib/multiprocessing/connection.py
if sys.platform != 'win32':
    def Pipe(duplex=True):
        '''返回管道两端的一对连接对象'''
        if duplex:
            # 双工内部其实是socket系列(下次讲)
            s1, s2 = socket.socketpair()
            s1.setblocking(True)
            s2.setblocking(True)
            c1 = Connection(s1.detach())
            c2 = Connection(s2.detach())
        else:
            # 这部分就是我们上次讲的pipe管道
            fd1, fd2 = os.pipe()
            c1 = Connection(fd1, writable=False)
            c2 = Connection(fd2, readable=False)
        return c1, c2
else: 
    def Pipe(duplex=True):
        # win平台的一系列处理
        ......
        c1 = PipeConnection(h1, writable=duplex)
        c2 = PipeConnection(h2, readable=duplex)
        return c1, c2

经过源码知道了,原本双工是透过socket搞的啊~

再看个和原先一样效果的案例:(不用关来关去的了,方便!)

from multiprocessing import Process, Pipe

def test(w):
    # 只能写
    w.send("[子进程]老爸,咱们完了,老妈一直在门口~")

def main():
    r, w = Pipe(duplex=False)
    p1 = Process(target=test, args=(w, ))
    p1.start() # 你把这个放在join前面就直接死锁了
    msg = r.recv() # 只能读
    print(msg)
    p1.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:(能够思索下为啥start换个位置就死锁,提示:阻塞读写

[子进程]老爸,咱们完了,老妈一直在门口~

再举个Pool的例证,我们就进去明日的首要了:

from multiprocessing import Pipe, Pool

def proc_test1(conn):
    conn.send("[小明]小张,今天哥们要见一女孩,你陪我呗,我24h等你回复哦~")
    msg = conn.recv()
    print(msg)

def proc_test2(conn):
    msg = conn.recv()
    print(msg)
    conn.send("[小张]不去,万一被我帅气的外表迷倒就坑了~")

def main():
    conn1, conn2 = Pipe()
    p = Pool()
    p.apply_async(proc_test1, (conn1, ))
    p.apply_async(proc_test2, (conn2, ))
    p.close()  # 关闭池,不再接收新任务
    p.join()  # 等待回收,必须先关才能join,不然会异常

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:

[小明]小张,今天哥们要见一女孩,你陪我呗,我24h等你回复哦~
[小张]不去,万一被我帅气的外表迷倒就坑了~

pool.join源码剖析¶

看看源码就理解了:拜会Pool的join是吗情况?看源码:

# https://github.com/python/cpython/blob/3.7/Lib/multiprocessing/pool.py
# https://github.com/lotapp/cpython3/blob/master/Lib/multiprocessing/pool.py
def join(self):
    util.debug('joining pool')
    if self._state == RUN:
        # 没关闭就join,这边就会抛出一个异常
        raise ValueError("Pool is still running")
    elif self._state not in (CLOSE, TERMINATE):
        raise ValueError("In unknown state")
    self._worker_handler.join()
    self._task_handler.join()
    self._result_handler.join()
    for p in self._pool:
        p.join() # 循环join回收

在pool的__init__的办法中,那一个属性:

self._processes = processes # 指定的进程数
self._pool = [] # 列表
self._repopulate_pool() # 给列表append内容的方法

将池过程的数目加多到钦定的数码,join的时候会利用那一个列表

def _repopulate_pool(self):
    # 指定进程数-当前进程数,差几个补几个
    for i in range(self._processes - len(self._pool)):
        w = self.Process(target=worker,
                         args=(self._inqueue, self._outqueue,
                               self._initializer,
                               self._initargs, self._maxtasksperchild,
                               self._wrap_exception)
                        )
        self._pool.append(w) # 重点来了
        w.name = w.name.replace('Process', 'PoolWorker')
        w.daemon = True # pool退出后,通过pool创建的进程都会退出
        w.start()
        util.debug('added worker')

注意:池的不二秘籍只好由创立它的长河使用


1.5.进程间通讯~Queue管道通讯(常用)¶

一步步的设局,从最底层的的pipe()->os.pipe->PIPE,现在算是到Queue了,心酸啊,明知道地方多个品种

里面相当多不会用,但为了你们能看懂源码,说了这么久%>_<%实际将来当大家从Queue说到MQRPC之后,现在

讲得这个经过间通讯(IPC)也多数不会用了,但精神你得领会,笔者尽大概多剖判点源码,那样你们以往看开源项目压力会非常小

迎接评论指正~

引进案例¶

from multiprocessing import Process, Queue

def test(q):
    q.put("[子进程]老爸,我出去嗨了")
    print(q.get())

def main():
    q = Queue()
    p = Process(target=test, args=(q, ))
    p.start()
    msg = q.get()
    print(msg)
    q.put("[父进程]去吧比卡丘~")
    p.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:(getput暗许是阻塞等待的)

[子进程]老爸,我出去嗨了
[父进程]去吧比卡丘~

源码扩充¶

先看看Queue的起头化方法:(不钦命大小就是最大队列数)

# 队列类型,使用PIPE,缓存,线程
class Queue(object):
    # ctx = multiprocessing.get_context("xxx")
    # 上下文总共3种:spawn、fork、forkserver(扩展部分会提一下)
    def __init__(self, maxsize=0, *, ctx):
        # 默认使用最大容量
        if maxsize <= 0:
            from .synchronize import SEM_VALUE_MAX as maxsize
        self._maxsize = maxsize  # 指定队列大小
        # 创建了一个PIPE匿名管道(单向)
        self._reader, self._writer = connection.Pipe(duplex=False)
        # `multiprocessing/synchronize.py > Lock`
        self._rlock = ctx.Lock()  # 进程锁(读)【非递归】
        self._opid = os.getpid()  # 获取PID
        if sys.platform == 'win32':
            self._wlock = None
        else:
            self._wlock = ctx.Lock()  # 进程锁(写)【非递归】
        # Semaphore信号量通常用于保护容量有限的资源
        # 控制信号量,超了就异常
        self._sem = ctx.BoundedSemaphore(maxsize)
        # 不忽略PIPE管道破裂的错误
        self._ignore_epipe = False 
        # 线程相关操作
        self._after_fork()
        # 向`_afterfork_registry`字典中注册
        if sys.platform != 'win32':
            register_after_fork(self, Queue._after_fork)

关于getput是阻塞的标题,看下源码探探毕竟:

q.get():收消息

def get(self, block=True, timeout=None):
    # 默认情况是阻塞(lock加锁)
    if block and timeout is None:
        with self._rlock:
            res = self._recv_bytes()
        self._sem.release()  # 信号量+1
    else:
        if block:
            deadline = time.monotonic() + timeout
        # 超时抛异常
        if not self._rlock.acquire(block, timeout):
            raise Empty
        try:
            if block:
                timeout = deadline - time.monotonic()
                # 不管有没有内容都去读,超时就抛异常
                if not self._poll(timeout):
                    raise Empty
            elif not self._poll():
                raise Empty
            # 接收字节数据作为字节对象
            res = self._recv_bytes()
            self._sem.release()  # 信号量+1
        finally:
            # 释放锁
            self._rlock.release()
    # 释放锁后,重新序列化数据
    return _ForkingPickler.loads(res)

queue.put():发消息

def put(self, obj, block=True, timeout=None):
        # 如果Queue已经关闭就抛异常
        assert not self._closed, "Queue {0!r} has been closed".format(self)
        # 记录信号量的锁
        if not self._sem.acquire(block, timeout):
            raise Full  # 超过数量,抛个异常
        # 条件变量允许一个或多个线程等待,直到另一个线程通知它们
        with self._notempty:
            if self._thread is None:
                self._start_thread()
            self._buffer.append(obj)
            self._notempty.notify()

非阻塞get_nowaitput_nowait本质实际上也是调用了getput方法:

def get_nowait(self):
    return self.get(False)

def put_nowait(self, obj):
    return self.put(obj, False)

经过间通讯1下面来说说Python的并发编程。¶

说那样多不如来佛个例证看看:

from multiprocessing import Queue

def main():
    q = Queue(3)  # 只能 put 3条消息
    q.put([1, 2, 3, 4])  # put一个List类型的消息
    q.put({"a": 1, "b": 2})  # put一个Dict类型的消息
    q.put({1, 2, 3, 4})  # put一个Set类型的消息

    try:
        # 不加timeout,就一直阻塞,等消息队列有空位才能发出去
        q.put("再加条消息呗", timeout=2)
    # Full(Exception)是空实现,你可以直接用Exception
    except Exception:
        print("消息队列已满,队列数%s,当前存在%s条消息" % (q._maxsize, q.qsize()))

    try:
        # 非阻塞,不能put就抛异常
        q.put_nowait("再加条消息呗")  # 相当于q.put(obj,False)
    except Exception:
        print("消息队列已满,队列数%s,当前存在%s条消息" % (q._maxsize, q.qsize()))

    while not q.empty():
        print("队列数:%s,当前存在%s条消息 内容%s" % (q._maxsize, q.qsize(), q.get_nowait()))

    print("队列数:%s,当前存在:%s条消息" % (q._maxsize, q.qsize()))

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:

消息队列已满,队列数3,当前存在3条消息
消息队列已满,队列数3,当前存在3条消息
队列数:3,当前存在3条消息 内容[1, 2, 3, 4]
队列数:3,当前存在2条消息 内容{'a': 1, 'b': 2}
队列数:3,当前存在1条消息 内容{1, 2, 3, 4}
队列数:3,当前存在:0条消息

补给说美赞臣(Meadjohnson)(Aptamil)下:

  1. q._maxsize 队列数(尽量不用_起来的属性和格局)
  2. q.qsize()翻看当前队列中留存几条音信
  3. q.full()翻开是或不是满了
  4. q.empty()翻看是不是为空

再看个大致点的子进度间通讯:(铺垫demo)

import os
import time
from multiprocessing import Process, Queue

def pro_test1(q):
    print("[子进程1]PPID=%d,PID=%d,GID=%d"%(os.getppid(), os.getpid(), os.getgid()))
    q.put("[子进程1]小明,今晚撸串不?")

    # 设置一个简版的重试机制(三次重试)
    for i in range(3):
        if not q.empty():
            print(q.get())
            break
        else:
            time.sleep((i + 1) * 2)  # 第一次1s,第二次4s,第三次6s

def pro_test2(q):
    print("[子进程2]PPID=%d,PID=%d,GID=%d"%(os.getppid(), os.getpid(), os.getgid()))
    print(q.get())
    time.sleep(4)  # 模拟一下网络延迟
    q.put("[子进程2]不去,我今天约了妹子")

def main():
    queue = Queue()
    p1 = Process(target=pro_test1, args=(queue, ))
    p2 = Process(target=pro_test2, args=(queue, ))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:(time python3 5.queue2.py

[子进程1]PPID=15220,PID=15221,GID=1000
[子进程2]PPID=15220,PID=15222,GID=1000
[子进程1]小明,今晚撸串不?
[子进程2]不去,我今天约了妹子

real    0m6.087s
user    0m0.053s
sys 0m0.035s

进度间通讯2¶

多进度基本上都以用pool,可用上边说的Queue艺术怎么报错了?

import os
import time
from multiprocessing import Pool, Queue

def error_callback(msg):
    print(msg)

def pro_test1(q):
    print("[子进程1]PPID=%d,PID=%d,GID=%d" % (os.getppid(), os.getpid(),
                                           os.getgid()))
    q.put("[子进程1]小明,今晚撸串不?")

    # 设置一个简版的重试机制(三次重试)
    for i in range(3):
        if not q.empty():
            print(q.get())
            break
        else:
            time.sleep((i + 1) * 2)  # 第一次1s,第二次4s,第三次6s

def pro_test2(q):
    print("[子进程2]PPID=%d,PID=%d,GID=%d" % (os.getppid(), os.getpid(),
                                           os.getgid()))
    print(q.get())
    time.sleep(4)  # 模拟一下网络延迟
    q.put("[子进程2]不去,我今天约了妹子")

def main():
    print("[父进程]PPID=%d,PID=%d,GID=%d" % (os.getppid(), os.getpid(),
                                          os.getgid()))
    queue = Queue()
    p = Pool()
    p.apply_async(pro_test1, args=(queue, ), error_callback=error_callback)
    p.apply_async(pro_test2, args=(queue, ), error_callback=error_callback)
    p.close()
    p.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:(无法将multiprocessing.Queue对象传递给Pool方法)

[父进程]PPID=4223,PID=32170,GID=1000
Queue objects should only be shared between processes through inheritance
Queue objects should only be shared between processes through inheritance

real    0m0.183s
user    0m0.083s
sys 0m0.012s

上面会详说,先看一下正确方法:(队列换了一晃,别的都大同小异Manager().Queue()下面来说说Python的并发编程。)

import os
import time
from multiprocessing import Pool, Manager

def error_callback(msg):
    print(msg)

def pro_test1(q):
    print("[子进程1]PPID=%d,PID=%d,GID=%d" % (os.getppid(), os.getpid(),
                                           os.getgid()))
    q.put("[子进程1]小明,今晚撸串不?")

    # 设置一个简版的重试机制(三次重试)
    for i in range(3):
        if not q.empty():
            print(q.get())
            break
        else:
            time.sleep((i + 1) * 2)  # 第一次1s,第二次4s,第三次6s

def pro_test2(q):
    print("[子进程2]PPID=%d,PID=%d,GID=%d" % (os.getppid(), os.getpid(),
                                           os.getgid()))
    print(q.get())
    time.sleep(4)  # 模拟一下网络延迟
    q.put("[子进程2]不去,我今天约了妹子")

def main():
    print("[父进程]PPID=%d,PID=%d,GID=%d" % (os.getppid(), os.getpid(),
                                          os.getgid()))
    queue = Manager().Queue()
    p = Pool()
    p.apply_async(pro_test1, args=(queue, ), error_callback=error_callback)
    p.apply_async(pro_test2, args=(queue, ), error_callback=error_callback)
    p.close()
    p.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:

[父进程]PPID=4223,PID=31329,GID=1000
[子进程1]PPID=31329,PID=31335,GID=1000
[子进程2]PPID=31329,PID=31336,GID=1000
[子进程1]小明,今晚撸串不?
[子进程2]不去,我今天约了妹子

real    0m6.134s
user    0m0.133s
sys 0m0.035s

再抛个观念题:(Linux)

import os
import time
from multiprocessing import Pool, Queue

def error_callback(msg):
    print(msg)

q = Queue()

def pro_test1():
    global q
    print("[子进程1]PPID=%d,PID=%d,GID=%d" % (os.getppid(), os.getpid(),
                                           os.getgid()))
    q.put("[子进程1]小明,今晚撸串不?")
    # 设置一个简版的重试机制(三次重试)
    for i in range(3):
        if not q.empty():
            print(q.get())
            break
        else:
            time.sleep((i + 1) * 2)  # 第一次1s,第二次4s,第三次6s

def pro_test2():
    global q
    print("[子进程2]PPID=%d,PID=%d,GID=%d" % (os.getppid(), os.getpid(),
                                           os.getgid()))
    print(q.get())
    time.sleep(4)  # 模拟一下网络延迟
    q.put("[子进程2]不去,我今天约了妹子")

def main():
    print("[父进程]PPID=%d,PID=%d,GID=%d" % (os.getppid(), os.getpid(),
                                          os.getgid()))
    q = Queue()
    p = Pool()
    p.apply_async(pro_test1, error_callback=error_callback)
    p.apply_async(pro_test2, error_callback=error_callback)
    p.close()
    p.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

出口:(为什么那样也得以【提示:fork】)

[父进程]PPID=12855,PID=16879,GID=1000
[子进程1]PPID=16879,PID=16880,GID=1000
[子进程2]PPID=16879,PID=16881,GID=1000
[子进程1]小明,今晚撸串不?
[子进程2]不去,我今天约了妹子

real    0m6.120s
user    0m0.105s
sys     0m0.024s

进度展开¶

法定参谋:

1.上下文系¶

  1. spawn:(Win默认,Linux下也能够用【>=3.4】)
    1. 父进度运行二个新的python解释器进度。
    2. 子进度只会继续运转进程对象run()方法所需的那多少个能源。
    3. 下面来说说Python的并发编程。不会持续父进度中不要求的文件陈说符和句柄。
    4. 与运用fork或forkserver比较,使用此方式运营进度相当慢。
    5. 可在Unix和Windows上选用。Windows上的暗中同意设置。
  2. fork:(Linux下默认)
    1. 父进程用于os.fork()分叉Python解释器。
    2. 子进度在初叶时与父进度同样(那时候内部变量之类的还未曾被修改)
    3. 父进度的有所能源都由子进程继续(用到八线程的时候恐怕有一些题目)
    4. 仅适用于Unix。Unix上的暗中同意值。
  3. forkserver:(常用)
    1. 当程序运行并精选forkserver start方法时,将起动服务器进度。
    2. 从那时起,每当供给二个新进度时,父进度就能再三再四到服务器并要求它划分一个新进度。
    3. fork服务器进程是单线程的,因而它能够安枕无忧选用os.fork()。没有不须要的财富被接续。
    4. 可在Unix平台上选择,支持通过Unix管道传递文件陈述符。

那块官方文书档案很详细,贴下官方的2个案例:

通过multiprocessing.set_start_method(xxx)来设置运营的光景文类型

import multiprocessing as mp

def foo(q):
    q.put('hello')

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn') # 不要过多使用
    q = mp.Queue()
    p = mp.Process(target=foo, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())
    p.join()

输出:(set_start_method永可是多应用)

hello

real    0m0.407s
user    0m0.134s
sys     0m0.012s

下面来说说Python的并发编程。假定你把设置运行上下文注释掉:(消耗的总时间少了数不清)

real    0m0.072s
user    0m0.057s
sys     0m0.016s

也足以通过multiprocessing.get_context(xxx)赢得钦赐项目标上下文

import multiprocessing as mp

def foo(q):
    q.put('hello')

if __name__ == '__main__':
    ctx = mp.get_context('spawn')
    q = ctx.Queue()
    p = ctx.Process(target=foo, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())
    p.join()

输出:(get_context在Python源码里用的可比多,so=>也提议大家这么用)

hello

real    0m0.169s
user    0m0.146s
sys 0m0.024s

从结果来看,总耗费时间也少了累累


2.日记种类¶

说下日记相关的事体:

先看下multiprocessing在那之中的日志记录:

# https://github.com/lotapp/cpython3/blob/master/Lib/multiprocessing/context.py
def log_to_stderr(self, level=None):
    '''打开日志记录并添加一个打印到stderr的处理程序'''
    from .util import log_to_stderr
    return log_to_stderr(level)

更多Loging模块内容能够看官方文档:

本条是内部代码,看看就可以:

# https://github.com/lotapp/cpython3/blob/master/Lib/multiprocessing/util.py
def log_to_stderr(level=None):
    '''打开日志记录并添加一个打印到stderr的处理程序'''
    # 全局变量默认是False
    global _log_to_stderr
    import logging

    # 日记记录转换成文本
    formatter = logging.Formatter(DEFAULT_LOGGING_FORMAT)
    # 一个处理程序类,它将已适当格式化的日志记录写入流
    handler = logging.StreamHandler()  # 此类不会关闭流,因为用到了sys.stdout|sys.stderr
    # 设置格式:'[%(levelname)s/%(processName)s] %(message)s'
    handler.setFormatter(formatter)

    # 返回`multiprocessing`专用的记录器
    logger = get_logger()
    # 添加处理程序
    logger.addHandler(handler)

    if level:
        # 设置日记级别
        logger.setLevel(level)
    # 现在log是输出到stderr的
    _log_to_stderr = True
    return _logger

Logging从前也可能有提过,能够看看:https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9333792.html\#2.装饰器传参的扩大(可传可不传)

来个案例:

import logging
from multiprocessing import Process, log_to_stderr

def test():
    print("test")

def start_log():
    # 把日记输出定向到sys.stderr中
    logger = log_to_stderr()
    # 设置日记记录级别
    # 敏感程度:DEBUG、INFO、WARN、ERROR、CRITICAL
    print(logging.WARN == logging.WARNING)  # 这两个是一样的
    level = logging.INFO
    logger.setLevel(level)  # 设置日记级别(一般都是WARN)

    # 自定义输出
    # def log(self, level, msg, *args, **kwargs):
    logger.log(level, "我是通用格式")  # 通用,下面的内部也是调用的这个
    logger.info("info 测试")
    logger.warning("warning 测试")
    logger.error("error 测试")

def main():
    start_log()
    # 做的操作都会被记录下来
    p = Process(target=test)
    p.start()
    p.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:

True
[INFO/MainProcess] 我是通用格式
[INFO/MainProcess] info 测试
[WARNING/MainProcess] warning 测试
[ERROR/MainProcess] error 测试
[INFO/Process-1] child process calling self.run()
test
[INFO/Process-1] process shutting down
[INFO/Process-1] process exiting with exitcode 0
[INFO/MainProcess] process shutting down

3.进程5态¶

事先忘记说了~未来快结尾了,补充一下历程5态:(来个草图)

图片 3

 

1.6.进程间状态分享¶

应该尽量防止进度间状态共享,但供给在那,所以依旧得商讨,官方推荐了二种艺术:

1.分享内部存款和储蓄器(Value or Array)¶

事先说过Queue:在Process中间利用没难题,用到Pool,就使用Manager().xxxValueArray,就不太同样了:

寻访源码:(Manager里面包车型大巴Array和Process分享的Array不是多少个定义,而且也并未有一并机制)

# https://github.com/lotapp/cpython3/blob/master/Lib/multiprocessing/managers.py
class Value(object):
    def __init__(self, typecode, value, lock=True):
        self._typecode = typecode
        self._value = value

    def get(self):
        return self._value

    def set(self, value):
        self._value = value

    def __repr__(self):
        return '%s(%r, %r)' % (type(self).__name__, self._typecode, self._value)

    value = property(get, set) # 给value设置get和set方法(和value的属性装饰器一样效果)

def Array(typecode, sequence, lock=True):
    return array.array(typecode, sequence)

Process为例看看怎么用:

from multiprocessing import Process, Value, Array

def proc_test1(value, array):
    print("子进程1", value.value)
    array[0] = 10
    print("子进程1", array[:])

def proc_test2(value, array):
    print("子进程2", value.value)
    array[1] = 10
    print("子进程2", array[:])

def main():
    try:
        value = Value("d", 3.14)  # d 类型,相当于C里面的double
        array = Array("i", range(10))  # i 类型,相当于C里面的int
        print(type(value))
        print(type(array))

        p1 = Process(target=proc_test1, args=(value, array))
        p2 = Process(target=proc_test2, args=(value, array))
        p1.start()
        p2.start()
        p1.join()
        p2.join()

        print("父进程", value.value)  # 获取值
        print("父进程", array[:])  # 获取值
    except Exception as ex:
        print(ex)
    else:
        print("No Except")

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:(ValueArray进程|线程安全的)

<class 'multiprocessing.sharedctypes.Synchronized'>
<class 'multiprocessing.sharedctypes.SynchronizedArray'>
子进程1 3.14
子进程1 [10, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
子进程2 3.14
子进程2 [10, 10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
父进程 3.14
父进程 [10, 10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
No Except

项目方面包车型大巴应和关系:

typecode_to_type = {
    'c': ctypes.c_char,
    'u': ctypes.c_wchar,
    'b': ctypes.c_byte,
    'B': ctypes.c_ubyte,
    'h': ctypes.c_short,
    'H': ctypes.c_ushort,
    'i': ctypes.c_int,
    'I': ctypes.c_uint,
    'l': ctypes.c_long,
    'L': ctypes.c_ulong,
    'q': ctypes.c_longlong,
    'Q': ctypes.c_ulonglong,
    'f': ctypes.c_float,
    'd': ctypes.c_double
}

这八个品类其实是ctypes品类,越来越多的品类能够去`
multiprocessing.sharedctypes`查看,来张图:
图片 4
回头解决GIL的时候会用到C一类别或许Go数不尽的分享库(讲线程的时候会说)


关于进度安全的填补表明:对于原子性操作就绝不说,铁定安全,但注意一下i+=1并非原子性操作:

from multiprocessing import Process, Value

def proc_test1(value):
    for i in range(1000):
        value.value += 1

def main():
    value = Value("i", 0)
    p_list = [Process(target=proc_test1, args=(value, )) for i in range(5)]
    # 批量启动
    for i in p_list:
        i.start()
    # 批量资源回收
    for i in p_list:
        i.join()
    print(value.value)

if __name__ == '__main__':
    main()

出口:(理论上应该是:5×一千=陆仟)

2153

稍微改一下才行:(进程安全:只是提供了平安的方法,并非什么样都不用您忧虑了

# 通用方法
def proc_test1(value):
    for i in range(1000):
        if value.acquire():
            value.value += 1
        value.release()

# 官方案例:(Lock可以使用with托管)
def proc_test1(value):
    for i in range(1000):
        with value.get_lock():
            value.value += 1

# 更多可以查看:`sharedctypes.SynchronizedBase` 源码

输出:(关于锁那块,前面讲线程的时候会详说,看看就好【语法的确比C#麻烦点】)

5000

寻访源码:(从前研商如何优雅的杀死子进度,个中就有一种艺术运用了Value

def Value(typecode_or_type, *args, lock=True, ctx=None):
    '''返回Value的同步包装器'''
    obj = RawValue(typecode_or_type, *args)
    if lock is False:
        return obj
    # 默认支持Lock
    if lock in (True, None):
        ctx = ctx or get_context() # 获取上下文
        lock = ctx.RLock() # 获取递归锁
    if not hasattr(lock, 'acquire'): 
        raise AttributeError("%r has no method 'acquire'" % lock)
    # 一系列处理
    return synchronized(obj, lock, ctx=ctx)

def Array(typecode_or_type, size_or_initializer, *, lock=True, ctx=None):
    '''返回RawArray的同步包装器'''
    obj = RawArray(typecode_or_type, size_or_initializer)
    if lock is False:
        return obj
    # 默认是支持Lock的
    if lock in (True, None):
        ctx = ctx or get_context() # 获取上下文
        lock = ctx.RLock()  # 递归锁属性
    # 查看是否有acquire属性
    if not hasattr(lock, 'acquire'):
        raise AttributeError("%r has no method 'acquire'" % lock)
    return synchronized(obj, lock, ctx=ctx)

推而广之部分能够查看那篇小说:


2.服务器进度(Manager)¶

法定文书档案:

有三个服务器进程负担维护有着的靶子,而其他进度连接到该过程,通过代办对象操作服务器进程个中的目的

经过重回的经纪Manager()将支撑项目list、dict、Namespace、Lock、RLock、Semaphore、BoundedSemaphore、Condition、Event、Barrier、Queue

举个简易例子(前边还有恐怕会再说):(本质实际上就是多个进程通过代理,共同操作服务端内容)

from multiprocessing import Pool, Manager

def test1(d, l):
    d[1] = '1'
    d['2'] = 2
    d[0.25] = None
    l.reverse()

def test2(d, l):
    print(d)
    print(l)

def main():
    with Manager() as manager:
        dict_test = manager.dict()
        list_test = manager.list(range(10))

        pool = Pool()
        pool.apply_async(test1, args=(dict_test, list_test))
        pool.apply_async(test2, args=(dict_test, list_test))
        pool.close()
        pool.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:

{1: '1', '2': 2, 0.25: None}
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

服务器进度管理器比采取分享内部存款和储蓄器对象越来越灵敏,因为它们得以帮衬放肆对象类型。另外,单个管理器能够经过网络在区别Computer上的历程分享。不过,它们比使用分享内部存款和储蓄器慢(毕竟有了“中介”

同步难题依旧须求小心一下,举个例证体会一下:

from multiprocessing import Manager, Process, Lock

def test(dict1, lock):
    for i in range(100):
        with lock:  # 你可以把这句话注释掉,然后就知道为什么加了
            dict1["year"] += 1

def main():
    with Manager() as m:
        lock = Lock()
        dict1 = m.dict({"year": 2000})
        p_list = [Process(target=test, args=(dict1, lock)) for i in range(5)]
        for i in p_list:
            i.start()
        for i in p_list:
            i.join()
        print(dict1)

if __name__ == '__main__':
    main()

增加补充:

  1. multiprocessing.Lock是二个进度安全目的,由此你能够将其平昔传送给子进程并在富有进度中安全地动用它。
  2. 大部可变Python对象(如list,dict,大比比较多类)不能够担保进度中平安,所以它们在经过间分享时必要动用Manager
  3. 多进度方式的弱项是创设进度的代价大,在Unix/Linux系统下,用fork调用还能够,在Windows下创制进度费用巨大。

Manager那块官方文书档案很详细,能够看看:

WinServer的能够仿照效法这篇
or
那篇埋坑记(Manager一般都以布局在Linux的,Win的顾客端不影响)

推而广之补充¶

还记得在此之前的:没辙将multiprocessing.Queue对象传递给Pool方法啊?其实一般都以那二种方法缓和的:

  1. 利用Manager必要转移另七个历程来托管Manager服务器。
    並且存有获得/释放锁的调用都不能够不经过IPC发送到该服务器。
  2. 使用最早化程序在池创立时传递健康multiprocessing.Queue()这将使Queue实例在全数子进程中全局分享

再看一下Pool的__init__方法:

# processes:进程数
# initializer,initargs 初始化进行的操作
# maxtaskperchild:每个进程执行task的最大数目
# contex:上下文对象
def __init__(self, processes=None, initializer=None, initargs=(),
                 maxtasksperchild=None, context=None):

先是种方法相当不足轻量级,在讲案例前,稍微说下第三种办法:(也算把地方留下的悬念解了)

import os
import time
from multiprocessing import Pool, Queue

def error_callback(msg):
    print(msg)

def pro_test1():
    print("[子进程1]PPID=%d,PID=%d" % (os.getppid(), os.getpid()))
    q.put("[子进程1]小明,今晚撸串不?")

    # 设置一个简版的重试机制(三次重试)
    for i in range(3):
        if not q.empty():
            print(q.get())
            break
        else:
            time.sleep((i + 1) * 2)  # 第一次1s,第二次4s,第三次6s

def pro_test2():
    print("[子进程2]PPID=%d,PID=%d" % (os.getppid(), os.getpid()))
    print(q.get())
    time.sleep(4)  # 模拟一下网络延迟
    q.put("[子进程2]不去,我今天约了妹子")

def init(queue):
    global q
    q = queue

def main():
    print("[父进程]PPID=%d,PID=%d" % (os.getppid(), os.getpid()))
    queue = Queue()
    p = Pool(initializer=init, initargs=(queue, ))
    p.apply_async(pro_test1, error_callback=error_callback)
    p.apply_async(pro_test2, error_callback=error_callback)
    p.close()
    p.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:(正是在开始化Pool的时候,传了最早化执行的艺术并传了参数alizer=init, initargs=(queue, ))

[父进程]PPID=13157,PID=24864
[子进程1]PPID=24864,PID=24865
[子进程2]PPID=24864,PID=24866
[子进程1]小明,今晚撸串不?
[子进程2]不去,我今天约了妹子

real    0m6.105s
user    0m0.071s
sys     0m0.042s

Win下亦通用(win下未有os.getgid
图片 5


1.7.布满式进度的案例¶

有了1.6的根底,咱们来个例子练练:

BaseManager的缩略图:

图片 6

劳动器端代码:

from multiprocessing import Queue
from multiprocessing.managers import BaseManager

def main():
    # 用来身份验证的
    key = b"8d969eef6ecad3c29a3a629280e686cf0c3f5d5a86aff3ca12020c923adc6c92"
    get_zhang_queue = Queue()  # 小张消息队列
    get_ming_queue = Queue()  # 小明消息队列

    # 把Queue注册到网络上, callable参数关联了Queue对象
    BaseManager.register("get_zhang_queue", callable=lambda: get_zhang_queue)
    BaseManager.register("get_ming_queue", callable=lambda: get_ming_queue)

    # 实例化一个Manager对象。绑定ip+端口, 设置验证秘钥
    manager = BaseManager(address=("192.168.36.235", 5438), authkey=key)
    # 运行serve
    manager.get_server().serve_forever()

if __name__ == '__main__':
    main()

顾客端代码1:

from multiprocessing.managers import BaseManager

def main():
    """客户端1"""
    key = b"8d969eef6ecad3c29a3a629280e686cf0c3f5d5a86aff3ca12020c923adc6c92"

    # 注册对应方法的名字(从网络上获取Queue)
    BaseManager.register("get_ming_queue")
    BaseManager.register("get_zhang_queue")

    # 实例化一个Manager对象。绑定ip+端口, 设置验证秘钥
    m = BaseManager(address=("192.168.36.235", 5438), authkey=key)
    # 连接到服务器
    m.connect()

    q1 = m.get_zhang_queue()  # 在自己队列里面留言
    q1.put("[小张]小明,老大明天是不是去外地办事啊?")

    q2 = m.get_ming_queue()  # 获取小明说的话
    print(q2.get())

if __name__ == '__main__':
    main()

客户端代码2:

from multiprocessing.managers import BaseManager

def main():
    """客户端2"""
    key = b"8d969eef6ecad3c29a3a629280e686cf0c3f5d5a86aff3ca12020c923adc6c92"

    # 注册对应方法的名字(从网络上获取Queue)
    BaseManager.register("get_ming_queue")
    BaseManager.register("get_zhang_queue")

    # 实例化一个Manager对象。绑定ip+端口, 设置验证秘钥
    m = BaseManager(address=("192.168.36.235", 5438), authkey=key)
    # 连接到服务器
    m.connect()

    q1 = m.get_zhang_queue()  # 获取小张说的话
    print(q1.get())

    q2 = m.get_ming_queue()  # 在自己队列里面留言
    q2.put("[小明]这几天咱们终于可以不加班了(>_<)")

if __name__ == '__main__':
    main()

出口图示:

图片 7

服务器运维在Linux的测量试验:

图片 8

实际上还会有一点点内容没说,昨日得出去办点事,先到那吗,后边找机遇继续带一下


参谋文章:

经过分享的搜求:python-sharing-a-lock-between-processes

多进程锁的追究:trouble-using-a-lock-with-multiprocessing-pool-pickling-error

JoinableQueue扩展:

Python多进程编制程序:

有深度但需求辩证看的两篇作品:

跨进度对象分享:http://blog.ftofficer.com/2009/12/python-multiprocessing-3-about-queue

关于Queue:

 

NetCore并发编制程序¶

 Python的线程、并行、协程后一次说

亲自过问代码:

先轻松说下概念(其实前边也许有说,所以简说下):

  1. 并发:同不时间做多件事情
  2. 八线程:并发的一种样式
  3. 并行管理:八线程的一种(线程池发生的一种并发类型,eg:异步编制程序
  4. 响应式编制程序:一种编制程序形式,对事件张开响应(有一点点类似于JQ的平地风波)

Net里面相当少用进度,在以前基本上都以线程+池+异步+并行+协程

我那边轻易引进一下,究竟首若是写Python的学科,Net只是帮你们回想一下,即便您意识还没听过那几个概念,只怕你的品种中还充满着种种ThreadThreadPool的话,真的得系统的求学一下了,未来官方网址的文书档案已经很周密了,记得早几年吗都未曾,也只好挖那些国外开源项目:

1.异步编制程序(Task)¶

Task的目标其实正是为了简化ThreadThreadPool的代码,上面一起拜候吧:

异步用起来比较轻松,一般IO,DB,Net用的可比多,比较多时候都会采纳重试机制,举个轻便的事例:

/// <summary>
/// 模拟一个网络操作(别忘了重试机制)
/// </summary>
/// <param name="url">url</param>
/// <returns></returns>
private async static Task<string> DownloadStringAsync(string url)
{
    using (var client = new HttpClient())
    {
        // 设置第一次重试时间
        var nextDelay = TimeSpan.FromSeconds(1);
        for (int i = 0; i < 3; i++)
        {
            try
            {
                return await client.GetStringAsync(url);
            }
            catch { }
            await Task.Delay(nextDelay); // 用异步阻塞的方式防止服务器被太多重试给阻塞了
            nextDelay *= 2; // 3次重试机会,第一次1s,第二次2s,第三次4s
        }
        // 最后一次尝试,错误就抛出
        return await client.GetStringAsync(url);
    }
}

下一场补充说下Task非凡的标题,当您await的时候若是有特别会抛出,在第二个await处捕获管理就能够

如果asyncawait便是通晓不了的能够那样想:async不怕为了让await生效(为了向后相当)

对了,若是回到的是void,你设置成Task就行了,触发是看似于事件等等的艺术才使用void,不然未有再次回到值都以应用Task

类别里时常有如此一个情景:等待一组任务成功后再进行有些操作,看个引进案例:

/// <summary>
/// 1.批量任务
/// </summary>
/// <param name="list"></param>
/// <returns></returns>
private async static Task<string[]> DownloadStringAsync(IEnumerable<string> list)
{
    using (var client = new HttpClient())
    {
        var tasks = list.Select(url => client.GetStringAsync(url)).ToArray();
        return await Task.WhenAll(tasks);
    }
}

再举四个气象:並且调用多个同效果的API,有二个回去就好了,其余的马虎

/// <summary>
/// 2.返回首先完成的Task
/// </summary>
/// <param name="list"></param>
/// <returns></returns>
private static async Task<string> GetIPAsync(IEnumerable<string> list)
{
    using (var client = new HttpClient())
    {
        var tasks = list.Select(url => client.GetStringAsync(url)).ToArray();
        var task = await Task.WhenAny(tasks); // 返回第一个完成的Task
        return await task;
    }
}

一个async方法被await调用后,当它过来运维时就会重临原本的上下文中运作。

举个例子您的Task不再须要上下文了能够运用:task.ConfigureAwait(false),eg:写个日记还要吗上下文?

逆天的建议是:在基本代码里面一种采纳ConfigureAwait,客户页面相关代码,无需上下文的丰硕

实则只要有太多await在上下文里恢复生机那也是比较卡的,使用ConfigureAwait从此,被中止后会在线程池里面继续运行

再看二个场景:比方多个耗费时间操作,小编必要钦点它的晚点时间:

/// <summary>
/// 3.超时取消
/// </summary>
/// <returns></returns>
private static async Task<string> CancellMethod()
{
    //实例化取消任务
    var cts = new CancellationTokenSource();
    cts.CancelAfter(TimeSpan.FromSeconds(3)); // 设置失效时间为3s
    try
    {
        return await DoSomethingAsync(cts.Token);
    }
    // 任务已经取消会引发TaskCanceledException
    catch (TaskCanceledException ex)
    {

        return "false";
    }
}
/// <summary>
/// 模仿一个耗时操作
/// </summary>
/// <returns></returns>
private static async Task<string> DoSomethingAsync(CancellationToken token)
{
    await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(5), token);
    return "ok";
}

异步那块简单回看就隐瞒了,留七个扩展,你们自行研讨:

  1. 进程方面包车型大巴可以应用IProgress<T>,就当留个作业本人查找下吧~
  2. 动用了异步之后尽量制止使用task.Wait or
    task.Result,那样能够制止死锁

Task其余新特色去官方网站看看啊,引进到此停止了。


2.交互编制程序(Parallel)¶

这些其实出来非常久了,以往可能都是用PLinq正如多点,首要正是:

  1. 多少交互:入眼在拍卖数量(eg:聚合)
  2. 职分并行:爱惜在实践职务(各类任务块尽或许独立,越独立功效越高)

数量交互¶

开端都以Parallel.ForEach那般用,未来和Linq结合之后非常方便.AsParallel()就OK了

说很肤浅看个轻巧案例:

static void Main(string[] args)
{
    IEnumerable<int> list = new List<int>() { 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9 };
    foreach (var item in ParallelMethod(list))
    {
        Console.WriteLine(item);
    }
}
/// <summary>
/// 举个例子
/// </summary>
private static IEnumerable<int> ParallelMethod(IEnumerable<int> list)
{
    return list.AsParallel().Select(x => x * x);
}

例行实行的结果应该是:

1
4
9
25
64
16
49
81

交互之后正是那样了(不管顺序了):

25
64
1
9
49
81
4
16

理之当然了,若是您就是对一一有要求可以使用:.AsOrdered()

/// <summary>
/// 举个例子
/// </summary>
private static IEnumerable<int> ParallelMethod(IEnumerable<int> list)
{
    return list.AsParallel().AsOrdered().Select(x => x * x);
}

实际骨子里项目中,使用并行的时候:任务时间合适,太长不符合,太短也不吻合

回忆大家在项目里时常会用到如SumCount等聚合函数,其实那时候使用并行就很有分寸

var list = new List<long>();
for (long i = 0; i < 1000000; i++)
{
    list.Add(i);
}
Console.WriteLine(GetSumParallel(list));

private static long GetSumParallel(IEnumerable<long> list)
{
    return list.AsParallel().Sum();
}

time dotnet PLINQ.dll

499999500000

real    0m0.096s
user    0m0.081s
sys 0m0.025s

不采取并行:(稍微多了点,CPU越密集差异越大)

499999500000

real    0m0.103s
user    0m0.092s
sys 0m0.021s

实在聚合有二个通用方法,能够支撑复杂的集结:(以下边sum为例)

.Aggregate(
            seed:0,
            func:(sum,item)=>sum+item
          );

多少扩充一下,PLinq也是永葆裁撤的,.WithCancellation(CancellationToken)

Token的用法和地点一样,就不复述了,如若急需和异步结合,四个Task.Run即可把并行职务交给线程池了

也足以应用Task的异步方法,设置超时时间,那样PLinq超时了也就终止了

PLinq这么便宜,其实也可以有部分小破绽的,譬如它会一贯最大程度的占用系统财富,恐怕会影响其余的天职,而古板的Parallel则会动态调度


职责并行(并行调用)¶

以此PLinq好像从没对号入座的方法,有新语法你能够说下,来例如:

await Task.Run(() =>
    Parallel.Invoke(
        () => Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(3)),
        () => Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(2))
    ));

注销也支撑:

Parallel.Invoke(new ParallelOptions() { CancellationToken = token }, actions);

扩展表达¶

骨子里还只怕有局地诸如数据流响应编制程序没说,这一个在此之前都以用第三方库,刚才看官方网址文书档案,好像早已支撑了,所以就不卖弄了,感兴趣的能够去拜见,其实项目里面有流多少有关的框架,eg:Spark,都是相比早熟的技术方案了大概也不太使用那么些了。

接下来还应该有一对没说,比方NetCore里面不得变类型(列表、字典、群集、队列、栈、线程安全字典等等)以及限流职分调整等,那几个重大词小编提一下,也惠及你去追寻本身上学进行

先到那吗,别的的友爱探求一下吧,最后贴一些Nuget库,你能够本着的选取:

  1. 数据流Microsoft.Tpl.Dataflow
  2. 一呼百应编制程序(Linq的Rx操作):Rx-Main
  3. 不足变类型Microsoft.Bcl.Immutable

只得感叹一句,微软阿娘真的花了多数功力,Net的面世编程比Python省心多了(完)

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