Python之进程Process

最新推荐文章于 2023-09-16 16:32:25 发布
最新推荐文章于 2023-09-16 16:32:25 发布
阅读量454 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python 文章标签： 服务器 运维
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Calor13/article/details/132910801
Python 专栏收录该内容
50 篇文章 ¥19.90 ¥99.00
订阅专栏
本文详细介绍了Python中的进程概念，包括进程的优缺点、创建方式（方法模式和继承Process类）、进程间通信（Queue、Pipe和Manager）以及进程池（Pool）的使用，强调了进程在多核计算和数据安全性上的优势，同时提到了进程管理对提高效率和节省资源的重要性。

一、什么是进程

image-20211204102521781

进程(Process)：拥有自己独立的堆和栈，既不共享堆，也不共享栈，进程由操作系统调度；进程切换需要的资源很最大，效率低。

对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process），比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程，就启动了一个记事本进程，打开两个记事本就启动了两个记事本进程，打开一个Word就启动了一个Word进程。

image-20211205110401975

二、进程的优缺点

进程的优点：

  1. 可以使用计算机多核，进行任务的并行执行，提高执行效率
  2. 运行不受其他进程影响，创建方便
  3. 空间独立，数据安全

进程的缺点：

  • 进程的创建和删除消耗的系统资源较多

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
理解Python进程Process
蒋狗的博客
04-06 1万+
理解Python进程Process
Python----Python高级（并发编程：进程Process，多进程，进程间通信，进程同步，进程池）
weixin_64110589的博客
02-05 2134
Python----Python高级（并发编程：进程Process，多进程，进程间通信，进程同步，进程池）
python中的Process
weixin_34113237的博客
10-23 295
from multiprocessing import Process import time import os # # def acb(n): # print(n) # # # if __name__ == '__main__': # p1 = Process(target=acb, args=("ready", )) # p1.start(...
python_process(1)
ananzhou9118的博客
09-08 367
2018-09-08 cao chucheng KeyWord : Pycharm2018.02 Python 3.7 Explain： module: sys , os data type Tuple List ----------------------------------------------------------...
Python多进程（process）（一）进程和进程池
09-15 2431
在Python中因为有GIL的原因，线程能提供的并发效果并不理想，Python在多核上如果要释放并发的性能，更多的依靠多进程，我们会比线程更深入的去学习多进程。进程（Process），顾名思义，就是进行中的程序。。进程是资源分配的最小单元，也就是说每个进程都有其单独的内存空间。Unix/Linux系统通过fork系统调用创建一个进程，但是在Windows中并没有fork调用。但是别担心，Python中内置的的，我们可以。
Python使用进程Process模块管理资源
09-17
Python中的`multiprocessing`模块是用于管理进程的重要工具，它提供了`Process`类来创建和管理进程。在Python中，进程是操作系统分配资源的基本单位，每个进程都有独立的内存空间，能够并行执行任务，互不影响。下面...
python进程process函数_Python使用进程Process模块管理资源
weixin_35976825的博客
02-04 903
进程Process是对各种资源管理的集合，包含对各种资源的调用、内存的管理、网络接口的调用；一个进程Process可以包含多个子进程，启动一个进程的时候会自动创建一个线程，进程里的第一个线程就是主线程(即python __name__ == ‘__main__')；进程Process模块对于线程操作可以用threading模块，那么对于进程的创建python同样也提供了Process模块，创建进程...
精选资源
Python进程Process模块-Python零基础入门教程.pdf
06-13
【Python进程Process模块】是Python中用于处理进程的模块，它是多进程编程的基础。在操作系统中，进程是对各种资源管理的单位，包括内存、网络接口等。一个进程可以包含多个子进程，每个进程都有自己的独立内存空间...
Python多进程（process）（三）子进程与并行
09-16 881
subprocess模块允许你生成新的进程，连接它们的输入、输出、错误管道，并且获取它们的返回码。此模块打算代替一些老旧的模块与功能：os.systemos.spawn*
Python中的进程process
qq_35037684的博客
09-12 200
传送门
Python 并发编程 Process 进程、Thread 线程、阻塞模型、asyncio 协程等基础教程
唤醒手腕
01-22 2441
01、进程的基本介绍 进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础，进程是线程的容器。 什么是进程？ 进程的概念主要有两点： 第一，进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间，一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack region）。文本区域存储处理器执行的代码；数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存；堆栈区域存储着活动过程调用的指令（比如错误信息
Python process
screaming的博客
04-03 1871
进程通信 subprocess 执行程序，获取返回码或输出信息。 call: 返回 ExitCode。check_call: 如果 ExitCode = 0，抛出 CalledProcessError 异常。check_output: 返回输出信息。ExitCode = 0 抛出异常。 命令行参数可以用 shlex.split 分解成列表。 >>> from subpro
python的Process类
MyLinChi的博客
06-29 2826
1.基本概念 进程即使程序的动态执行过程，在python中是用Process类来表示进程的，而这个类是在multiprocessing类中的。因此导入进程类的方法为： from multiprocessing import Process 2.类的原型 2.1类的参数 键 值 group None target 子进程执行任务的函数 name 子进程的...
Python基础之进程（Process）
热门推荐
PythonGo
08-27 6万+
进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。 狭义定义：进程是正在运行的程序的实例（an instance of a computer program that is...
【python基础】十八、Python process 进程
iShooting的博客
12-09 1811
进程 线程 协程 并发: 一个cpu, 轮流交替进行多线程 并行: 多个cpu, 同时执行,或 同时并发执行 进程 > 线程 > 协程 > 生成器 都可以实现多任务: 与特点有关 任务比较多 用进程 爬虫 用线程 或 协程 进程(Process),操作系统结构的基础, 曾经,面向进程设计的计算机结构中,进程就是程序的基本执行实体.(一个c) 当代,面向线程设计的计...
python process模块的使用简介
ayu6_1的博客
04-11 3007
process模块 process模块是一个创建进程的模块，借助这个模块，就可以完成进程的创建。 参数介绍： Process（group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}） ''' 1 group——参数未使用，值始终为None 2 target——表示调用对象，即子进程要执行的任务 3 args——表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',) 4 kwargs——表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon
python process_Python Process创建进程（2种方法）详解
weixin_39902085的博客
02-09 1257
虽然使用 os.fork() 方法可以启动多个进程，但这种方式显然不适合 Windows，而 Python 是跨平台的语言，所以 Python 绝不能仅仅局限于 Windows 系统，因此 Python 也提供了其他方式在 Windows 下创建新进程。Python 在 multiprocessing 模块下提供了 Process 来创建新进程。与 Thread 类似的是，使用 Process 创...
自学Python 56 多线程开发（六）使用 Process
江南赴艽野的博客
08-20 1046
本文在多线程开发（五）使用进程库multiprocessing的基础上继学习multiprocessing模块中的内容。在Python的multiprocessing模块中，通过创建Process对象，然后调用其start() 方法来生成进程。
python多进程Process()
最新发布
03-30
### Python `multiprocessing.Process` 的使用方法及示例 #### 方法概述 在 Python 中，`multiprocessing.Process` 是实现多进程的核心类之一。它允许开发者通过创建独立的子进程来执行特定的任务[^2]。每个子进程拥有自己的内存空间，因此不会与其他进程共享全局变量。 以下是 `Process` 类的主要参数说明： - **target**: 可调用的对象（通常是函数），表示新进程中要运行的目标任务。 - **args**: 传递给目标函数的位置参数元组。 - **kwargs**: 传递给目标函数的关键字参数字典。 - **daemon**: 设置守护进程标志，默认为 False。如果设置为 True，则当父进程终止时，子进程会自动被销毁而不等待其完成。 #### 示例代码 下面是一个简单的例子展示如何使用 `multiprocessing.Process` 创建和启动一个新的进程： ```python from multiprocessing import Process import os def info(title): print(f"{title} - PID: {os.getpid()}") def f(name): info('function f') print(f'hello {name}') if __name__ == '__main__': info('main line') p = Process(target=f, args=('bob',)) p.start() p.join() # 主程序在此处阻塞直到子进程结束 ``` 在这个例子中，我们定义了一个名为 `f` 的函数作为子进程中的主要逻辑，并将其传入到 `Process` 实例化过程中。最后通过调用 `p.start()` 启动这个新的进程[^3]。 #### 守护进程行为分析 关于守护进程的行为特性，在某些场景下可能需要注意。例如，当设置了 `p.daemon=True` 并且父进程提前退出的情况下，即使子进程尚未完成工作也会立即被强制关闭。这可以通过如下实验验证: ```python from multiprocessing import Process import time def worker(): try: while True: print("Worker is running...") time.sleep(1) except KeyboardInterrupt: print("Stopping gracefully.") if __name__ == "__main__": process = Process(target=worker) process.daemon = True # 设定为守护模式 process.start() time.sleep(5) # 让主线程短暂休眠几秒后再退出 print("Main process exiting.") ``` 上述脚本展示了当主进程仅存活五秒钟之后便自行终结的情形下，尽管子进程仍在尝试循环输出日志消息，但由于它是作为一个守护进程存在，故随着主进程消亡而被迫停止运作。 #### 数据共享解决方案 对于需要跨不同进程间交换数据的需求来说，单独依靠基本类型的副本拷贝显然是不够高效的；此时可借助于 `multiprocessing.Manager` 提供的功能构建更为复杂的结构体来进行通信与同步控制[^4]。比如下面的例子演示了怎样利用管理器生成一个可供多方读写的列表容器： ```python from multiprocessing import Manager, Process def add_items(lst): lst.append("Item added by subprocess!") if __name__ == '__main__': with Manager() as manager: shared_list = manager.list(['Initial item']) proc = Process(target=add_items, args=(shared_list,)) proc.start() proc.join() print(shared_list) ``` 这里采用了上下文管理的方式确保资源能够得到妥善释放的同时也简化了异常处理流程的设计复杂度。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

菜鸟之编程

您的支持将成为我的动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值