python学习-第21课

一、进程

1.1.多进程概念

进程是程序在计算机上的一次执行活动。当你运行一个程序，你就启动了一个进程。显然，程序是死的(静态的)，进程是活的(动态的)。进程可以分为系统进程和用户进程。凡是用于完成操作系统的各种功能的进程就是系统进程，它们就是处于运行状态下的操作系统本身；用户进程就不必我多讲了吧，所有由你启动的进程都是用户进程。进程是操作系统进行资源分配的单位。 
它的思想简单介绍如下：在操作系统的管理下，所有正在运行的进程轮流使用CPU，每个进程允许占用CPU的时间非常短(比如10毫秒)，这样用户根本感觉不出来CPU是在轮流为多个进程服务，就好象所有的进程都在不间断地运行一样。但实际上在任何一个时间内有且仅有一个进程占有CPU。 

1.2.多进程

1.2.1.进程概念

进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。
进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成；
数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源；

1.2.2.进程和线程关系

1.关系
线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源，但是其本身基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈)。

2.多进程和多线程的区别
多线程使用的是cpu的一个核，适合io密集型
多进程使用的是cpu的多个核，适合运算密集型

1.2.2.多进程创建

Python提供了非常好用的多进程包，multiprocessing，我们在使用的时候，只需要导入该模块就可以了。
Multiprocessing支持子进程，通信，共享数据，执行不同形式的同步，提供了Process，Pipe, Lock等组件
语法
p=multiprocessing.Process(target=worker,args=(1,1))
target 指定的是当进程执行时，需要执行的函数
args 是当进程执行时，需要给函数传入的参数，必须一个是tuple，特别是当函数需要传入一个参数时(1,)
p代表的是一个多进程

1.2.3.多进程常用方法及常用属性

1.is_alive()
判断进程是否存活

2.run()
启动进程

3.start()
启动进程，他会自动调用run方法，推荐使用start

4.join(timeout)
等待子进程结束或者到超时时间

5.terminate() 
强制子进程退出

6.name
p.name：进程的名字

7.pid
p.pid：进程的pid

8.cpu_count()
统计cpu总数

9.active_children()
获得所有子进程

示例
import multiprocessing
import time
def worker(args, interval):
    print("start worker {0}".format(args))
    time.sleep(interval)
    print("end worker {0}".format(args))

def main():
    print("start main")
    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1, 1))
    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(2, 2))
    p3 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(3, 3))
    p1.start()
    p1.join(timeout=0.5)
    p2.start()
    p3.start()
    print("the number of CPU is: {0}".format(multiprocessing.cpu_count()))
    for p in multiprocessing.active_children():
       print("The name of active children is: {0}, pid is: {1} is alive".format(p.name, p.pid))
    print("end main")

if __name__ == '__main__':
    main()
结果

1.2.4.锁

当我们用多进程来读写文件的时候，如果一个进程是写文件，一个进程是读文件，如果两个文件同时进行，肯定是不行的，必须是文件写结束以后，才可以进行读操作。或者是多个进程在共享一些资源的时候，同时只能有一个进程进行访问，那就要有一个锁机制进行控制。
示例
import time
import multiprocessing


def add1(lock, value, number):
    with lock:
        print("start add1 number= {0}".format(number))
        for i in range(1, 5):
            number += value
            time.sleep(0.3)
            print("number = {0}".format(number))


def add3(lock, value, number):
    lock.acquire()
    print("start add3 number= {0}".format(number))
    try:
        for i in range(1, 5):
            number += value
            time.sleep(0.3)
            print("number = {0}".format(number))
    except Exception as e:
        raise e
    finally:
        lock.release()
        pass


if __name__ == '__main__':
    print("start main")
    number = 0
    lock = multiprocessing.Lock()
    p1 = multiprocessing.Process(target=add1, args=(lock, 1, number))
    p3 = multiprocessing.Process(target=add3, args=(lock, 3, number))
    p1.start()
    p3.start()
    print("end main")
结果