python基本使用（3）— 多进程

1.多进程

是一种多核运算，Multiprocessing 和多线程threading 类似，它弥补了 threading 的一些劣势，比如 GIL。

1.1 添加进程 process + 存储进程输出 queue

创建方式与线程的类似

Queue的功能是将每个核或线程的运算结果放在队列中， 等到每个线程或核运行完毕后再从队列中取出结果， 继续加载运算。原因很简单, 多线程调用的函数不能有返回值, 所以使用Queue存储多个线程运算的结果

args 的参数只有一个值的时候，参数后面需要加一个逗号，表示args是可迭代的，后面可能还有别的参数，不加逗号会出错

import multiprocessing as mp

def job(a):
    res=0
    for i in range(100):
        res+=i+i**2+i**3
    a.put(res)

if __name__=='__main__':
    a=mp.Queue()    #定义一个多线程队列，用来存储结果
    p1=mp.Process(target=job,args=(a,)) #定义两个线程函数，用来处理同一个任务，注意args的参数
    p2=mp.Process(target=job,args=(a,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    res1=a.get()
    res2=a.get()
    print(res1)
    print(res2)
    print(res1+res2)

结果为

 RESTART: C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\4.py 
24835800
24835800
49671600

1.2 多线程、多进程效率对比

import multiprocessing as mp
import threading as td
import time

def job(q):
    res=0
    for i in range(1000000):
        res+=i+i**2+i**3
    q.put(res)   #queue

def multicore():  
    q=mp.Queue()    #定义一个多进程队列，用来存储结果
    p1=mp.Process(target=job,args=(q,)) #定义两个线程函数，用来处理同一个任务，注意args的参数
    p2=mp.Process(target=job,args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    res1=q.get()
    res2=q.get()
    print('multicore:',res1+res2)

def multithread():     #多线程
    q = mp.Queue() # thread可放入process同样的queue中
    t1 = td.Thread(target=job, args=(q,))
    t2 = td.Thread(target=job, args=(q,))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    res1 = q.get()
    res2 = q.get()
    print('multithread:', res1 + res2)

def normal():    #普通函数
    res = 0
    for _ in range(2):
        for i in range(1000000):
            res += i + i**2 + i**3
    print('normal:', res)

if __name__=='__main__':
    st = time.time()
    normal()
    st1 = time.time()
    print('normal time:', st1 - st)
    multithread()
    st2 = time.time()
    print('multithread time:', st2 - st1)
    multicore()
    print('multicore time:', time.time() - st2) 

结果为

 RESTART: C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\4.py 
normal: 499999666667166666000000
normal time: 1.5049998760223389
multithread: 499999666667166666000000
multithread time: 1.5130000114440918
multicore: 499999666667166666000000
multicore time: 0.9110000133514404

我们发现多核/多进程最快，说明在同时间运行了多个任务。 而多线程的运行时间居然比什么都不做的程序还要慢一点，说明多线程还是有一定的短板的。

1.3 进程池

进程池Pool。 进程池就是我们将所要运行的东西，放到池子里，Python会自行解决多进程的问题。

1. Pool默认调用是CPU的核数，传入processes参数可自定义CPU核数
2. map() 放入迭代参数，返回多个结果
3. apply_async()只能放入一组参数，并返回一个结果，如果想得到map()的效果需要通过迭代

import multiprocessing as mp


def job(x):
    return x * x


def multicore():
    pool = mp.Pool()  # 默认运行所有的核
    # 有了池子之后，就可以让池子对应某一个函数，我们向池子里丢数据，池子就会返回函数返回的值。
    # Pool和之前的Process的不同点是丢向Pool的函数有返回值，而Process的没有返回值。

    # 接下来用map()获取结果，在map()中需要放入函数和需要迭代运算的值，然后它会自动分配给CPU核，返回结果
    # pool = mp.Pool(processes=2)  #运行2个核

    res = pool.map(job, range(10))  # 1.map功能
    print(res)

    # Pool除了map()外，还有可以返回结果的方式，那就是apply_async().
    # apply_async()中只能传递一个值，它只会放入一个核进行运算，但是传入值时要注意是可迭代的，
    # 所以在传入值后需要加逗号,同时需要用get()方法获取返回值

    res = pool.apply_async(job, (2,))  # 2.apply_async功能，2的位置，只能输入一个值
    print(res.get())

    # 要想输入多个，用迭代器
    for i in range(10):
        multi_res = pool.apply_async(job, (i,))  # 这样的输出结果不是我们想要的
    # print(multi_res.get())
    print(res.get())

    # 要想输入多个，用迭代器
    # 可以看出在apply用迭代器的得到的结果和用map得到的结果是一样的
    # for i in range(10):
    multi_res = [pool.apply_async(job, (i,)) for i in range(10)]  # 3.
    # print(multi_res.get())
    print([res.get() for res in multi_res])  # 注意这里的两个for的范围
    # 在取出值时也需要一个一个取出来


if __name__ == '__main__':
    multicore()

结果：

 RESTART: C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\4.py 
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
4
4
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/python-basic/multiprocessing/5-pool/

1.4 共享内存

共享变量可以通过 global 定义实现，但是，如果想要 cpu 之间的变量相互交流，则需要共享内存。

import multiprocessing as mp

value1=mp.Value('i',2)
value2=mp.Value('d',3.14)  #d表示双精度浮点型
value3=mp.Array('i',[1,2,3]) 

这里的Array和numpy中的不同，它只能是一维的，不能是多维的。同样和Value 一样，需要定义数据形式，否则会报错。 我们会在后一节举例说明这两种的使用方法.

1.5 进程锁

import multiprocessing as mp
import time

def job(v, num, l):
    l.acquire() # 锁住  设置进程锁，保证运行时一个进程对锁内内容的独占
    for _ in range(5):
        time.sleep(0.1) 
        v.value += num # 获取共享内存
        print(v.value)
    l.release() # 释放

def multicore():
    l = mp.Lock() # 定义一个进程锁，小写l
    v = mp.Value('i', 0) # 定义共享内存
    p1 = mp.Process(target=job, args=(v,1,l)) # 需要将lock传入
    p2 = mp.Process(target=job, args=(v,3,l)) 
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

if __name__ == '__main__':
    multicore()

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