(python)子进程(Process类的使用)

本文详细介绍Python的multiprocessing模块,包括创建子进程的两种方法、进程间内存隔离特性及父进程如何等待子进程结束。通过具体代码示例展示了Process类的使用方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Python提供了multiprocessing模块来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务。提一嘴(multiprocessing模块的功能众多,支持子进程,通信,共享数据,执行不同形式的同步。为些它提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。)

创建进程的类Process:


实例化Process类可得到一个对象,来启一个进程。

我们来看一下它的参数:


group参数未使用,值始终为None。

target表示调用的对象,就是子进程要执行的任务。

name可以为子进程命名。

args指定的为传结target函数的位置参数,是一个元组形式,必须有逗号,如:args=('monicx',)

kwargs指定的为传结target函数的关键字参数,是一个字典,如kwargs={'name':'monicx','age':18}

Process类的方法有:

start():启动进程,并调用该子进程中的p.run()

run():进程启动进运行的方法,就是它去调用target指定的函数,我们自定义类的类中一定要实现该方法。

terminate():强制终止进程。不会进行任何清理操作,如果p创建了子进程,该子进程就成了僵尸进程,使用此方法需要小心:如果此进程还保存了一个锁那么也将不会释放这个锁,进而导致死锁。

is_alive():判断进程是否是“活着”的状态。

join(timeout):让主线程等待某一子进程结束,才继续执行主进程。timeout是可选的超时时间。超过一个时间主进程就不等待了。

创建子进程的两种方式:

方式一:

from multiprocessing import Process
import time

def test(name):
    print("%s is running "% name)
    time.sleep(2)
    print('%s is done'%name)

if __name__ == '__main__':
    #在windows系统之上,开启子进程的操作一定要放在这下面
    # Process(target=test,kwargs={'name':'monicx'})
    p=Process(target=test,args=('monicx',))
    p.start()#向操作系统发送一个请求,操作系统会申请内存空间给,然后把父进程的数据拷贝给子进程,作为子进程的初始数据。
    print('=======主')
运行效果为:


方式二:

from multiprocessing import Process
import time

class MyProcess(Process):
    def __init__(self,name):
        super(MyProcess,self).__init__()
        self.name=name

    def run(self):
        print("%s is running " %self.name)
        time.sleep(2)
        print('%s is done'%self.name)

if __name__ == '__main__':
    p=MyProcess('monicx')
    p.start()#就是调用run()方法。
    print('====主')

运行结果:


验证,进程之间的内存空间是相互隔离的。

from multiprocessing import Process
import time

x=1000

def test():
    global x
    x=0
    print('子进程结束',x)

if __name__ == '__main__':
    p=Process(target=test)
    p.start()
    print('=======主')
    time.sleep(3)
    print(x)

运行结果:


父进程如何等待子进程结束——join()

from multiprocessing import Process
import time,random

def test(n):
    print('%s is running'%n)
    time.sleep(random.randint(1,4))
    print('%s子进程结束了'%n)

if __name__ == '__main__':
    start_time=time.time()
    p_l=[]
    for i in range(5):
        p=Process(target=test,args=(i,))
        p_l.append(p)
        p.start()
    for p in p_l:
        p.join()
    # p.join()#让父进程在原地等
    print('主====运行时间:%s'%(time.time()-start_time))

运行结果:



### 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` 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 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
实付
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