Examples of multi-process and multi-threading in Python (1)-Python Tutorial-php.cn

一、背景

　　最近在Azkaban的测试工作中，需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试。故而重操python旧业，通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景。在脚本编写过程中，碰到这样一个需求：要在测试环境创建10000个作业流。

　　最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口（每个Flow只包含一个job）。由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口，所有的作业流修改、增加、删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的，相应地每次调猛犸前端的create job接口，实际上是在猛犸端对zip包的内容进行了重新的整合后再重新上传zip包到azkaban，整个过程可以拆解成如下过程：解压zip包获得zip包内容，变更zip包内的文件内容，重新打包zip包，上传到azkaban。因此，随着循环次数越往后，zip包包含的内容会越多，接口执行一次的时间就越长。实践发现，第一次调该接口的时间大致不到1秒，到循环1000次的时候接口调用一次的时间就达到了将近3秒。因此，如果指望一个循环10000次来构造该场景，显然要耗费巨大的时间。

　　在此背景下，自然而然地就想到用多进程/多线程的方式来处理该问题。

二、“多任务”的操作系统基础

　　大家都知道，操作系统可以同时运行多个任务。比如你一边听音乐，一边聊IM，一边写博客等。现在的cpu大都是多核的，但即使是过去的单核cpu也是支持多任务并行执行。

　　单核cpu执行多任务的原理：操作系统交替轮流地执行各个任务。先让任务1执行0.01秒，然后切换到任务2执行0.01秒，再切换到任务3执行0.01秒...这样往复地执行下去。由于cpu的执行速度非常快，所以使用者的主观感受就是这些任务在并行地执行。

　　多核cpu执行多任务的原理：由于实际应用中，任务的数量往往远超过cpu的核数，所以操作系统实际上是把这些多任务轮流地调度到每个核心上执行。

　　对于操作系统来说，一个应用就是一个进程。比如打开一个浏览器，它是一个进程；打开一个记事本，它是一个进程。每个进程有它特定的进程号。他们共享系统的内存资源。进程是操作系统分配资源的最小单位。

　　而对于每一个进程而言，比如一个视频播放器，它必须同时播放视频和音频，就至少需要同时运行两个“子任务”，进程内的这些子任务就是通过线程来完成。线程是最小的执行单元。一个进程它可以包含多个线程，这些线程相互独立，同时又共享进程所拥有的资源。

三、Python多进程编程

　　1. multiprocessing

　　multiprocessing是Python提供的一个跨平台的多进程模块，通过它可以很方便地编写多进程程序，在不同的平台（Unix/Linux, Windows）都可以执行。

　　下面就是使用multiprocessing编写多进程程序的代码：　　

#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*author = &#39;zni.feng&#39;import  sys
reload (sys)
sys.setdefaultencoding(&#39;utf-8&#39;)from multiprocessing import Processimport osimport time#子进程fundef child_projcess_fun(name):    print &#39;Child process %s with processId %s starts.&#39; % (name, os.getpid())
    time.sleep(3)    print &#39;Child process %s with processId %s ends.&#39; % (name, os.getpid())if name == "main":    print &#39;Parent processId is: %s.&#39; % os.getpid()
    p = Process(target = child_projcess_fun, args=(&#39;zni&#39;,))    print &#39;Process starts&#39;
    p.start() #开始进程
    p.join() #等待子进程结束后再继续往下执行
    print &#39;Process ends.&#39;

Copy after login

程序的输出：

Parent processId is: 11076.
Process starts
Child process zni with processId 11077 starts.
Child process zni with processId 11077 ends.
Process ends.
[Finished in 3.1s]

Copy after login

　　2. Pool

　　某些情况下，我们希望批量创建多个子进程，或者给定子进程数的上限，避免无限地消耗系统的资源。通过Pool（进程池）的方式，就可以完成这项工作，下面是使用Pool的代码：

 1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding: utf-8 -* 3 author = &#39;zni.feng&#39; 4 import  sys 5 reload (sys) 6 sys.setdefaultencoding(&#39;utf-8&#39;) 7  8 from multiprocessing import Pool 9 import os, time10 11 def child_process_test(name, sleep_time):12     print &#39;Child process %s with processId %s starts.&#39; % (name, os.getpid())13     time.sleep(sleep_time)14     print &#39;Child process %s with processId %s ends.&#39; % (name, os.getpid())15 16 if name == "main":17     print &#39;Parent processId is: %s.&#39; % os.getpid()18     p = Pool()  #进程池默认大小是cpu的核数19     #p = Pool(10) #生成一个容量为10的进程池，即最大同时执行10个子进程20     for i in range(5):21         p.apply_async(child_process_test, args=(&#39;zni_&#39;+str(i), i+1,)) #p.apply_async向进程池提交目标请求22 23     print &#39;Child processes are running.&#39;24     p.close()25     p.join() #用来等待进程池中的所有子进程结束再向下执行代码，必须在p.close()或者p.terminate()之后执行26     print &#39;All Processes end.&#39;

Copy after login

程序的输出：

Parent processId is: 5050.
Child processes are running.
Child process zni_0 with processId 5052 starts.
Child process zni_1 with processId 5053 starts.
Child process zni_2 with processId 5054 starts.
Child process zni_3 with processId 5055 starts.
Child process zni_0 with processId 5052 ends.
Child process zni_4 with processId 5052 starts.
Child process zni_1 with processId 5053 ends.
Child process zni_2 with processId 5054 ends.
Child process zni_3 with processId 5055 ends.
Child process zni_4 with processId 5052 ends.
All Processes end.
[Finished in 6.2s]

Copy after login

close()方法和terminate()方法的区别：

　　close：关闭进程池，使之不能再添加新的进程。已经执行的进程会等待继续执行直到结束。

　　terminate：强制终止线程池，正在执行的进程也会被强制终止。

　　3. 进程间通信

　　Python的multiprocessing模块提供了多种进程间通信的方式，如Queue、Pipe等。

　　3.1 Queue、Lock

　　Queue是multiprocessing提供的一个模块，它的数据结构就是"FIFO——first in first out"的队列，常用的方法有：put(object)入队；get()出队；empty()判断队列是否为空。

　　Lock：当多个子进程对同一个queue执行写操作时，为了避免并发操作产生冲突，可以通过加锁的方式使得某个子进程对queue拥有唯一的写权限，其他子进程必须等待该锁释放后才能再开始执行写操作。

　　下面就是使用Queue进行进程间通信的代码：在父进程里创建两个子进程，分别实现对queue的读和写操作

 1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding: utf-8 -* 3 author = &#39;zni.feng&#39; 4 import  sys 5 reload (sys) 6 sys.setdefaultencoding(&#39;utf-8&#39;) 7 from multiprocessing import Process, Queue, Lock 8 import os, time, random 9 #写数据进程10 def write(q, lock, name):11     print &#39;Child Process %s starts&#39; % name12     #获得锁13     lock.acquire()14     for value in [&#39;A&#39; , &#39;B&#39;, &#39;C&#39;]:15         print &#39;Put %s to queue...&#39; % value16         q.put(value)17         time.sleep(random.random())18     #释放锁19     lock.release()20     print &#39;Child Process %s ends&#39; % name21 22 #读数据进程23 def read(q, lock, name):24     print &#39;Child Process %s starts&#39; % name25     while True: #持续地读取q中的数据26         value =q.get()27         print &#39;Get %s from queue.&#39; % value28     print &#39;Child Process %s ends&#39; % name29 30 if name == "main":31     #父进程创建queue，并共享给各个子进程32     q= Queue()33     #创建锁34     lock = Lock()35     #创建第一个“写”子进程36     pw = Process(target = write , args=(q, lock, &#39;WRITE&#39;, ))37     #创建“读”进程38     pr = Process(target = read, args=(q,lock, &#39;READ&#39;,))39     #启动子进程pw,写入：40     pw.start()41     #启动子进程pr，读取：42     pr.start()43     #等待pw结束：44     pw.join()45     #pr是个死循环，通过terminate杀死：46     pr.terminate()47     print &#39;Test finish.&#39;

Copy after login

　　程序的输出结果为：

Child Process WRITE starts
Put A to queue...
Child Process READ starts
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.
Child Process WRITE ends
Test finish.
[Finished in 2.0s]

Copy after login

　　3.2 Pipe

　　Pipe是另一种进程间通信的方式，俗称“管道”。它由两端组成，一端往管道里写入数据，另一端从管道里读取数据。
　　下面就是使用Pipe通信的代码：

 1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding: utf-8 -* 3 author = &#39;zni.feng&#39; 4 import  sys 5 reload (sys) 6 sys.setdefaultencoding(&#39;utf-8&#39;) 7 from multiprocessing import Process, Pipe 8 import os, time, random 9 10 #发送数据进程11 def send(child_pipe, name):12     print &#39;Child Process %s starts&#39; % name13     child_pipe.send(&#39;This is Mr.Ni&#39;)14     child_pipe.close()15     time.sleep(random.random())16     print &#39;Child Process %s ends&#39; % name17 18 #接收数据进程19 def recv(parent_pipe, name):20     print &#39;Child Process %s starts&#39; % name21     print parent_pipe.recv()22     time.sleep(random.random())23     print &#39;Child Process %s ends&#39; % name24 25 if name == "main":26     #创建管道27     parent,child = Pipe()28     #创建send进程29     ps = Process(target=send, args=(child, &#39;SEND&#39;))30     #创建recv进程31     pr = Process(target=recv, args=(parent, &#39;RECEIVE&#39;))32     #启动send进程33     ps.start()34     #等待send进程结束35     ps.join()36     #启动recv进程37     pr.start()38     #等待recv进程结束39     pr.join()40     print &#39;Test finish.&#39;

Copy after login

　　程序的输出结果如下：

Child Process SEND starts
Child Process SEND ends
Child Process RECEIVE starts
This is Mr.Ni
Child Process RECEIVE ends
Test finish.
[Finished in 1.8s]

Copy after login

【相关推荐】

1. Python中多进程与多线程实例（二）编程方法

2. Python中推荐使用多进程而不是多线程？分享推荐使用多进程的原因

3. python多进程快还是多线程快？

4. 关于Python进程、线程、协程详细介绍

5. Python 并发编程之线程池/进程池

The above is the detailed content of Examples of multi-process and multi-threading in Python (1). For more information, please follow other related articles on the PHP Chinese website!