利用 Python 實現多任務進程

一、進程介紹

進程:正在執行的程序,由程序、數據和進程控制塊組成,是正在執行的程序,程序的一次執行過程,是資源調度的基本單位。

程序:沒有執行的代碼,是一個靜態的。

二、線程和進程之間的對比

由圖可知:此時電腦有 9 個應用進程,但是一個進程又會對應於多個線程,可以得出結論:

進程:能夠完成多任務,一臺電腦上可以同時運行多個 QQ

線程:能夠完成多任務,一個 QQ 中的多個聊天窗口

根本區別:進程是操作系統資源分配的基本單位,而線程是任務調度和執行的基本單位.

三、使用多進程的優勢

1、擁有獨立GIL

首先由於進程中 GIL 的存在,Python 中的多線程並不能很好地發揮多核優勢,一個進程中的多個線程,在同 一時刻隻能有一個線程運行。而對於多進程來說,每個進程都有屬於自己的 GIL,所以,在多核處理器下,多進程的運行是不會受 GIL的影響的。因此,多進 程能更好地發揮多核的優勢。

2、效率高

當然,對於爬蟲這種 IO 密集型任務來說,多線程和多進程影響差別並不大。對於計算密集型任務來說,Python 的多進程相比多線 程,其多核運行效率會有成倍的提升。

四、Python 實現多進程

我們先用一個實例來感受一下:

1、使用 process 類

import multiprocessing  
def process(index):  
    print(f'Process: {index}')  
if __name__ == '__main__':  
    for i in range(5):  
        p = multiprocessing.Process(target=process, args=(i,))  
        p.start()  


這是一個實現多進程最基礎的方式:通過創建 Process 來新建一個子進程,其中 target 參數傳入方法名,args 是方法的參數,是以 元組的形式傳入,其和被調用的方法 process 的參數是一一對應的。

註意:這裡 args 必須要是一個元組,如果隻有一個參數,那也要在元組第一個元素後面加一個逗號,如果沒有逗號則 和單個元素本身沒有區別,無法構成元組,導致參數傳遞出現問題。創建完進程之後,我們通過調用 start 方法即可啟動進程瞭。

運行結果如下:

Process: 0 
Process: 1 
Process: 2 
Process: 3 
Process: 4 

可以看到,我們運行瞭 5 個子進程,每個進程都調用瞭 process 方法。process 方法的 index 參數通過 Process args 傳入,分別是 0~4 這 5 個序號,最後打印出來,5 個子進程運行結束。

2、繼承 process 類

from multiprocessing import Process 
import time 
 
class MyProcess(Process): 
    def __init__(self,loop): 
        Process.__init__(self) 
        self.loop = loop 
 
 
    def run(self): 
        for count in range(self.loop): 
            time.sleep(1) 
            print(f'Pid:{self.pid} LoopCount: {count}') 
if __name__ == '__main__': 
    for i in range(2,5): 
        p = MyProcess(i) 
        p.start() 


我們首先聲明瞭一個構造方法,這個方法接收一個 loop 參數,代表循環次數,並將其設置為全局變量。在 run方法中,又使用這 個 loop 變量循環瞭 loop 次並打印瞭當前的進程號和循環次數。

在調用時,我們用 range 方法得到瞭 2、3、4 三個數字,並把它們分別初始化瞭 MyProcess 進程,然後調用 start 方法將進程啟動起 來。

註意:這裡進程的執行邏輯需要在 run 方法中實現,啟動進程需要調用 start 方法,調用之後 run 方法便會執行。

運行結果如下:

Pid:12976 LoopCount: 0
Pid:15012 LoopCount: 0
Pid:11976 LoopCount: 0
Pid:12976 LoopCount: 1
Pid:15012 LoopCount: 1
Pid:11976 LoopCount: 1
Pid:15012 LoopCount: 2
Pid:11976 LoopCount: 2
Pid:11976 LoopCount: 3

註意:這裡的進程 pid 代表進程號,不同機器、不同時刻運行結果可能不同。

五、進程之間的通信

1、Queue-隊列 先進先出

from multiprocessing import Queue 
import multiprocessing 
 
def download(p): # 下載數據 
    lst = [11,22,33,44] 
    for item in lst: 
        p.put(item) 
    print('數據已經下載成功....') 
 
 
def savedata(p): 
    lst = [] 
    while True: 
        data = p.get() 
        lst.append(data) 
        if p.empty(): 
            break 
    print(lst) 
 
def main(): 
    p1 = Queue() 
 
    t1 = multiprocessing.Process(target=download,args=(p1,)) 
    t2 = multiprocessing.Process(target=savedata,args=(p1,)) 
 
    t1.start() 
    t2.start() 
 
 
if __name__ == '__main__': 
    main() 
數據已經下載成功.... 
[11, 22, 33, 44] 

2、共享全局變量不適用於多進程編程

import multiprocessing 
 
a = 1 
 
 
def demo1(): 
    global a 
    a += 1 
 
 
def demo2(): 
    print(a) 
 
def main(): 
    t1 = multiprocessing.Process(target=demo1) 
    t2 = multiprocessing.Process(target=demo2) 
 
    t1.start() 
    t2.start() 
 
if __name__ == '__main__': 
    main() 

運行結果:

1

有結果可知:全局變量不共享;

六、進程池之間的通信

1、進程池引入

當需要創建的子進程數量不多時,可以直接利用 multiprocessing 中的 Process 動態生成多個進程,但是如果是上百甚至上千個目標,手動的去創建的進程的工作量巨大,此時就可以用到 multiprocessing 模塊提供的 Pool 方法。

from multiprocessing import Pool 
import os,time,random 
 
def worker(a): 
    t_start = time.time() 
    print('%s開始執行,進程號為%d'%(a,os.getpid())) 
 
    time.sleep(random.random()*2) 
    t_stop = time.time() 
    print(a,"執行完成,耗時%0.2f"%(t_stop-t_start)) 
 
 
if __name__ == '__main__': 
    po = Pool(3)        # 定義一個進程池 
    for i in range(0,10): 
        po.apply_async(worker,(i,))    # 向進程池中添加worker的任務 
 
    print("--start--") 
    po.close()       
 
    po.join()        
    print("--end--") 

運行結果:

–start–
0開始執行,進程號為6664
1開始執行,進程號為4772
2開始執行,進程號為13256
0 執行完成,耗時0.18
3開始執行,進程號為6664
2 執行完成,耗時0.16
4開始執行,進程號為13256
1 執行完成,耗時0.67
5開始執行,進程號為4772
4 執行完成,耗時0.87
6開始執行,進程號為13256
3 執行完成,耗時1.59
7開始執行,進程號為6664
5 執行完成,耗時1.15
8開始執行,進程號為4772
7 執行完成,耗時0.40
9開始執行,進程號為6664
6 執行完成,耗時1.80
8 執行完成,耗時1.49
9 執行完成,耗時1.36
–end–

一個進程池隻能容納 3 個進程,執行完成才能添加新的任務,在不斷的打開與釋放的過程中循環往復。

七、案例:文件批量復制

操作思路:

  • 獲取要復制文件夾的名字
  • 創建一個新的文件夾
  • 獲取文件夾裡面所有待復制的文件名
  • 創建進程池
  • 向進程池添加任務

代碼如下:

導包

import multiprocessing 
import os 
import time 


定制文件復制函數

def copy_file(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name): 
    # 文件復制,不需要返回 
    time.sleep(0.5) 
    # print('\r從%s文件夾復制到%s文件夾的%s文件'%(oldfolderName,newfolderName,file_name),end='') 
 
    old_file = open(oldfolderName + '/' + file_name,'rb') # 待復制文件 
    content = old_file.read() 
    old_file.close() 
 
    new_file = open(newfolderName + '/' + file_name,'wb') # 復制出的新文件 
    new_file.write(content) 
    new_file.close() 
 
    Q.put(file_name) # 向Q隊列中添加文件 

定義主函數

def main(): 
    oldfolderName = input('請輸入要復制的文件夾名字:') # 步驟1獲取要復制文件夾的名字(可以手動創建,也可以通過代碼創建,這裡我們手動創建) 
    newfolderName = oldfolderName + '復件' 
    # 步驟二 創建一個新的文件夾 
    if not os.path.exists(newfolderName): 
        os.mkdir(newfolderName) 
 
    filenames = os.listdir(oldfolderName) # 3.獲取文件夾裡面所有待復制的文件名 
    # print(filenames) 
 
    pool = multiprocessing.Pool(5) # 4.創建進程池 
 
    Q = multiprocessing.Manager().Queue() # 創建隊列,進行通信 
    for file_name in filenames: 
        pool.apply_async(copy_file,args=(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name)) # 5.向進程池添加任務 
      po.close() 
 
    copy_file_num = 0 
    file_count = len(filenames) 
    # 不知道什麼時候完成,所以定義一個死循環 
    while True: 
        file_name = Q.get() 
        copy_file_num += 1 
        time.sleep(0.2) 
        print('\r拷貝進度%.2f %%'%(copy_file_num  * 100/file_count),end='') # 做一個拷貝進度條 
 
        if copy_file_num >= file_count: 
            break 


程序運行

if __name__ == '__main__': 
    main() 


運行結果如下圖所示:

運行前後文件目錄結構對比

到此這篇關於利用 Python 實現多任務進程的文章就介紹到這瞭,更多相關 Python 實現多任務進程內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!

推薦閱讀: