利用Python实现多任务进程

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一、进程介绍

进程：正在执行的程序，由程序、数据和进程控制块组成，是正在执行的程序，程序的一次执行过程，是资源调度的基本单位。

程序：没有执行的代码，是一个静态的。

二、线程和进程之间的对比

由图可知：此时电脑有 9 个应用进程，但是一个进程又会对应于多个线程，可以得出结论：

进程：能够完成多任务，一台电脑上可以同时运行多个 QQ

线程：能够完成多任务，一个 QQ 中的多个聊天窗口

根本区别：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是任务调度和执行的基本单位.

使用多进程的优势:

1、拥有独立GIL:

首先由于进程中 GIL 的存在，Python 中的多线程并不能很好地发挥多核优势，一个进程中的多个线程，在同 一时刻只能有一个线程运行。而对于多进程来说，每个进程都有属于自己的 GIL，所以，在多核处理器下，多进程的运行是不会受 GIL的影响的。因此，多进 程能更好地发挥多核的优势。

2、效率高

当然，对于爬虫这种 IO 密集型任务来说，多线程和多进程影响差别并不大。对于计算密集型任务来说，Python 的多进程相比多线 程，其多核运行效率会有成倍的提升。

三、Python 实现多进程

我们先用一个实例来感受一下：

1、使用 process 类

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import multiprocessing 
    2. 
  
  
  
  
  2. def process(index): 
    3. 
  
  
  
  
  3.     print(f'Process: {index}') 
    4. 
  
  
  
  
  4. if __name__ == '__main__': 
    5. 
  
  
  
  
  5.     for i in range(5): 
    6. 
  
  
  
  
  6.         p = multiprocessing.Process(target=process, args=(i,)) 
    7. 
  
  
  
  
  7.         p.start() 
    8.

这是一个实现多进程最基础的方式：通过创建 Process 来新建一个子进程，其中 target 参数传入方法名，args 是方法的参数，是以 元组的形式传入，其和被调用的方法 process 的参数是一一对应的。

注意：这里 args 必须要是一个元组，如果只有一个参数，那也要在元组第一个元素后面加一个逗号，如果没有逗号则 和单个元素本身没有区别，无法构成元组，导致参数传递出现问题。创建完进程之后，我们通过调用 start 方法即可启动进程了。

运行结果如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. Process: 0 
    2. 
  
  
  
  
  2. Process: 1 
    3. 
  
  
  
  
  3. Process: 2 
    4. 
  
  
  
  
  4. Process: 3 
    5. 
  
  
  
  
  5. Process: 4 
    6.

可以看到，我们运行了 5 个子进程，每个进程都调用了 process 方法。process 方法的 index 参数通过 Process 的 args 传入，分别是 0~4 这 5 个序号，最后打印出来，5 个子进程运行结束。

2、继承 process 类

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. from multiprocessing import Process
    2. 
  
  
  
  
  2. import time
    3. 
  
  
  
  
  3. 
  
  
  
  
  4. class MyProcess(Process):
    5. 
  
  
  
  
  5.     def __init__(self,loop):
    6. 
  
  
  
  
  6.         Process.__init__(self)
    7. 
  
  
  
  
  7.         self.loop = loop
    8. 
  
  
  
  
  8. 
  
  
  
  
  9. 
  
  
  
  
  10.     def run(self):
    11. 
  
  
  
  
  11.         for count in range(self.loop):
    12. 
  
  
  
  
  12.             time.sleep(1)
    13. 
  
  
  
  
  13.             print(f'Pid:{self.pid} LoopCount: {count}')
    14. 
  
  
  
  
  14. if __name__ == '__main__':
    15. 
  
  
  
  
  15.     for i in range(2,5):
    16. 
  
  
  
  
  16.         p = MyProcess(i)
    17. 
  
  
  
  
  17.         p.start()
    18.

我们首先声明了一个构造方法，这个方法接收一个 loop 参数，代表循环次数，并将其设置为全局变量。在 run方法中，又使用这 个 loop 变量循环了 loop 次并打印了当前的进程号和循环次数。

在调用时，我们用 range 方法得到了 2、3、4 三个数字，并把它们分别初始化了 MyProcess 进程，然后调用 start 方法将进程启动起 来。

注意：这里进程的执行逻辑需要在 run 方法中实现，启动进程需要调用 start 方法，调用之后 run 方法便会执行。

运行结果如下：

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. Pid:12976 LoopCount: 0
    2. 
  
  
  
  
  2. Pid:15012 LoopCount: 0
    3. 
  
  
  
  
  3. Pid:11976 LoopCount: 0
    4. 
  
  
  
  
  4. Pid:12976 LoopCount: 1
    5. 
  
  
  
  
  5. Pid:15012 LoopCount: 1
    6. 
  
  
  
  
  6. Pid:11976 LoopCount: 1
    7. 
  
  
  
  
  7. Pid:15012 LoopCount: 2
    8. 
  
  
  
  
  8. Pid:11976 LoopCount: 2
    9. 
  
  
  
  
  9. Pid:11976 LoopCount: 3
    10.

注意，这里的进程 pid 代表进程号，不同机器、不同时刻运行结果可能不同。

四、进程之间的通信

1、Queue-队列 先进先出

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. from multiprocessing import Queue
    2. 
  
  
  
  
  2. import multiprocessing
    3. 
  
  
  
  
  3. 
  
  
  
  
  4. def download(p): # 下载数据
    5. 
  
  
  
  
  5.     lst = [11,22,33,44]
    6. 
  
  
  
  
  6.     for item in lst:
    7. 
  
  
  
  
  7.         p.put(item)
    8. 
  
  
  
  
  8.     print('数据已经下载成功....')
    9. 
  
  
  
  
  9. 
  
  
  
  
  10. 
  
  
  
  
  11. def savedata(p):
    12. 
  
  
  
  
  12.     lst = []
    13. 
  
  
  
  
  13.     while True:
    14. 
  
  
  
  
  14.         data = p.get()
    15. 
  
  
  
  
  15.         lst.append(data)
    16. 
  
  
  
  
  16.         if p.empty():
    17. 
  
  
  
  
  17.             break
    18. 
  
  
  
  
  18.     print(lst)
    19. 
  
  
  
  
  19. 
  
  
  
  
  20. def main():
    21. 
  
  
  
  
  21.     p1 = Queue()
    22. 
  
  
  
  
  22. 
  
  
  
  
  23.     t1 = multiprocessing.Process(target=download,args=(p1,))
    24. 
  
  
  
  
  24.     t2 = multiprocessing.Process(target=savedata,args=(p1,))
    25. 
  
  
  
  
  25. 
  
  
  
  
  26.     t1.start()
    27. 
  
  
  
  
  27.     t2.start()
    28. 
  
  
  
  
  28. 
  
  
  
  
  29. 
  
  
  
  
  30. if __name__ == '__main__':
    31. 
  
  
  
  
  31.     main()
    32. 
  
  
  
  
  32. 数据已经下载成功....
    33. 
  
  
  
  
  33. [11, 22, 33, 44]
    34.

2、共享全局变量不适用于多进程编程

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import multiprocessing
    2. 
  
  
  
  
  2. 
  
  
  
  
  3. a = 1
    4. 
  
  
  
  
  4. 
  
  
  
  
  5. 
  
  
  
  
  6. def demo1():
    7. 
  
  
  
  
  7.     global a
    8. 
  
  
  
  
  8.     a += 1
    9. 
  
  
  
  
  9. 
  
  
  
  
  10. 
  
  
  
  
  11. def demo2():
    12. 
  
  
  
  
  12.     print(a)
    13. 
  
  
  
  
  13. 
  
  
  
  
  14. def main():
    15. 
  
  
  
  
  15.     t1 = multiprocessing.Process(target=demo1)
    16. 
  
  
  
  
  16.     t2 = multiprocessing.Process(target=demo2)
    17. 
  
  
  
  
  17. 
  
  
  
  
  18.     t1.start()
    19. 
  
  
  
  
  19.     t2.start()
    20. 
  
  
  
  
  20. 
  
  
  
  
  21. if __name__ == '__main__':
    22. 
  
  
  
  
  22.     main()
    23.

运行结果:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. 1
    2.

有结果可知：全局变量不共享;

五、进程池之间的通信

1、进程池引入

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用 multiprocessing 中的 Process 动态生成多个进程，但是如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建的进程的工作量巨大，此时就可以用到 multiprocessing 模块提供的 Pool 方法。

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. from multiprocessing import Pool
    2. 
  
  
  
  
  2. import os,time,random
    3. 
  
  
  
  
  3. 
  
  
  
  
  4. def worker(a):
    5. 
  
  
  
  
  5.     t_start = time.time()
    6. 
  
  
  
  
  6.     print('%s开始执行,进程号为%d'%(a,os.getpid()))
    7. 
  
  
  
  
  7. 
  
  
  
  
  8.     time.sleep(random.random()*2)
    9. 
  
  
  
  
  9.     t_stop = time.time()
    10. 
  
  
  
  
  10.     print(a,"执行完成,耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
    11. 
  
  
  
  
  11. 
  
  
  
  
  12. 
  
  
  
  
  13. if __name__ == '__main__':
    14. 
  
  
  
  
  14.     po = Pool(3)        # 定义一个进程池
    15. 
  
  
  
  
  15.     for i in range(0,10):
    16. 
  
  
  
  
  16.         po.apply_async(worker,(i,))    # 向进程池中添加worker的任务
    17. 
  
  
  
  
  17. 
  
  
  
  
  18.     print("--start--")
    19. 
  
  
  
  
  19.     po.close()      
    20. 
  
  
  
  
  20. 
  
  
  
  
  21.     po.join()       
    22. 
  
  
  
  
  22.     print("--end--")
    23.

运行结果:

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. --start--
    2. 
  
  
  
  
  2. 0开始执行,进程号为6664
    3. 
  
  
  
  
  3. 1开始执行,进程号为4772
    4. 
  
  
  
  
  4. 2开始执行,进程号为13256
    5. 
  
  
  
  
  5. 0 执行完成,耗时0.18
    6. 
  
  
  
  
  6. 3开始执行,进程号为6664
    7. 
  
  
  
  
  7. 2 执行完成,耗时0.16
    8. 
  
  
  
  
  8. 4开始执行,进程号为13256
    9. 
  
  
  
  
  9. 1 执行完成,耗时0.67
    10. 
  
  
  
  
  10. 5开始执行,进程号为4772
    11. 
  
  
  
  
  11. 4 执行完成,耗时0.87
    12. 
  
  
  
  
  12. 6开始执行,进程号为13256
    13. 
  
  
  
  
  13. 3 执行完成,耗时1.59
    14. 
  
  
  
  
  14. 7开始执行,进程号为6664
    15. 
  
  
  
  
  15. 5 执行完成,耗时1.15
    16. 
  
  
  
  
  16. 8开始执行,进程号为4772
    17. 
  
  
  
  
  17. 7 执行完成,耗时0.40
    18. 
  
  
  
  
  18. 9开始执行,进程号为6664
    19. 
  
  
  
  
  19. 6 执行完成,耗时1.80
    20. 
  
  
  
  
  20. 8 执行完成,耗时1.49
    21. 
  
  
  
  
  21. 9 执行完成,耗时1.36
    22. 
  
  
  
  
  22. --end--
    23.

一个进程池只能容纳 3 个进程，执行完成才能添加新的任务，在不断的打开与释放的过程中循环往复。

六、案例:文件批量复制

操作思路:

  • 获取要复制文件夹的名字
  • 创建一个新的文件夹
  • 获取文件夹里面所有待复制的文件名
  • 创建进程池
  • 向进程池添加任务

代码如下:

导包

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. import multiprocessing
    2. 
  
  
  
  
  2. import os
    3. 
  
  
  
  
  3. import time
    4.

定制文件复制函数

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. def copy_file(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name):
    2. 
  
  
  
  
  2.     # 文件复制,不需要返回
    3. 
  
  
  
  
  3.     time.sleep(0.5)
    4. 
  
  
  
  
  4.     # print('\r从%s文件夹复制到%s文件夹的%s文件'%(oldfolderName,newfolderName,file_name),end='')
    5. 
  
  
  
  
  5. 
  
  
  
  
  6.     old_file = open(oldfolderName + '/' + file_name,'rb') # 待复制文件
    7. 
  
  
  
  
  7.     content = old_file.read()
    8. 
  
  
  
  
  8.     old_file.close()
    9. 
  
  
  
  
  9. 
  
  
  
  
  10.     new_file = open(newfolderName + '/' + file_name,'wb') # 复制出的新文件
    11. 
  
  
  
  
  11.     new_file.write(content)
    12. 
  
  
  
  
  12.     new_file.close()
    13. 
  
  
  
  
  13. 
  
  
  
  
  14.     Q.put(file_name) # 向Q队列中添加文件
    15.

定义主函数

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. def main():
    2. 
  
  
  
  
  2.     oldfolderName = input('请输入要复制的文件夹名字:') # 步骤1获取要复制文件夹的名字(可以手动创建,也可以通过代码创建,这里我们手动创建)
    3. 
  
  
  
  
  3.     newfolderName = oldfolderName + '复件'
    4. 
  
  
  
  
  4.     # 步骤二 创建一个新的文件夹
    5. 
  
  
  
  
  5.     if not os.path.exists(newfolderName):
    6. 
  
  
  
  
  6.         os.mkdir(newfolderName)
    7. 
  
  
  
  
  7. 
  
  
  
  
  8.     filenames = os.listdir(oldfolderName) # 3.获取文件夹里面所有待复制的文件名
    9. 
  
  
  
  
  9.     # print(filenames)
    10. 
  
  
  
  
  10. 
  
  
  
  
  11.     pool = multiprocessing.Pool(5) # 4.创建进程池
    12. 
  
  
  
  
  12. 
  
  
  
  
  13.     Q = multiprocessing.Manager().Queue() # 创建队列,进行通信
    14. 
  
  
  
  
  14.     for file_name in filenames:
    15. 
  
  
  
  
  15.         pool.apply_async(copy_file,args=(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name)) # 5.向进程池添加任务
    16. 
  
  
  
  
  16.       po.close()
    17. 
  
  
  
  
  17. 
  
  
  
  
  18.     copy_file_num = 0
    19. 
  
  
  
  
  19.     file_count = len(filenames)
    20. 
  
  
  
  
  20.     # 不知道什么时候完成,所以定义一个死循环
    21. 
  
  
  
  
  21.     while True:
    22. 
  
  
  
  
  22.         file_name = Q.get()
    23. 
  
  
  
  
  23.         copy_file_num += 1
    24. 
  
  
  
  
  24.         time.sleep(0.2)
    25. 
  
  
  
  
  25.         print('\r拷贝进度%.2f %%'%(copy_file_num  * 100/file_count),end='') # 做一个拷贝进度条
    26. 
  
  
  
  
  26. 
  
  
  
  
  27.         if copy_file_num >= file_count:
    28. 
  
  
  
  
  28.             break
    29.

程序运行

 
 
 
 
    
  
  
  
  
  1. if __name__ == '__main__':
    2. 
  
  
  
  
  2.     main()
    3.

运行结果如下图所示：

运行前后文件目录结构对比

运行前

运行后

以上内容就是整体大致结果了，由于 test 里面是随便粘贴的测试文件，这里就不展开演示了。

本文标题：利用Python实现多任务进程
标题网址：http://www.gawzjz.com/qtweb/news41/178291.html

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