多进程
正常下载和使用多进程下载：
from multiprocessing import Process
import time,random
#模拟下载
def down(text):
print(f"{text}开始下载开始!!!!!!!")
time.sleep(5)
print(f"{text}开始下载完成!!!!!!!")
def multiprocessing_main():
start_time = time.time()
#下载任务一
t1 = Process(target=down,args=("python",))
#下载任务二
t2 = Process(target=down,args=("java",))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
end_time = time.time()
print(f"任务下载完成,共耗时{end_time-start_time}秒")
def main():
start_time = time.time()
down("Pyhton")
down("Java")
end_time = time.time()
print(f"任务下载完成,共耗时{end_time - start_time}秒")
if __name__ == "__main__":
print("+++++++++++++++++++++正常下载+++++++++++++++++++++")
main()
print("+++++++++++++++++++++使用多线程下载+++++++++++++++++++++")
multiprocessing_main()
结果显示：
+++++++++++++++++++++正常下载+++++++++++++++++++++
Pyhton开始下载开始!!!!!!!
Pyhton开始下载完成!!!!!!!
Java开始下载开始!!!!!!!
Java开始下载完成!!!!!!!
任务下载完成,共耗时10.020031690597534秒
+++++++++++++++++++++使用多线程下载+++++++++++++++++++++
java开始下载开始!!!!!!!
python开始下载开始!!!!!!!
java开始下载完成!!!!!!!
python开始下载完成!!!!!!!
任务下载完成,共耗时5.131924629211426秒
可以用os模块的getpid方法打印进程号
修改down方法
def down(text):
print(f"{text}开始下载开始!!!!!!!,当前进程号为{os.getpid()}")
time.sleep(5)
print(f"{text}开始下载完成!!!!!!!,当前进程号为{os.getpid()}")
通过查看任务管理器可以看到启用了两个进程
去掉join方法，发现主进程没有等待子进程跑完就直接结束了，使用join，主进程跑到join那里，处于挂起状态，看源码，join可以通过设置timeout来决定主进程等待多长时间，若子进程在timeout用完了还没跑完，主进程会杀死子进程。
多进程数据传递
multiprocessing提供两种方式进行进程通行：
Queue：操作系统开辟的一个队列空间，进程可以向队列读写数据
Pipe：一个管道，一端用于接受数据，一段用于写入数据
创建一个队列之后，可以把它作为参数传递给进程执行的函数，实现数据通信，Queue可以使用如下方法：
* qsize()：返回队列的大致大小
* empty()：判断队列是否为空
* full()：判断队列是否满了
* put(obj[, block[, timeout]]):将obj对象写入队列
* put_nowait(obj)：等价于put(obj, False)
* get([block[, timeout]]):移除队列中的一个项目并返回
* get_nowait()：等价于get(False)
* close()：关闭后，表示该进程不再向队列写入数据
import sys,time
from multiprocessing import Process, Queue
#获取url
def get_url(q):
for i in range(1, 1000):
print(f"获取URL{i}")
q.put({"url":i}) #将obj对象写入队列
q.put('DONE') # 任务完成后向队列中写入特殊值
#下载数据
def down_url(q):
print("开始下载———————")
while True:
data=q.get() #移除队列中的一个项目并返回
if data == 'DONE':
break
else:
print(f"下载完成{data}")
#主程序
def main():
q=Queue() #创建一个队列
p1 = Process(target=get_url,args=(q,))
p2 = Process(target=down_url,args=(q,))
p1.start()
p2.start()
p1.join() # 等待p1进程结束
p2.join() # 等待p2进程结束
if __name__== "__main__":
start_time = time.time()
main()
end_time = time.time()
print(f"任务下载完成,共耗时{end_time - start_time}秒")
进程池
Pool可以一次性创建多个进程：
Pool([processes # 进程数量，默认使用os.cpu_count
[, initializer # 初始值
[, initargs # 初始数量
[, maxtasksperchild
[, context]]]]])
进程池可以方便地创建多个进程，它包含以下常用的方法：
- apply(self, func, args=(), kwds={})：等价于func(*args, **kwds)，进程池必须正在运行
- apply_async(self, func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None)：apply函数的异步版本，多了一个回调参数callback
- close(self)：关闭进程池
- join(self)：让主进程进入阻塞模式
- map(self, func, iterable, chunksize=None)：将func应用到iterable的每个元素上，并返回一个结果列表。imap_unordered方法的结果是无序的
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Project :Python基础
# @File :进程池使用.py
# @IDE :PyCharm
# @NAME :进程池使用
# @Author :小C学安全
# @Date :2024/1/12 15:16
from multiprocessing import Process, Pool
import os, time
import os, time
from multiprocessing import Process, Pool
def run_a_sub_proc(name):
print(f'子进程：{name}（{os.getpid()}）开始！')
for i in range(2):
print(f'子进程：{name}（{os.getpid()}）运行中...')
time.sleep(1)
print(f'子进程：{name}（{os.getpid()}）结束！')
if __name__ == '__main__':
print(f'主进程（{os.getpid()}）开始...')
p = Pool(3) #创建3个进程
for i in range(1, 5):
p.apply_async(run_a_sub_proc, args=(f"进程-{i}",)) #p.apply_async 异步执行
p.close() #关闭进程池
p.join() #主进程进入阻塞模式