進程是操作系統(tǒng)進行資源分配和調(diào)度的一個基本單位。

一、進程及多任務(wù)介紹

• 程序：程序是一個靜態(tài)的概念。在一臺電腦上，我們安裝了很多程序，這些程序是可以運行的。比如我們編寫一個xxx.py程序，它是靜態(tài)的，靜靜的保存在電腦的硬盤中，等待執(zhí)行。
• 進程：進程是操作系統(tǒng)分配資源的基本單位，一個程序運行起來后，代碼加用到的系統(tǒng)資源稱之為進程。比如我們在終端通過 python xxx.py將xxx.py程序運行起來，這時候就開啟了一個進程。
• 多任務(wù)：多任務(wù)是指操作系統(tǒng)可以同時運行多個任務(wù)。在使用一臺電腦時，我們需要同時做很多的事情，如打開PyCharm寫代碼，打開瀏覽器查API，打開詞典查單詞，這時候我們同時打開了多個程序，每個程序都在運行。對于操作系統(tǒng)來說，每個正在運行的程序都是一個任務(wù)，很多任務(wù)同時運行就是多任務(wù)。

在Python中，可以通過multiprocessing模塊開啟多個進程來幫我們同時執(zhí)行多任務(wù)。

例如，xxx.py運行起來后，至少會開啟一個進程，這個進程叫主進程，如果我們要同時執(zhí)行多任務(wù)，我們可以開啟多個進程來執(zhí)行多任務(wù)，這些進程叫子進程。

既有主進程，又有子進程，這時候就是多進程。每個進程中可以執(zhí)行一個或多個任務(wù)，這樣就實現(xiàn)了多任務(wù)。

補充：

并發(fā)：指的是任務(wù)數(shù)多于CPU核數(shù)，通過操作系統(tǒng)的各種任務(wù)調(diào)度算法，實現(xiàn)多個任務(wù)“一起”執(zhí)行（實際上，同一時間只有一個任務(wù)在執(zhí)行，操作系統(tǒng)是通過時間片輪詢的方式，輪流讓各個任務(wù)交替執(zhí)行。

例如：任務(wù)1執(zhí)行0.0001秒，切換到任務(wù)2，任務(wù)2執(zhí)行0.0001秒，再切換到任務(wù)3，執(zhí)行0.0001秒，又切換回任務(wù)1……這樣循環(huán)下去。因為切換任務(wù)的速度相當(dāng)快，我們感覺就像所有任務(wù)都在同時執(zhí)行一樣。）

并行：當(dāng)任務(wù)數(shù)小于或者等于CPU核數(shù)時，每一個任務(wù)都有對應(yīng)的CPU來處理執(zhí)行，即任務(wù)真的是一起執(zhí)行的（實際上，我們的電腦上運行的任務(wù)數(shù)量非常多，除了我們開啟的任務(wù)，還有很多任務(wù)在后臺運行著，而CPU數(shù)量是有限的，基本上不可能一個任務(wù)占一核CPU。由于任務(wù)數(shù)量遠遠多于CPU的核心數(shù)量，所以，操作系統(tǒng)會自動把很多任務(wù)輪流調(diào)度到每個核心上執(zhí)行。）

二、使用multiprocessing實現(xiàn)多進程

from multiprocessing import Process
import time
 
 
def coding(language):
    """子進程要執(zhí)行的代碼"""
    for i in range(5):
        print("{} coding".format(language), end=' | ')
        time.sleep(1)
 
 
if __name__ == '__main__':
    # 單進程
    start = time.time()
    coding('python')
    for i in range(5):
        print("main program", end=' | ')
        time.sleep(1)
    end = time.time()
    print('\nOne process cost time:', end - start)
 
    # 多進程
    multi_start = time.time()
    p = Process(target=coding, args=('python', ))
    p.start()
    for i in range(5):
        print("main program", end=' | ')
        time.sleep(1)
    multi_end = time.time()
    print('\nMulti process cost time:', multi_end - multi_start)

運行結(jié)果：

python coding | python coding | python coding | python coding | python coding | main program | main program | main program | main program | main program | 
One process cost time: 10.004231691360474
main program | python coding | main program | python coding | main program | python coding | main program | python coding | main program | python coding | 
Multi process cost time: 5.082065582275391

multiprocessing模塊是跨平臺和版本的多進程模塊，提供了一個Process類來創(chuàng)建進程對象。創(chuàng)建子進程時，只需要傳入一個需要執(zhí)行的函數(shù)和函數(shù)的參數(shù)，創(chuàng)建一個Process實例，用start()方法啟動這個實例。

在上面的代碼中，定義了一個coding函數(shù)，實現(xiàn)多進程時，實例化了一個Process類的對象p，p就是一個進程對象，將需要執(zhí)行的函數(shù)傳給target參數(shù)，將coding函數(shù)需要的參數(shù)以元組的形式傳給args參數(shù)（必須是一個元組），再用p對象的start()方法開啟了一個子進程。

coding函數(shù)是一個需要執(zhí)行的任務(wù)，在主進程中需要執(zhí)行的代碼是另一個任務(wù)，這時候有兩個任務(wù)。兩個任務(wù)都在主進程中執(zhí)行時，花了10秒多的時間，創(chuàng)建一個子進程來執(zhí)行coding函數(shù)時，花了5秒多的時間。創(chuàng)建子進程之后，主進程和子進程同時處理任務(wù)，這說明我們實現(xiàn)了多進程處理多任務(wù)，即多個任務(wù)是“同時”執(zhí)行的。

三、Process語法結(jié)構(gòu)和常用方法

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

• 1.target：傳遞一個函數(shù)的引用，可以認為這個子進程就是執(zhí)行這個函數(shù)的代碼，這里傳的是函數(shù)的引用，后面不能有小括號
• 2.args：給target指定的函數(shù)傳遞的參數(shù)，以元組的方式傳遞，這里必須是一個元組，如果不是元組會報TypeError，只有一個參數(shù)時要注意別出錯
• 3.kwargs：給target指定的函數(shù)傳遞關(guān)鍵字參數(shù)，以字典的方式傳遞，這里必須是一個字典
• 4.name：給進程設(shè)定一個名字，可以不設(shè)定
• 5.group：指定進程組，大多數(shù)情況下用不到

Process的常用方法：

• 1.start()：啟動子進程實例（創(chuàng)建子進程）
• 2.is_alive()：判斷子進程是否還在活著
• 3.join([timeout])：是否等待子進程執(zhí)行結(jié)束，或等待多少秒
• 4.terminate()：不管任務(wù)是否完成，立即終止子進程

Process的常用屬性：

• 1.name：當(dāng)前進程的別名，默認為Process-N，N為從1開始遞增的整數(shù)
• 2.pid：當(dāng)前進程的pid（進程號）

獲取當(dāng)前進程的id和當(dāng)前進程的父進程的id,需要使用os模塊：

• 1.os.getpid()：獲取當(dāng)前進程的id
• 2.os.getppid() ：獲取當(dāng)前進程的父進程的id

四、進程間不共享全局變量

from multiprocessing import Process
import time
 
 
str_list = ['ppp', 'yyy']
 
 
def add_str1():
    """子進程1"""
    print('In process one: ', str_list)
    for x in 'thon':
        str_list.append(x * 3)
        time.sleep(1)
        print('In process one: ', str_list)
 
 
def add_str2():
    """子進程1"""
    print('In process two: ', str_list)
    for x in 'thon':
        str_list.append(x)
        time.sleep(1)
        print('In process two: ', str_list)
 
 
if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=add_str1)
    p1.start()
    p2 = Process(target=add_str2)
    p2.start()

運行結(jié)果：

In process one:  ['ppp', 'yyy']
In process two:  ['ppp', 'yyy']
In process one:  ['ppp', 'yyy', 'ttt']
In process two:  ['ppp', 'yyy', 't']
In process one:  ['ppp', 'yyy', 'ttt', 'hhh']
In process two:  ['ppp', 'yyy', 't', 'h']
In process one:  ['ppp', 'yyy', 'ttt', 'hhh', 'ooo']
In process two:  ['ppp', 'yyy', 't', 'h', 'o']
In process one:  ['ppp', 'yyy', 'ttt', 'hhh', 'ooo', 'nnn']
In process two:  ['ppp', 'yyy', 't', 'h', 'o', 'n']

在上面的代碼中，str_list是一個全局變量，進程p1和p2同時在使用str_list，都在往列表中添加元素，但是兩個進程對列表的添加互不相關(guān)。

進程p1與進程p2不共享全局變量。

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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