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
- 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()
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：
- Process: 0
- Process: 1
- Process: 2
- Process: 3
- Process: 4
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
- 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：
- 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
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
- from multiprocessing import Queue
- import multiprocessing
- def download(p): # 下载数据
- lst = [11,22,33,44]
- for item in lst:
- p.put(item)
- print('数据已经下载成功....')
- 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()
- 数据已经下载成功....
- [11, 22, 33, 44]
2、共享全局变量不适用于多进程编程
- 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()
运行结果:
- 1
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。
- from multiprocessing import Pool
- import os,time,random
- def worker(a):
- t_start = time.time()
- print('%s开始执行,进程号为%d'%(a,os.getpid()))
- time.sleep(random.random()*2)
- t_stop = time.time()
- print(a,"执行完成,耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
- if __name__ == '__main__':
- po = Pool(3) # 定义一个进程池
- for i in range(0,10):
- po.apply_async(worker,(i,)) # 向进程池中添加worker的任务
- print("--start--")
- po.close()
- po.join()
- print("--end--")
运行结果:
- --start--
- 0开始执行,进程号为6664
- 1开始执行,进程号为4772
- 2开始执行,进程号为13256
- 0 执行完成,耗时0.18
- 3开始执行,进程号为6664
- 2 执行完成,耗时0.16
- 4开始执行,进程号为13256
- 1 执行完成,耗时0.67
- 5开始执行,进程号为4772
- 4 执行完成,耗时0.87
- 6开始执行,进程号为13256
- 3 执行完成,耗时1.59
- 7开始执行,进程号为6664
- 5 执行完成,耗时1.15
- 8开始执行,进程号为4772
- 7 执行完成,耗时0.40
- 9开始执行,进程号为6664
- 6 执行完成,耗时1.80
- 8 执行完成,耗时1.49
- 9 执行完成,耗时1.36
- --end--
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
- import multiprocessing
- import os
- import time
定制文件复制函数
- def copy_file(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name):
- # 文件复制,不需要返回
- time.sleep(0.5)
- # print('\r从%s文件夹复制到%s文件夹的%s文件'%(oldfolderName,newfolderName,file_name),end='')
- old_file = open(oldfolderName + '/' + file_name,'rb') # 待复制文件
- content = old_file.read()
- old_file.close()
- new_file = open(newfolderName + '/' + file_name,'wb') # 复制出的新文件
- new_file.write(content)
- new_file.close()
- Q.put(file_name) # 向Q队列中添加文件
定义主函数
- def main():
- 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)
- newfolderName = oldfolderName + '复件'
- # 步骤二 创建一个新的文件夹
- if not os.path.exists(newfolderName):
- os.mkdir(newfolderName)
- filenames = os.listdir(oldfolderName) # 3.获取文件夹里面所有待复制的文件名
- # print(filenames)
- pool = multiprocessing.Pool(5) # 4.创建进程池
- Q = multiprocessing.Manager().Queue() # 创建队列,进行通信
- for file_name in filenames:
- pool.apply_async(copy_file,args=(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name)) # 5.向进程池添加任务
- po.close()
- copy_file_num = 0
- file_count = len(filenames)
- # 不知道什么时候完成,所以定义一个死循环
- while True:
- file_name = Q.get()
- copy_file_num += 1
- time.sleep(0.2)
- print('\r拷贝进度%.2f %%'%(copy_file_num * 100/file_count),end='') # 做一个拷贝进度条
- if copy_file_num >= file_count:
- break
程序运行
- if __name__ == '__main__':
- main()
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。
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