最近接觸壹個項目，要在多個虛擬機中運行任務，參考別人之前項目的代碼，采用了多進程來處理，於是上網查了查python中的多進程
壹、先說說Queue（隊列對象）
Queue是python中的標準庫，可以直接import 引用，之前學習的時候有聽過著名的“先吃先拉”與“後吃先吐”，其實就是這裏說的隊列，隊列的構造的時候可以定義它的容量，別吃撐了，吃多了，就會報錯,構造的時候不寫或者寫個小於1的數則表示無限多
import Queue
q = Queue.Queue(10)
向隊列中放值(put)
q.put(‘yang')
q.put(4)
q.put([‘yan','xing'])
在隊列中取值get()
默認的隊列是先進先出的
>>> q.get()
‘yang'
>>> q.get()
4
>>> q.get()
[‘yan', ‘xing']
當壹個隊列為空的時候如果再用get取則會堵塞，所以取隊列的時候壹般是用到
get_nowait()方法，這種方法在向壹個空隊列取值的時候會拋壹個Empty異常
所以更常用的方法是先判斷壹個隊列是否為空，如果不為空則取值
隊列中常用的方法
Queue.qsize() 返回隊列的大小
Queue.empty() 如果隊列為空，返回True,反之False
Queue.full() 如果隊列滿了，返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]]) 獲取隊列，timeout等待時間
Queue.get_nowait() 相當Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 寫入隊列，timeout等待時間
Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)
二、multiprocessing中使用子進程概念
from multiprocessing import Process
可以通過Process來構造壹個子進程
p = Process(target=fun,args=(args))
再通過p.start()來啟動子進程
再通過p.join()方法來使得子進程運行結束後再執行父進程
from multiprocessing import Process
import os
# 子進程要執行的代碼
def run_proc(name):
print 'Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())
if __name__=='__main__':
print 'Parent process %s.' % os.getpid()
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print 'Process will start.'
p.start()
p.join()
print 'Process end.'
三、在multiprocessing中使用pool
如果需要多個子進程時可以考慮使用進程池(pool)來管理
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing import Pool
import os, time
def long_time_task(name):
print 'Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())
start = time.time()
time.sleep(3)
end = time.time()
print 'Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start))
if __name__=='__main__':
print 'Parent process %s.' % os.getpid()
p = Pool()
for i in range(5):
p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
print 'Waiting for all subprocesses done...'
p.close()
p.join()
print 'All subprocesses done.'
pool創建子進程的方法與Process不同，是通過
p.apply_async(func,args=(args))實現，壹個池子裏能同時運行的任務是取決妳電腦的cpu數量，如我的電腦現在是有4個cpu，那會子進程task0,task1,task2,task3可以同時啟動，task4則在之前的壹個某個進程結束後才開始
上面的程序運行後的結果其實是按照上圖中1，2，3分開進行的，先打印1，3秒後打印2，再3秒後打印3
代碼中的p.close()是關掉進程池子，是不再向裏面添加進程了，對Pool對象調用join()方法會等待所有子進程執行完畢，調用join()之前必須先調用close()，調用close()之後就不能繼續添加新的Process了。
當時也可以是實例pool的時候給它定義壹個進程的多少
如果上面的代碼中p=Pool(5)那麽所有的子進程就可以同時進行
三、多個子進程間的通信
多個子進程間的通信就要采用第壹步中說到的Queue，比如有以下的需求，壹個子進程向隊列中寫數據，另外壹個進程從隊列中取數據，
#coding:gbk
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 寫數據進程執行的代碼:
def write(q):
for value in ['A', 'B', 'C']:
print 'Put %s to queue...' % value
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 讀數據進程執行的代碼:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print 'Get %s from queue.' % value
time.sleep(random.random())
else:
break
if __name__=='__main__':
# 父進程創建Queue，並傳給各個子進程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 啟動子進程pw，寫入:
pw.start()
# 等待pw結束:
pw.join()
# 啟動子進程pr，讀取:
pr.start()
pr.join()
# pr進程裏是死循環，無法等待其結束，只能強行終止:
print '所有數據都寫入並且讀完'
四、關於上面代碼的幾個有趣的問題
if __name__=='__main__':
# 父進程創建Queue，並傳給各個子進程：
q = Queue()
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,))
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()
print '所有數據都寫入並且讀完'
如果main函數寫成上面的樣本，本來我想要的是將會得到壹個隊列，將其作為參數傳入進程池子裏的每個子進程，但是卻得到
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance
的錯誤，查了下，大意是隊列對象不能在父進程與子進程間通信，這個如果想要使用進程池中使用隊列則要使用multiprocess的Manager類
if __name__=='__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
# 父進程創建Queue，並傳給各個子進程：
q = manager.Queue()
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,))
time.sleep(0.5)
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()
print '所有數據都寫入並且讀完'
這樣這個隊列對象就可以在父進程與子進程間通信，不用池則不需要Manager，以後再擴展multiprocess中的Manager類吧
關於鎖的應用，在不同程序間如果有同時對同壹個隊列操作的時候，為了避免錯誤，可以在某個函數操作隊列的時候給它加把鎖，這樣在同壹個時間內則只能有壹個子進程對隊列進行操作，鎖也要在manager對象中的鎖
#coding:gbk
from multiprocessing import Process,Queue,Pool
import multiprocessing
import os, time, random
# 寫數據進程執行的代碼:
def write(q,lock):
lock.acquire() #加上鎖
for value in ['A', 'B', 'C']:
print 'Put %s to queue...' % value
q.put(value)
lock.release() #釋放鎖
# 讀數據進程執行的代碼:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(False)
print 'Get %s from queue.' % value
time.sleep(random.random())
else:
break
if __name__=='__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
# 父進程創建Queue，並傳給各個子進程：
q = manager.Queue()
lock = manager.Lock() #初始化壹把鎖
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,lock))
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()
print '所有數據都寫入並且讀完'