fork介绍
Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。
子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。
Python的os模块封装了常见的系统调用
import osif __name__ == '__main__': print('进程 (%s) start...' % os.getpid())
pid = os.fork()
# time.sleep(10)
if pid == 0: # 子进程fork()返回0
print("子进程{}，父进程{}".format(os.getpid(), os.getppid()))
else: # 父进程fork返回子进程的id
print("父进程{},子进程{}".format(os.getpid(), pid))--》》结果
进程 (3130) start...
父进程3130,子进程3131
子进程3131，父进程3130
multiprocessing模块介绍
python中的多线程无法利用CPU资源，在python中大部分计算密集型任务使用多进程。如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看）
python中提供了非常好的多进程包multiprocessing。
multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行功能（函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
multiprocessing的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
计算密集型任务：如金融分析，科学计算
注意
记住，进程的执行是有操作系统调度的，python执行进程(start)只是向操作系统发信号，告诉操作系统，我要开辟一个进程，由操作系统调度执行。
同理，python终止进程(terminate)只是向操作系统发信号，告诉操作系统，我要终止一个进程，而不会马上终止，由操作系统调度终止进程。
Process类的介绍
1.创建进程的类
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动）强调：
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号
2.参数介绍
group参数未使用，值始终为Nonetarget表示调用对象，即子进程要执行的任务args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'al',)kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'al','age':18}name为子进程的名称
3.方法介绍
p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run()
p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法 p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。
如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
p.is_alive():如果p仍然运行，返回Truep.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，
需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程
4.属性介绍
p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置p.name:进程的名称p.pid：进程的pidp.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，
这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）
Process类的使用
注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == ‘__main__’:下
开一个进程和主进程是并发的关系，我start一下就是先告诉操作系统我要开一个进程
，然而它不会等待，他会去执行下面的代码，完了他把进程开始后，就开始执行了
# window创造进程相当于导入，会无线递归创建
# Linux 是把父进程拷贝到子进程
import multiprocessing
import time
import threadingprint('main process start1')
def func():
print('subprocess start',time.asctime(time.localtime(time.time())))
time.sleep(3)
print('subprocess end',time.asctime(time.localtime(time.time())))print('main process start2')
p = multiprocessing.Process(target=func, name='1号')
p.start()
print('main process end', time.asctime(time.localtime(time.time())),multiprocessing.current_process())
if __name__ == '__main__':
pass
# 默认所有进程结束后，程序才结束"""
linux
main process start1
main process start2
main process end Fri Mar 23 00:20:29 2018 <_MainProcess(MainProcess, started)>
subprocess start Fri Mar 23 00:20:29 2018
subprocess end Fri Mar 23 00:20:32 2018""""""
windows
Make sure that the main module can be safely
imported by a new Python interpreter without causing unintended
side effects (such a starting a new process)."main process start1
main process start2
main process end Fri Mar 23 00:23:50 2018 <_MainProcess(MainProcess, started)>
main process start1 #相当于导入一次该程序，在main函数之前调用进程，会造成无限循环输出导致报错
subprocess start Fri Mar 23 00:23:50 2018
subprocess end Fri Mar 23 00:23:53 2018"""
strat():方法的功能
1.开启进程
2.执行功能
开启进程方法一
import time
import multiprocessing
# import threadingdef func():
i = 0
for _ in range(10000000):
i += 1
return Truedef main():
start = time.time()
p = multiprocessing.Process(target=func) # 创建一个子进程
p1 = multiprocessing.Process(target=func)
p.start()
p1.start()
# p = threading.Thread(target=func)
# p.start()
func()
end = time.time()
print(end - start)if __name__ == '__main__':
main()
开启进程方法二
from multiprocessing import Process
import time
import random
import os
class pro(Process):
def __init__(self,name):
super().__init__() # 必须继承父类的一些属性
self.name = name
def run(self): # 必须得实现一个run方法
print('%s is work,父进程%s,当前进程%s'%(self.name,os.getppid(),os.getpid()))
time.sleep(1)
print('%s is work end'%self.name)
if __name__ =='__main__':
p1 = pro('al')
p2 = pro('b1')
p3 = pro('c1')
p1.start()
p2.start()
p3.start()
print('主进程',os.getpid())-》》输出
主进程 9116
b1 is work,父进程9116,当前进程4316
al is work,父进程9116,当前进程6664
c1 is work,父进程9116,当前进程10132
b1 is work end
al is work end
c1 is work end
使用daemon
- 守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
from multiprocessing import Process
import time
import random
import os
class My_Process(Process):
def __init__(self,name):
super().__init__() # 必须继承父类的一些属性
self.name = name def run(self): # 必须得实现一个run方法
time.sleep(5)
print('%s is work end'%self.name)if __name__ =='__main__':
start_time = time.time()
print("process start")
for i in range(5):
t = My_Process('Process%s' % i)
# t.daemon = True
t.start()
time.sleep(3)
print("process end")
print(time.time() - start_time)"""
t.daemon = False
process start
process end #主进程运行完毕后，程序等待子进程运行完成后结束
0.020070791244506836
Process0 is work end
Process2 is work end
Process3 is work end
Process4 is work end
Process1 is work endProcess finished with exit code 0
""""""
t.daemon = True
process start
process end #主进程运行完毕后，守护进程结束
3.014104127883911Process finished with exit code 0
"""
2. 守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
from multiprocessing import Process
import time
import randomdef task(name):
print('%s is start' %name)
time.sleep(random.randrange(1,3))
print('%s is end' %name)
p = Process(target=time.sleep, args=(3,)) #在守护进程里面开子进程报错
p.start()if __name__ == '__main__':
p=Process(target=task,args=('egon',))
p.daemon=True #一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行 p.start()
p.join()
print('主') #只要终端打印出这一行内容，那么守护进程p也就跟着结束掉了
-----------egon is start
egon is end
Process Process-1:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Program Files\Python36\lib\multiprocessing\process.py", line 249, in _bootstrap
self.run()
File "C:\Program Files\Python36\lib\multiprocessing\process.py", line 93, in run
self._target(*self._args, **self._kwargs)
File "C:\Users\jingjing\PycharmProjects\py3Project\路飞\第四模块课件\01网络编程进阶\01 多进程\05 守护进程.py", line 55, in task
p.start()
File "C:\Program Files\Python36\lib\multiprocessing\process.py", line 103, in start
'daemonic processes are not allowed to have children'
AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
主
思考下列代码的执行结果有可能有哪些情况？为什么？
from multiprocessing import Processimport time
def foo():
print(123)
time.sleep(1)
print("end123")def bar():
print(456)
time.sleep(3)
print("end456")if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=foo)
p2=Process(target=bar) p1.daemon=True
p1.start()
p2.start()
print("main-------")-----输出
main-------
456
end456
当输出main之后，守护进程就结束了
使用terminate
import multiprocessing
import time
import threadingdef func():
print('subprocess start',time.asctime(time.localtime(time.time())))
time.sleep(3)
print('subprocess end',time.asctime(time.localtime(time.time())))if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target=func, name='1号')
p.start()
p.terminate() # 终止进程
time.sleep(5)
print(p.is_alive()) # 判断这个进程是否存在
# 默认所有进程结束后，程序才结束
print('main process end', time.asctime(time.localtime(time.time())), multiprocessing.current_process())
-》》》输出
"""
False 终止进程后is_alive()返回False，没有执行print('subprocess s……
main process end Fri Mar 23 17:22:57 2018 <_MainProcess(MainProcess, started)>
"""
使用join
import multiprocessing
import time
import threadingdef func():
print('subprocess start',time.asctime(time.localtime(time.time())))
time.sleep(3)
print('subprocess end',time.asctime(time.localtime(time.time())))if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target=func, name='1号')
p.start()
p.join() # 等待子进程完成后，结束主线程
# 默认所有进程结束后，程序才结束
print('main process end', time.asctime(time.localtime(time.time())), multiprocessing.current_process())"""
不使用join
# 主线程调用子线程后直接结束，然后子线程再结束
main process end Fri Mar 23 17:34:01 2018 <_MainProcess(MainProcess, started)>
subprocess start Fri Mar 23 17:34:01 2018
subprocess end Fri Mar 23 17:34:04 2018
""""""
使用join
subprocess start Fri Mar 23 17:30:20 2018
subprocess end Fri Mar 23 17:30:23 2018
# 等待子进程完成后，结束主线程
main process end Fri Mar 23 17:30:23 2018 <_MainProcess(MainProcess, started)>
"""
join用法考题
类似于单进程
from multiprocessing import Process
import timedef task(n, t):
time.sleep(t)
print('-------->%s' %n)if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=(1,5))
p2=Process(target=task,args=(2,2))
p3=Process(target=task,args=(3,1))
start = time.time()
p1.start()
p1.join()
p2.start()
p2.join()
p3.start()
p3.join() print('-------->time', time.time() - start)------------------输出-----相当于单进程，时间等于3个进程执行时间的相加
-------->1
-------->2
-------->3
-------->time 9.534545183181763
类似于多进程
from multiprocessing import Process
import timedef task(n, t):
time.sleep(t)
print('-------->%s' %n)if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=(1,5))
p2=Process(target=task,args=(2,2))
p3=Process(target=task,args=(3,1))
start = time.time()
p_l = [p1,p2,p3]
for p in p_l:
p.start() for p in p_l:
p.join() print('--------4 >time', time.time() - start)---------------输出------------相当于多进程，执行时间等于最长进程的执行时间
-------->3
-------->2
-------->1
--------4 >time 5.624321699142456
使用多进程实现并发的服务器
服务器端
import socket
import multiprocessing
server = socket.socket()
server.bind(('127.0.0.1', 9988))
server.listen(5)def read_msg(conn, addr):
while True:
try:
data = conn.recv(1024)
if data: # 正常接收数据
print('收到{}:数据{}'.format(addr,data.decode()))
conn.send(data)
else: # 收到空消息，关闭
print('close:{}'.format(addr))
break
except Exception as e:
print(e)
break
conn.close()if __name__ == '__main__':
while True:
print('-------主进程,等待连接------')
conn, addr = server.accept()
print('创建一个新的进程，和客户端{}通信'.format(addr))
client= multiprocessing.Process(target=read_msg, args=(conn, addr))
# client = threading.Thread(target=readable, args=((conn, addr)))
# p.start()
client.start()
server.close()
客户端
# 客户端
import socket # 导入socket模块socket_client = socket.socket() # 创建监听套接字
socket_client.connect(('127.0.0.1', 9988)) # 连接套接字 ,要连接的IP与端口while 1:
cmd = input("Please input cmd:") # 与人交互，输入命令
if not cmd: continue
elif cmd == 'q':break
socket_client.send(cmd.encode('utf-8')) # 把命令发送给服务端
data = socket_client.recv(1024)
print('recv',data)socket_client.close()
练习题
from multiprocessing import Processn=100 #在windows系统中应该把全局变量定义在if __name__ == '__main__'之上就可以了def work():
global n
n=0
print('子进程内: ',n)if __name__ == '__main__':
p=Process(target=work)
p.start()
print('主进程内: ',n)进程之间的内存空间是共享的还是隔离的？上述代码的执行结果是什么？
进程之间的内存空间是隔离的
执行结果：
主进程内: 100
子进程内: 0
改写下列程序，分别别实现下述打印效果
from multiprocessing import Process
import time
import randomdef task(n):
time.sleep(random.randint(1,3))
print('-------->%s' %n)if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=(1,))
p2=Process(target=task,args=(2,))
p3=Process(target=task,args=(3,)) p1.start()
p2.start()
p3.start() print('-------->4')
效果一：保证最先输出——–>4
from multiprocessing import Process
import time
import randomdef task(n):
time.sleep(random.randint(1,3))
print('-------->%s' %n)if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=(1,))
p2=Process(target=task,args=(2,))
p3=Process(target=task,args=(3,)) p1.start()
p2.start()
p3.start() print('-------->4')----------输出
-------->4
-------->1
-------->3
-------->2
效果二：保证最后输出——–>4
from multiprocessing import Process
import time
import randomdef task(n):
time.sleep(random.randint(1,3))
print('-------->%s' %n)if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=(1,))
p2=Process(target=task,args=(2,))
p3=Process(target=task,args=(3,)) p1.start()
p2.start()
p3.start() p1.join()
p2.join()
p3.join()
print('-------->4')
----------------------------输出
-------->1
-------->3
-------->2
-------->4
效果三：保证按顺序输出
from multiprocessing import Process
import time
import randomdef task(n):
time.sleep(random.randint(1,3))
print('-------->%s' %n)if __name__ == '__main__':
p1=Process(target=task,args=(1,))
p2=Process(target=task,args=(2,))
p3=Process(target=task,args=(3,)) p1.start()
p1.join()
p2.start()
p2.join()
p3.start()
p3.join() print('-------->4')-------------------------输出
-------->1
-------->2
-------->3
-------->4
2、判断上述三种效果，哪种属于并发，哪种属于串行？
第一种和第二种属于并发，最后一种属于并行
