2020/2/13-Python学习计划

GhostLWB 2020-02-13

multiprocessing

由于Windows没有fork调用,由于Python是跨平台的,自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束。

创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动,这样创建进程比fork()还要简单。

join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步。

Pool

如果要启动大量的子进程,可以用进程池的方式批量创建子进程。

Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

子进程

很多时候,子进程并不是自身,而是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出。

进程间通信

Process之间肯定是需要通信的,操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制,提供了QueuePipes等多种方式来交换数据。

在Unix/Linux下,可以使用fork()调用实现多进程。要实现跨平台的多进程,可以使用multiprocessing模块。进程间通信是通过QueuePipes等实现的。

Lock

多线程和多进程最大的不同在于,多进程中,同一个变量,各自有一份拷贝存在于每个进程中,互不影响,而多线程中,所有变量都由所有线程共享,所以,任何一个变量都可以被任何一个线程修改,因此,线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量,把内容给改乱了。

多线程编程,模型复杂,容易发生冲突,必须用锁加以隔离,同时,又要小心死锁的发生。

Python解释器由于设计时有GIL全局锁,导致了多线程无法利用多核。

相关推荐