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python中的多线程其实并不是真正的多线程,不能充分地使用多核cpu的资源,此时需要使用需要使用多进程解决问题。
python中的多进程是通过multiprocessing
模块来实现的,和多线程的threading.thread
类似,利用multiprocessing.process
来创建一个进程对象。进程对象的方法和线程对象的方法类似,也有start(), join()等。
直接启用
代码实例
import multiprocessing
from time import sleep
def clock(interval):
i = 0
while i<5:
i += 1
print(f"run >>> {i}")
sleep(interval)
print("ending!")
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.process(target = clock, args = (1,))
p.start()
p.join()
运行结果
run >>> 1
run >>> 2
run >>> 3
run >>> 4
run >>> 5
ending!
继承自multiprocessing.process
调用
与多线程使用方法类似
代码实例
import multiprocessing
from time import sleep
class clockprocess(multiprocessing.process):
def __init__(self, interval):
super().__init__()
self.interval = interval
def run(self):
i = 0
while i<5:
i += 1
print(f"run >>> {i}")
sleep(self.interval)
print("ending!")
if __name__ == '__main__':
p = clockprocess(1)
p.start()
p.join()
运行结果
run >>> 1
run >>> 2
run >>> 3
run >>> 4
run >>> 5
ending!
守护进程
process.daemon = ture
未使用守护进程
import multiprocessing
from time import sleep
def clock(interval):
i = 0
while i<5:
i += 1
print(f"run >>> {i}")
sleep(interval)
print("ending!")
def run():
p = multiprocessing.process(target = clock, args = (1,))
p.start()
if __name__ == '__main__':
run()
sleep(2)
print("ending!")
运行结果
run >>> 1
run >>> 2
ending!
run >>> 3
run >>> 4
run >>> 5
ending!
使用守护进程
import multiprocessing
from time import sleep
def clock(interval):
i = 0
while i<5:
i += 1
print(f"run >>> {i}")
sleep(interval)
print("ending!")
def run():
p = multiprocessing.process(target = clock, args = (1,))
p.daemon = true
p.start()
if __name__ == '__main__':
run()
sleep(2)
print("ending!")
运行结果
run >>> 1
run >>> 2
ending!
进程是系统独立调度核分配系统资源的基本单位,进程之间是相互独立的,进程之间的数据也不能共享,这是多进程在使用中与多线程最明显的区别。
所以要使用多进程来弥补python中多线程的不足,解决多进程之间的通信时关键。
在python多进程中,queue其实就是进程之间的数据管道,实现进程通信。
仓库(固定大小的中间缓冲区)
生产者
持续生产数据传入仓库
消费者
持续从仓库总提取数据
在实际运行时会产设的问题。生产者的主要作用是生成一定量的数据放到仓库中,然后重复此过程。
与此同时,消费者也在仓库消耗这些数据。该问题的关键就是要保证生产者不会在仓库满时加入数据,消费者也不会在仓库空时消耗数据。
joinablequeue同样通过multiprocessing使用。
joinablequeue([maxsize]):就是一个queue对象,但允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。
maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制。
方法介绍:
joinablequeue与queue对象的方法一致,且之外还具有:
joinablequeue.task_done()
:使用者使用此方法发出信号,表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量,将引发valueerror异常。joinablequeue.join()
:生产者调用此方法进行阻塞,直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用joinablequeue.task_done()
方法为止。使用joinablequeue实现生产者消费者模型
代码
import multiprocessing
from time import ctime,sleep
def consumer(input_q):
print("消费开始:", ctime())
while true:
# 处理项
item = input_q.get()
print ("消费 >>>>>>>>>", item) # 此处替换为有用的工作
input_q.task_done() # 发出信号通知任务完成
sleep(1)
print ("消费结束:", ctime()) ##此句未执行,因为q.join()收集到四个task_done()信号后,主进程启动,未等到print此句完成,程序就结束了
def producer(sequence, output_q):
print ("生产开始:", ctime())
for item in sequence:
output_q.put(item)
print ("生产 >>>>>>>>>", item)
sleep(1)
print ("生产结束:", ctime())
if __name__ == '__main__':
q = multiprocessing.joinablequeue()
# 运行消费者进程
cons_p = multiprocessing.process (target = consumer, args = (q,))
cons_p.daemon = true
cons_p.start()
# 生产多个项,sequence代表要发送给消费者的项序列
# 在实践中,这可能是生成器的输出或通过一些其他方式生产出来
sequence = [1,2,3,4]
producer(sequence, q)
# 等待所有项被处理
q.join()
运行结果
生产开始: wed oct 16 22:06:11 2019
生产 >>>>>>>>> 1
消费开始: wed oct 16 22:06:11 2019
消费 >>>>>>>>> 1
生产 >>>>>>>>> 2
消费 >>>>>>>>> 2
生产 >>>>>>>>> 3
消费 >>>>>>>>> 3
生产 >>>>>>>>> 4
消费 >>>>>>>>> 4
生产结束: wed oct 16 22:06:15 2019
待续
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