1. 管道(了解)
#创建管道的类： Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2）,其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象，强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道 #参数介绍： dumplex:默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。 #主要方法： conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象#其他方法： conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法 conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符 conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。 conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收 conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。介绍
from multiprocessing import Process, Pipedef f(conn):conn.send("Hello The_Third_Wave")conn.close()if __name__ == '__main__':parent_conn, child_conn = Pipe()p = Process(target=f, args=(child_conn,))p.start()print(parent_conn.recv())p.join()
应该特别注意管道端点的正确管理问题。如果是生产者或消费者中都没有使用管道的某个端点，就应将它关闭。
这也说明了为何在生产者中关闭了管道的输出端，在消费者中关闭管道的输入端。如果忘记执行这些步骤，
程序可能在消费者中的recv（）操作上挂起。管道是由操作系统进行引用计数的，必须在所有进程中关闭管道后才能生成EOFError异常。
因此，在生产者中关闭管道不会有任何效果，除非消费者也关闭了相同的管道端点。
from multiprocessing import Process,Pipedef func(x):msg=x.recv()print(msg)if __name__ == '__main__':conn1,conn2=Pipe()p=Process(target=func,args=(conn1,))p.start()# conn2.close() #在发送之前关闭管道,会EOFErrorconn2.send("nidaye")conn2.close()print("主进程结束")
from multiprocessing import Process, Pipedef f(parent_conn,child_conn):#parent_conn.close() #不写close将不会引发EOFErrorwhile True:try:print(child_conn.recv())except EOFError:child_conn.close()if __name__ == '__main__':parent_conn, child_conn = Pipe()p = Process(target=f, args=(parent_conn,child_conn,))p.start()child_conn.close()parent_conn.send('hello')parent_conn.close()p.join()
from multiprocessing import Process,Pipedef consumer(p,name):produce, consume=pproduce.close()while True:try:baozi=consume.recv()print('%s 收到包子:%s' %(name,baozi))except EOFError:breakdef producer(seq,p):produce, consume=pconsume.close()for i in seq:produce.send(i)if __name__ == '__main__':produce,consume=Pipe()c1=Process(target=consumer,args=((produce,consume),'c1'))c1.start()seq=(i for i in range(10))producer(seq,(produce,consume))produce.close()consume.close()c1.join()print('主进程')pipe实现生产者消费者模型
from multiprocessing import Process,Pipe,Lockdef consumer(p,name,lock):produce, consume=pproduce.close()while True:lock.acquire()baozi=consume.recv()lock.release()if baozi:print('%s 收到包子:%s' %(name,baozi))else:consume.close()breakdef producer(p,n):produce, consume=pconsume.close()for i in range(n):produce.send(i)produce.send(None)produce.send(None)produce.close()if __name__ == '__main__':produce,consume=Pipe()lock = Lock()c1=Process(target=consumer,args=((produce,consume),'c1',lock))c2=Process(target=consumer,args=((produce,consume),'c2',lock))p1=Process(target=producer,args=((produce,consume),10))c1.start()c2.start()p1.start()produce.close()consume.close()c1.join()c2.join()p1.join()print('主进程')多个消费之之间的竞争问题带来的数据不安全问题
2. 进程之间的数据共享
展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋
即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。
这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。
但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。
以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。
from multiprocessing import Process,Manager,Lockdef func(d,l):with l:#不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱d["num"]-=1if __name__ == '__main__':m=Manager()l=Lock()dic=m.dict({"num":100})p_list=[]for i in range(100):p=Process(target=func,args=(dic,l,))p_list.append(p)p.start()[pp.join() for pp in p_list]print(">>>>>",dic["num"])
3. 进程池
为什么要有进程池?进程池的概念。
在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零星任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他们同时执行，这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。那么我们要怎么做呢？
在这里，要给大家介绍一个进程池的概念，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果。
关于multiprocess.Pool模块
1 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值 2 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None 3 initargs：是要传给initializer的参数组
主要方法p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。 '''需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()'''p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。 '''此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。'''p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用主要方法
方法apply_async()和map_async（）的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法
obj.get():返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。
obj.ready():如果调用完成，返回True
obj.successful():如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常
obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。
obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数其他方法(了解) 进程池和多进程效率对比
from multiprocessing import Pool,Process import timedef func(i):num=0for j in range(5):num+=iif __name__ == '__main__':pool=Pool(4)# 不使用进程池p_list=[]startime=(time.time())for i in range(1000):p=Process(target=func,args=(i,))p_list.append(p)p.start()[pp.join() for pp in p_list]endtime=(time.time())print(endtime-startime)stime=time.time()pool.map(func,range(1000))etime=time.time()print(etime-stime)
同步和异步
import os,time from multiprocessing import Pooldef work(n):print('%s run' %os.getpid())time.sleep(3)return n**2if __name__ == '__main__':p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务res_l=[]for i in range(10):res=p.apply(work,args=(i,)) # 同步调用，直到本次任务执行完毕拿到res，等待任务work执行的过程中可能有阻塞也可能没有阻塞# 但不管该任务是否存在阻塞，同步调用都会在原地等着print(res_l)进程池的同步调用
import os import time import random from multiprocessing import Pooldef work(n):print('%s run' %os.getpid())time.sleep(random.random())return n**2if __name__ == '__main__':p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务res_l=[]for i in range(10):res=p.apply_async(work,args=(i,)) # 异步运行，根据进程池中有的进程数，每次最多3个子进程在异步执行# 返回结果之后，将结果放入列表，归还进程，之后再执行新的任务# 需要注意的是，进程池中的三个进程不会同时开启或者同时结束# 而是执行完一个就释放一个进程，这个进程就去接收新的任务。 res_l.append(res)# 异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用jion，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果# 否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了 p.close()p.join()for res in res_l:print(res.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get 进程池的异步调用
首先，我们为进程注入func，有两种方式：apply_async表示异步，就是子进程接收到请求之后就各自去执行了，而apply表示同步，子进程们将一个一个的执行，后一个子进程的执行永远以前一个子进程的结束为信号，开始执行。还是吃饭的例子。。。异步就是当我通知子进程要去吃饭的时候，他们就同时去吃饭了，同步就是他们必须一个一个的去，前一个没回来，后一个就不能去。
close方法：说关闭进程池，至此，进程池中不在有进程可以接受任务。
terminate和join是一对方法，表示的内容截然相反，执行terminate是结束当前进程池中的所有进程，不管值没执行完。join方法是阻塞主进程，等待子进程执行完毕，再继续执行主进程。需要注意的是：这两个方法都必须在close方法之后执行。当然我们也可以不执行这两个方法，那么子进程和主进程就各自执行各自的，无论执行到哪里，子进程会随着主进程的结束而结束。。。
进程池版socket聊天
#Pool内的进程数默认是cpu核数，假设为4（查看方法os.cpu_count()） #开启6个客户端，会发现2个客户端处于等待状态 #在每个进程内查看pid，会发现pid使用为4个，即多个客户端公用4个进程 from socket import * from multiprocessing import Pool import osserver=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1) server.bind(('127.0.0.1',8080)) server.listen(5)def talk(conn):print('进程pid: %s' %os.getpid())while True:try:msg=conn.recv(1024)if not msg:breakconn.send(msg.upper())except Exception:breakif __name__ == '__main__':p=Pool(4)while True:conn,*_=server.accept()p.apply_async(talk,args=(conn,))# p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问 server：进程池版socket并发聊天
from socket import *client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1',8080))while True:msg=input('>>: ').strip()if not msg:continueclient.send(msg.encode('utf-8'))msg=client.recv(1024)print(msg.decode('utf-8'))client
发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有4个不同的pid，只能结束一个客户端，另外一个客户端才会进来.
回调函数
需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。
from multiprocessing import Pool import requests import json import osdef get_page(url):print('<进程%s> get %s' %(os.getpid(),url))respone=requests.get(url)if respone.status_code == 200:return {'url':url,'text':respone.text}def pasrse_page(res):print('<进程%s> parse %s' %(os.getpid(),res['url']))parse_res='url:<%s> size:[%s]\n' %(res['url'],len(res['text']))with open('db.txt','a') as f:f.write(parse_res)if __name__ == '__main__':urls=['https://www.baidu.com','https://www.python.org','https://www.openstack.org','https://help.github.com/','http://www.sina.com.cn/']p=Pool(3)res_l=[]for url in urls:res=p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=pasrse_page)res_l.append(res)p.close()p.join()print([res.get() for res in res_l]) #拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了''' 打印结果: <进程3388> get https://www.baidu.com <进程3389> get https://www.python.org <进程3390> get https://www.openstack.org <进程3388> get https://help.github.com/ <进程3387> parse https://www.baidu.com <进程3389> get http://www.sina.com.cn/ <进程3387> parse https://www.python.org <进程3387> parse https://help.github.com/ <进程3387> parse http://www.sina.com.cn/ <进程3387> parse https://www.openstack.org [{'url': 'https://www.baidu.com', 'text': '<!DOCTYPE html>\r\n...',...}] '''
from multiprocessing import Pool import time,random,osdef work(n):time.sleep(1)return n**2 if __name__ == '__main__':p=Pool()res_l=[]for i in range(10):res=p.apply_async(work,args=(i,))res_l.append(res)p.close()p.join() #等待进程池中所有进程执行完毕 nums=[]for res in res_l:nums.append(res.get()) #拿到所有结果print(nums) #主进程拿到所有的处理结果,可以在主进程中进行统一进行处理