要讓Python程序實現多進程(multiprocessing)，我們先了解操作系統的相關知識。

Unix/Linux操作系統提供了一個fork()系統調用，它非常特殊。普通的函數調用，調用一次，返回一次，但是fork()調用一次，返回兩次，因為操作系統自動把當前進程(稱為父進程)復制了一份(稱為子進程)，然后，分別在父進程和子進程內返回。

子進程永遠返回0，而父進程返回子進程的ID。這樣做的理由是，一個父進程可以fork出很多子進程，所以，父進程要記下每個子進程的ID，而子進程只需要調用getppid()就可以拿到父進程的ID。

Python的os模塊封裝了常見的系統調用，其中就包括fork，可以在Python程序中輕松創建子進程：

import os

print('Process (%s) start...' % os.getpid())
# Only works on Unix/Linux/Mac:
pid = os.fork()
if pid == 0:
print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))
else:
print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))

運行結果如下：

Process (876) start...
I (876) just created a child process (877).
I am child process (877) and my parent is 876.

由于Windows沒有fork調用，上面的代碼在Windows上無法運行。而Mac系統是基于BSD(Unix的一種)內核，所以，在Mac下運行是沒有問題的，推薦大家用Mac學Python！

有了fork調用，一個進程在接到新任務時就可以復制出一個子進程來處理新任務，常見的Apache服務器就是由父進程監聽端口，每當有新的http請求時，就fork出子進程來處理新的http請求。

multiprocessing

如果你打算編寫多進程的服務程序，Unix/Linux無疑是正確的選擇。由于Windows沒有fork調用，難道在Windows上無法用Python編寫多進程的程序？

由于Python是跨平臺的，自然也應該提供一個跨平臺的多進程支持。multiprocessing模塊就是跨平臺版本的多進程模塊。

multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進程對象，下面的例子演示了啟動一個子進程并等待其結束：

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('Child process will start.')
p.start()
p.join()
print('Child process end.')

執行結果如下：

Parent process 928.
Child process will start.
Run child process test (929)...
Process end.

創建子進程時，只需要傳入一個執行函數和函數的參數，創建一個Process實例，用start()方法啟動，這樣創建進程比fork()還要簡單。

join()方法可以等待子進程結束后再繼續往下運行，通常用于進程間的同步。

Pool

如果要啟動大量的子進程，可以用進程池的方式批量創建子進程：

from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def long_time_task(name):
print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 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(4)
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.')

執行結果如下：

Parent process 669.
Waiting for all subprocesses done...
Run task 0 (671)...
Run task 1 (672)...
Run task 2 (673)...
Run task 3 (674)...
Task 2 runs 0.14 seconds.
Run task 4 (673)...
Task 1 runs 0.27 seconds.
Task 3 runs 0.86 seconds.
Task 0 runs 1.41 seconds.
Task 4 runs 1.91 seconds.
All subprocesses done.

代碼解讀：

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()之后就不能繼續添加新的Process了。

請注意輸出的結果，task?0，1，2，3是立刻執行的，而task?4要等待前面某個task完成后才執行，這是因為Pool的默認大小在我的電腦上是4，因此，最多同時執行4個進程。這是Pool有意設計的限制，并不是操作系統的限制。如果改成：

p = Pool(5)

就可以同時跑5個進程。

由于Pool的默認大小是CPU的核數，如果你不幸擁有8核CPU，你要提交至少9個子進程才能看到上面的等待效果。

子進程

很多時候，子進程并不是自身，而是一個外部進程。我們創建了子進程后，還需要控制子進程的輸入和輸出。

subprocess模塊可以讓我們非常方便地啟動一個子進程，然后控制其輸入和輸出。

下面的例子演示了如何在Python代碼中運行命令nslookup www.python.org，這和命令行直接運行的效果是一樣的：

import subprocess

print('$ nslookup www.python.org')
r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])
print('Exit code:', r)

運行結果：

$ nslookup www.python.org
Server: 192.168.19.4
Address: 192.168.19.4#53

Non-authoritative answer:
www.python.org canonical name = python.map.fastly.net.
Name: python.map.fastly.net
Address: 199.27.79.223

Exit code: 0

如果子進程還需要輸入，則可以通過communicate()方法輸入：

import subprocess

print('$ nslookup')
p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
output, err = p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')
print(output.decode('utf-8'))
print('Exit code:', p.returncode)

上面的代碼相當于在命令行執行命令nslookup，然后手動輸入：

set q=mx
python.org
exit

運行結果如下：

$ nslookup
Server: 192.168.19.4
Address: 192.168.19.4#53

Non-authoritative answer:
python.org mail exchanger = 50 mail.python.org.

Authoritative answers can be found from:
mail.python.org internet address = 82.94.164.166
mail.python.org has AAAA address 2001:888:2000:d::a6


Exit code: 0

進程間通信

Process之間肯定是需要通信的，操作系統提供了很多機制來實現進程間的通信。Python的multiprocessing模塊包裝了底層的機制，提供了Queue、Pipes等多種方式來交換數據。

我們以Queue為例，在父進程中創建兩個子進程，一個往Queue里寫數據，一個從Queue里讀數據：

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 寫數據進程執行的代碼:
def write(q):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
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):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
# 父進程創建Queue，并傳給各個子進程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 啟動子進程pw，寫入:
pw.start()
# 啟動子進程pr，讀取:
pr.start()
# 等待pw結束:
pw.join()
# pr進程里是死循環，無法等待其結束，只能強行終止:
pr.terminate()

運行結果如下：

Process to write: 50563
Put A to queue...
Process to read: 50564
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.

在Unix/Linux下，multiprocessing模塊封裝了fork()調用，使我們不需要關注fork()的細節。由于Windows沒有fork調用，因此，multiprocessing需要“模擬”出fork的效果，父進程所有Python對象都必須通過pickle序列化再傳到子進程去，所以，如果multiprocessing在Windows下調用失敗了，要先考慮是不是pickle失敗了。

小結

在Unix/Linux下，可以使用fork()調用實現多進程。

要實現跨平臺的多進程，可以使用multiprocessing模塊。

進程間通信是通過Queue、Pipes等實現的。

參考源碼

do_folk.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-import osprint('Process (%s) start...' % os.getpid())# Only works on Unix/Linux/Mac:pid = os.fork()if pid == 0:print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))else:print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))

multi_processing.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport 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('Child process will start.') p.start() p.join() print('Child process end.')

pooled_processing.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-from multiprocessing import Poolimport os, time, randomdef long_time_task(name): print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(random.random() * 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(4) 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.')

do_subprocess.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-import subprocessprint('$ nslookup www.python.org')r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])print('Exit code:', r)print('$ nslookup')p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)output, err = p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')print(output.decode('utf-8'))print('Exit code:', p.returncode)

do_queue.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-from multiprocessing import Process, Queueimport os, time, random# 寫數據進程執行的代碼:def write(q): print('Process to write: %s' % os.getpid()) 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): print('Process to read: %s' % os.getpid()) while True: value = q.get(True) print('Get %s from queue.' % value)if __name__=='__main__': # 父進程創建Queue，并傳給各個子進程： q = Queue() pw = Process(target=write, args=(q,)) pr = Process(target=read, args=(q,)) # 啟動子進程pw，寫入: pw.start() # 啟動子進程pr，讀取: pr.start() # 等待pw結束: pw.join() # pr進程里是死循環，無法等待其結束，只能強行終止: pr.terminate()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的multiprocessing python_Python教程：进程和线程amp;多进程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。