利用Python实现多任务进程

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一、进程介绍

进程：正在执行的程序，由程序、数据和进程控制块组成，是正在执行的程序，程序的一次执行过程，是资源调度的基本单位。

程序：没有执行的代码，是一个静态的。

二、线程和进程之间的对比

由图可知：此时电脑有 9 个应用进程，但是一个进程又会对应于多个线程，可以得出结论：

进程：能够完成多任务，一台电脑上可以同时运行多个 QQ

线程：能够完成多任务，一个 QQ 中的多个聊天窗口

根本区别：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是任务调度和执行的基本单位.

使用多进程的优势:

1、拥有独立GIL:

首先由于进程中 GIL 的存在，Python 中的多线程并不能很好地发挥多核优势，一个进程中的多个线程，在同一时刻只能有一个线程运行。而对于多进程来说，每个进程都有属于自己的 GIL，所以，在多核处理器下，多进程的运行是不会受 GIL的影响的。因此，多进程能更好地发挥多核的优势。

2、效率高

当然，对于爬虫这种 IO 密集型任务来说，多线程和多进程影响差别并不大。对于计算密集型任务来说，Python 的多进程相比多线程，其多核运行效率会有成倍的提升。

三、Python 实现多进程

我们先用一个实例来感受一下：

1、使用 process 类

 
 
 
 
  
  
  
  import multiprocessing 
  
  
  
  def process(index): 
  
  
  
      print(f'Process: {index}') 
  
  
  
  if __name__ == '__main__': 
  
  
  
      for i in range(5): 
  
  
  
          p = multiprocessing.Process(target=process, args=(i,)) 
  
  
  
          p.start()

这是一个实现多进程最基础的方式：通过创建 Process 来新建一个子进程，其中 target 参数传入方法名，args 是方法的参数，是以元组的形式传入，其和被调用的方法 process 的参数是一一对应的。

注意：这里 args 必须要是一个元组，如果只有一个参数，那也要在元组第一个元素后面加一个逗号，如果没有逗号则和单个元素本身没有区别，无法构成元组，导致参数传递出现问题。创建完进程之后，我们通过调用 start 方法即可启动进程了。

运行结果如下：

 
 
 
 
  
  
  
  Process: 0 
  
  
  
  Process: 1 
  
  
  
  Process: 2 
  
  
  
  Process: 3 
  
  
  
  Process: 4

可以看到，我们运行了 5 个子进程，每个进程都调用了 process 方法。process 方法的 index 参数通过 Process 的 args 传入，分别是 0~4 这 5 个序号，最后打印出来，5 个子进程运行结束。

2、继承 process 类

 
 
 
 
  
  
  
  from multiprocessing import Process
  
  
  
  import time
  
  
  
  
  
  
  
  class MyProcess(Process):
  
  
  
      def __init__(self,loop):
  
  
  
          Process.__init__(self)
  
  
  
          self.loop = loop
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
      def run(self):
  
  
  
          for count in range(self.loop):
  
  
  
              time.sleep(1)
  
  
  
              print(f'Pid:{self.pid} LoopCount: {count}')
  
  
  
  if __name__ == '__main__':
  
  
  
      for i in range(2,5):
  
  
  
          p = MyProcess(i)
  
  
  
          p.start()

我们首先声明了一个构造方法，这个方法接收一个 loop 参数，代表循环次数，并将其设置为全局变量。在 run方法中，又使用这个 loop 变量循环了 loop 次并打印了当前的进程号和循环次数。

在调用时，我们用 range 方法得到了 2、3、4 三个数字，并把它们分别初始化了 MyProcess 进程，然后调用 start 方法将进程启动起来。

注意：这里进程的执行逻辑需要在 run 方法中实现，启动进程需要调用 start 方法，调用之后 run 方法便会执行。

运行结果如下：

 
 
 
 
  
  
  
  Pid:12976 LoopCount: 0
  
  
  
  Pid:15012 LoopCount: 0
  
  
  
  Pid:11976 LoopCount: 0
  
  
  
  Pid:12976 LoopCount: 1
  
  
  
  Pid:15012 LoopCount: 1
  
  
  
  Pid:11976 LoopCount: 1
  
  
  
  Pid:15012 LoopCount: 2
  
  
  
  Pid:11976 LoopCount: 2
  
  
  
  Pid:11976 LoopCount: 3

注意，这里的进程 pid 代表进程号，不同机器、不同时刻运行结果可能不同。

四、进程之间的通信

1、Queue-队列先进先出

 
 
 
 
  
  
  
  from multiprocessing import Queue
  
  
  
  import multiprocessing
  
  
  
  
  
  
  
  def download(p): # 下载数据
  
  
  
      lst = [11,22,33,44]
  
  
  
      for item in lst:
  
  
  
          p.put(item)
  
  
  
      print('数据已经下载成功....')
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  def savedata(p):
  
  
  
      lst = []
  
  
  
      while True:
  
  
  
          data = p.get()
  
  
  
          lst.append(data)
  
  
  
          if p.empty():
  
  
  
              break
  
  
  
      print(lst)
  
  
  
  
  
  
  
  def main():
  
  
  
      p1 = Queue()
  
  
  
  
  
  
  
      t1 = multiprocessing.Process(target=download,args=(p1,))
  
  
  
      t2 = multiprocessing.Process(target=savedata,args=(p1,))
  
  
  
  
  
  
  
      t1.start()
  
  
  
      t2.start()
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  if __name__ == '__main__':
  
  
  
      main()
  
  
  
  数据已经下载成功....
  
  
  
  [11, 22, 33, 44]

2、共享全局变量不适用于多进程编程

 
 
 
 
  
  
  
  import multiprocessing
  
  
  
  
  
  
  
  a = 1
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  def demo1():
  
  
  
      global a
  
  
  
      a += 1
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  def demo2():
  
  
  
      print(a)
  
  
  
  
  
  
  
  def main():
  
  
  
      t1 = multiprocessing.Process(target=demo1)
  
  
  
      t2 = multiprocessing.Process(target=demo2)
  
  
  
  
  
  
  
      t1.start()
  
  
  
      t2.start()
  
  
  
  
  
  
  
  if __name__ == '__main__':
  
  
  
      main()

运行结果:

有结果可知：全局变量不共享;

五、进程池之间的通信

1、进程池引入

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用 multiprocessing 中的 Process 动态生成多个进程，但是如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建的进程的工作量巨大，此时就可以用到 multiprocessing 模块提供的 Pool 方法。

 
 
 
 
  
  
  
  from multiprocessing import Pool
  
  
  
  import os,time,random
  
  
  
  
  
  
  
  def worker(a):
  
  
  
      t_start = time.time()
  
  
  
      print('%s开始执行,进程号为%d'%(a,os.getpid()))
  
  
  
  
  
  
  
      time.sleep(random.random()*2)
  
  
  
      t_stop = time.time()
  
  
  
      print(a,"执行完成,耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  if __name__ == '__main__':
  
  
  
      po = Pool(3)        # 定义一个进程池
  
  
  
      for i in range(0,10):
  
  
  
          po.apply_async(worker,(i,))    # 向进程池中添加worker的任务
  
  
  
  
  
  
  
      print("--start--")
  
  
  
      po.close()      
  
  
  
  
  
  
  
      po.join()       
  
  
  
      print("--end--")

运行结果:

 
 
 
 
  
  
  
  --start--
  
  
  
  0开始执行,进程号为6664
  
  
  
  1开始执行,进程号为4772
  
  
  
  2开始执行,进程号为13256
  
  
  
  0 执行完成,耗时0.18
  
  
  
  3开始执行,进程号为6664
  
  
  
  2 执行完成,耗时0.16
  
  
  
  4开始执行,进程号为13256
  
  
  
  1 执行完成,耗时0.67
  
  
  
  5开始执行,进程号为4772
  
  
  
  4 执行完成,耗时0.87
  
  
  
  6开始执行,进程号为13256
  
  
  
  3 执行完成,耗时1.59
  
  
  
  7开始执行,进程号为6664
  
  
  
  5 执行完成,耗时1.15
  
  
  
  8开始执行,进程号为4772
  
  
  
  7 执行完成,耗时0.40
  
  
  
  9开始执行,进程号为6664
  
  
  
  6 执行完成,耗时1.80
  
  
  
  8 执行完成,耗时1.49
  
  
  
  9 执行完成,耗时1.36
  
  
  
  --end--

一个进程池只能容纳 3 个进程，执行完成才能添加新的任务，在不断的打开与释放的过程中循环往复。

六、案例:文件批量复制

操作思路:

获取要复制文件夹的名字
创建一个新的文件夹
获取文件夹里面所有待复制的文件名
创建进程池
向进程池添加任务

代码如下:

导包

 
 
 
 
  
  
  
  import multiprocessing
  
  
  
  import os
  
  
  
  import time

定制文件复制函数

 
 
 
 
  
  
  
  def copy_file(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name):
  
  
  
      # 文件复制,不需要返回
  
  
  
      time.sleep(0.5)
  
  
  
      # print('\r从%s文件夹复制到%s文件夹的%s文件'%(oldfolderName,newfolderName,file_name),end='')
  
  
  
  
  
  
  
      old_file = open(oldfolderName + '/' + file_name,'rb') # 待复制文件
  
  
  
      content = old_file.read()
  
  
  
      old_file.close()
  
  
  
  
  
  
  
      new_file = open(newfolderName + '/' + file_name,'wb') # 复制出的新文件
  
  
  
      new_file.write(content)
  
  
  
      new_file.close()
  
  
  
  
  
  
  
      Q.put(file_name) # 向Q队列中添加文件

定义主函数

 
 
 
 
  
  
  
  def main():
  
  
  
      oldfolderName = input('请输入要复制的文件夹名字:') # 步骤1获取要复制文件夹的名字(可以手动创建,也可以通过代码创建,这里我们手动创建)
  
  
  
      newfolderName = oldfolderName + '复件'
  
  
  
      # 步骤二 创建一个新的文件夹
  
  
  
      if not os.path.exists(newfolderName):
  
  
  
          os.mkdir(newfolderName)
  
  
  
  
  
  
  
      filenames = os.listdir(oldfolderName) # 3.获取文件夹里面所有待复制的文件名
  
  
  
      # print(filenames)
  
  
  
  
  
  
  
      pool = multiprocessing.Pool(5) # 4.创建进程池
  
  
  
  
  
  
  
      Q = multiprocessing.Manager().Queue() # 创建队列,进行通信
  
  
  
      for file_name in filenames:
  
  
  
          pool.apply_async(copy_file,args=(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name)) # 5.向进程池添加任务
  
  
  
        po.close()
  
  
  
  
  
  
  
      copy_file_num = 0
  
  
  
      file_count = len(filenames)
  
  
  
      # 不知道什么时候完成,所以定义一个死循环
  
  
  
      while True:
  
  
  
          file_name = Q.get()
  
  
  
          copy_file_num += 1
  
  
  
          time.sleep(0.2)
  
  
  
          print('\r拷贝进度%.2f %%'%(copy_file_num  * 100/file_count),end='') # 做一个拷贝进度条
  
  
  
  
  
  
  
          if copy_file_num >= file_count:
  
  
  
              break

程序运行

 
 
 
 
  
  
  
  if __name__ == '__main__':
  
  
  
      main()

运行结果如下图所示：

运行前后文件目录结构对比

运行前

运行后

以上内容就是整体大致结果了，由于 test 里面是随便粘贴的测试文件，这里就不展开演示了。

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