一、什么是进程
进程（process）则是一个执行中的程序。每个进程都拥有自己的地址空间、内存、数据栈以及其它用于跟踪执行的辅助数据。操作系统管理其上所有进程的执行，并为这些进程合理分配时间。进程也可以通过派生新的进程来执行其它任务，不过因为每个新进程也都拥有自己的内存和数据栈等，所以只能采用进程间通信的方式共享数据；
二、进程的生命周期
一个完整进程的生命周期中通常要经过如下的五种状态：
- 创建：当一个 Process 类或及其子类的对象被声明并创建时，新生的进程就处于创建状态；
- 就绪：处于新建的进程被 start() 后，将进入进程队列等待 CPU 时间片，此时它已具备了运行的条件，只是没分配到 CPU 资源；
- 运行：当就绪的进程被调度并获得 CPU 资源时，便进入运行状态，run() 方法定义了进程的操作和功能；
- 阻塞：在某种特殊情况下，被人为挂起或执行输入输出操作时，让出 CPU 并临时中止自己的执行，进入阻塞状态；
- 退出：进程完成了它的全部或进程被提前强制性中止或出现异常导致结束；
三、进程的创建
【1】、使用 multiprocessing 模块
在 Python 中，我们可以使用 multiprocessing模块中的 Process 类创建一个对象。这个对象表示一个进程，但它不会真正创建出来一个进程。而当我们调用 start() 方法时，才会真正创建一个新的子进程，并开始执行的。
至于这个进程去执行哪里的代码，要看在用 Process 创建对象的时候给 target 传递的是哪个函数的引用，即将来进程就会执行 target 参数指向的那个函数。target 指向的那个函数代码执行完之后，意味着这个子进程结束；
创建 Thread 对象时，target 参数指明进程将来去哪里执行代码，而 args 参数执行进程去执行代码时所携带的数据，并且 args 参数是一个元组。如果我们想给指定的参数传递数据，我们可以给 kwargs 参数传递一个字典。
import time
from multiprocessing import Process
def task(name):
print(f"{name}开始执行")
time.sleep(3)
print(f"{name}执行结束")
"""
Window操作系统下，创建系统一定要在main内创建
因为Window系统下创建进程类似于模块的导入的方式，会从上往下依次执行代码
Linux中则是直接将代码完成拷贝一份
"""
if __name__ == "__main__":
# 1、实例化对象
p1 = Process(target=task, args=("进程1",))
p2 = Process(target=task, kwargs={"name": "进程2"})
# 2、开启进程
p1.start() # 告诉操作系统帮你创建一个进程
p2.start()
print("主进程执行")
【2】、自定义类继承 Process
我们可以自定义一个类继承 Process，然后一定要实现它的 run() 方法，即定义一个 run() 方法，并且在方法中实现要执行的代码。当我们调用自己编写的类创建出来的对象的 start() 方法时，会创建新的进程，并且进程会自动调用 run() 方法开始执行。
如果除了 run() 方法之外还定义了很多其它的方法，那么这些方法需要在 run() 方法中自己去第调用，进程它不会自动调用。
import time
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
def __init__(self, name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
print(f"{self.name}开始执行")
time.sleep(1)
print(f"{self.name}执行结束")
if __name__ == "__main__":
p= MyProcess("进程1")
p.start()
print("主进程执行")
创建进程就是在内存中申请一块内存空间将需要运行的代码丢进去；一个进程对应在内存中就是一块独立的内存空间，多个进程对应在内存中就是多块独立的内存空间。默认情况下，进程与进程之间时无法直接交互的。如果想交互，可以借助第三方模块。
四、进程的常用属性和方法
multiprocessing.process.name # 当前进程实例别名，默认为Process-N，N从1开始递增的整数
multiprocessing.process.pid # 当前进程实例的PID值
multiprocessing.process.start() # 启动进程实例
multiprocessing.process.run() # 如果没有给定target参数，对这个对象调用start()方法时，就会执行对象中的run()方法
multiprocessing.process.is_alive() # 判断进程实例是否还在执行
multiprocessing.process.join([timeout]) # 是否等待进程实际执行结束，或等得多少秒
multiprocessing.process.terminate() # 不管任务是否完成，立即终止
import time
from multiprocessing import Process, current_process
money = 100
def task(n):
print(f"{current_process().name }- {current_process().pid}")
print(f"{current_process().name}开始执行")
global money
money *= n
time.sleep(n)
print(f"{current_process().name}的money: {money}")
print(f"{current_process().name}执行结束")
"""
Window操作系统下，创建系统一定要在main内创建
因为Window系统下创建进程类似于模块的导入的方式，会从上往下依次执行代码
Linux中则是直接将代码完成拷贝一份
"""
if __name__ == "__main__":
## 1、实例化对象
p1 = Process(target=task, args=(1,))
p2 = Process(target=task, args=(2,))
p3 = Process(target=task, args=(3,))
start_time = time.time()
# 2、开启进程
p1.start() # 告诉操作系统帮你创建一个进程
p2.start()
p3.start()
p2.terminate() # 告诉操作系统，终止进程，但是需要一定的时间
print(p2.is_alive()) # 获取进程状态
# 主进程等待子进程运行结束之后在继续往后执行
p3.join()
print(f"{current_process().name} {time.time() - start_time}")
print(f"{current_process().name} money: {money}")
五、僵尸进程与孤儿进程
当你开设子进程之后，该进程死后不会立即释放占用的进程号。这是因为要让父进程能够查看它开设的子进程的一些基本信息，例如：占用的 pid 号、运行时间等；这种的进程称为 僵尸进程。所有的进程都会步入僵尸进程。
孤儿进程 是指子进程存活，父进程意外死亡的进程。操作系统会开设一个特殊的空间专门管理孤儿进程回收相关资源。
六、守护进程
被守护的进程结束之后，守护进程也会立即跟着结束。如果我们想把一个进程设置为守护进程，那么需要在调用 start() 方法前把 daemon 属性设置为 True。
import time
from multiprocessing import Process
def task(name, n):
print(f"{name}开始执行")
time.sleep(n)
print(f"{name}执行结束")
"""
Window操作系统下，创建系统一定要在main内创建
因为Window系统下创建进程类似于模块的导入的方式，会从上往下依次执行代码
Linux中则是直接将代码完成拷贝一份
"""
if __name__ == "__main__":
p1 = Process(target=task, args=("守护进程1", 3), daemon=True)
p2 = Process(target=task, args=("守护进程2", 3)) # 1、实例化对象
p2.daemon = True # 2、将进程设置为守护进程
p1.start() # 3、开启进程，告诉操作系统帮你创建一个进程
p2.start()
time.sleep(1)
print("主进程执行")
七、进程互斥锁
多个进程操作同一份数据时，可能会出现数据错乱的问题。针对上述问题，解决方式就是加锁处理：将并发变成串行，牺牲效率但保证了数据的安全。
import time
import json
from multiprocessing import Process,Lock
def buy(name, mutex):
# 加锁处理
mutex.acquire() # 抢锁
# 先查剩余的票数
with open("data.txt","r",encoding="utf-8") as f:
ticket_dict = json.load(f)
# 模拟网络延迟
time.sleep(1)
# 判断当前是否有票
if ticket_dict.get("ticket_num") > 0:
# 修改数据买票
ticket_dict["ticket_num"] -= 1
# 写入数据
with open("data.txt","w",encoding="utf-8") as f:
json.dump(ticket_dict,f)
print(f"用户{name}买票成功")
else:
print(f"用户{name}买票失败")
mutex.release() # 释放锁
if __name__ == "__main__":
# 在主进程中生成一把锁，让所有的进程程抢，谁先抢到谁先买票
mutex = Lock()
p1 = Process(target=buy, args=("Sakura",mutex)) # 1、实例化对象
p1.start() # 2、开启进程，告诉操作系统帮你创建一个进程
p2 = Process(target=buy, args=("Mikoto",mutex))
p2.start()
p3 = Process(target=buy, args=("Shana",mutex))
p3.start()
【data.txt】文本内容如下：
{"ticket_num": 1}
锁应该只在处理数据的部分加锁保证数据安全；
八、进程间通信
创建进程就是在内存中申请一块内存空间将需要运行的代码丢进去；一个进程对应在内存中就是一块独立的内存空间，多个进程对应在内存中就是多块独立的内存空间。默认情况下，进程与进程之间时无法直接交互的。如果想交互，可以借助第三方模块队列类实现。
当创建一个子进程的时候，会复制父进程的很多东西（全局变量等）。子进程和主进程是单独的两个进程，当一个进程结束的时候，不会对其它进程产生影响。
import time
from multiprocessing import Process
num = 100
def task1():
global num
num = 300
print(f"task1中的num：{num}")
def task2():
print(f"task2中的num：{num}")
"""
Window操作系统下，创建系统一定要在main内创建
因为Window系统下创建进程类似于模块的导入的方式，会从上往下依次执行代码
Linux中则是直接将代码完成拷贝一份
"""
if __name__ == "__main__":
p1 = Process(target=task1)
p2 = Process(target=task2)
# 先让p1线程执行
p1.start()
# 让主进程延迟1s，保证p1进程执行完之后，在执行p2进程
time.sleep(1)
# 让p2进程开始执行，看看获取的值是否是p1进程修改后的值
p2.start()
如果我们想让多个进程间共享数据，可以通过队列来实现。队列 （Queue）是具有一定约束的线性表，它只能在 一端插入 （ 入队 ，AddQ）而在 另一端删除 （ 出队 ，DeleteQ）。它具有 先进先出 （FIFO）的特性。，它的常用方法如下：
multiprocessing.Queue([maxsize]) # 生成队列，最大可以存放maxsize数据量，默认值为32767
multiprocessing.Queue.qsize() # 返回当前队列包含的消息数量
multiprocessing.Queue.put(item, block=True, timeout=None) # 向队列中存取数据，默认情况下，如果队列已满，还要放数据，程序会阻塞，直到有位置让出来，不会报错
multiprocessing.Queue.put_nowait(obj) # 向队列中存取数据，如果队列已满，还要放数据，程序会抛出异常
multiprocessing.Queue.get(block=True, timeout=None) # 取队列中的数据，默认情况下，如果队列中没有数据，还要取数据，程序会阻塞，直到有新的数据到来，不会报错
multiprocessing.Queue.get_nowait() # 取队列中的数据，如果队列中没有数据，还要取数据，程序会抛出异常
multiprocessing.Queue.empty() # 如果队列为空，返回True，反之返回False
multiprocessing.Queue.full() # 如果队列满了，返回True，反之返回False
from multiprocessing import Queue
names = ["Sakura","Mikoto","Shana","Akame","Kurome"]
q = Queue(3)
print("向队列中存储数据")
i = 0
while not q.full():
q.put(names[i])
i += 1
# 如果消息队列已满，如果还要向队列中存储数据，程序会阻塞或抛出异常
try:
# 如果没有设置timeout，向已满队列存储数据会阻塞，直到有位置让出来
# 如果设置timeout，则会等待timeout秒，如果在此期间还没有位置空出来，程序会抛出异常
q.put(names[i],timeout=3)
except Exception:
print("队列已满，现有消息数量：%s" % q.qsize())
try:
# 向已满队列存储数据会抛出异常
q.put_nowait(names[i+1])
except Exception:
print("队列已满，现有消息数量：%s" % q.qsize())
print("从队列中读取数据")
while not q.empty():
data = q.get()
print(f"读取的数据为{data}")
# 如果消息队列已空，如果还要从队列中读取数据，程序会阻塞或抛出异常
try:
# 如果没有设置timeout，向已满队列存储数据会阻塞，直到有位置让出来
# 如果设置timeout，则会等待timeout秒，如果在此期间还没有位置空出来，程序会抛出异常
q.get(timeout=3)
except Exception:
print("队列已空，现有消息数量：%s" % q.qsize())
try:
# 向已满队列存储数据会抛出异常
q.get_nowait()
except Exception:
print("队列已空，现有消息数量：%s" % q.qsize())
full()、empty()、get_nowait() 方法在多进程的情况下是不精确的；
【1】、主进程与子进程进行通信
from multiprocessing import Process,Queue
def task(q):
print("子进程开始执行了！")
q.put("hello world!")
print("子进程执行结束了！")
if __name__ == "__main__":
q = Queue(3)
p = Process(target=task,args=(q,))
p.start()
print(q.get())
【2】、子进程与子进程进行通信
from multiprocessing import Process,Queue
def produces(q):
q.put("hello world!")
def consumer(q):
print(q.get())
if __name__ == "__main__":
q = Queue(3)
p1 = Process(target=produces,args=(q,))
p1.start()
p2 = Process(target=consumer,args=(q,))
p2.start()
九、进程池
9.1、进程池的使用
池是用来保证计算机硬件安全的情况下最大限度的利用计算机，它降低了程序的运行效率，但是保证了计算机硬件的安全，从而让你写的程序能够正常运行。
初始化 Pool 时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到 Pool 时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求。但是如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务。
import time
import os
from multiprocessing import Pool
def task(num):
print(f"pid: {os.getpid()}, num: {num}")
time.sleep(1)
return num * 100
if __name__ == "__main__":
# 括号内可以传数字指定进程数，不传的话，默认会开设当前计算机CPU个数的进程
# 池子造出来后，会存在一定数量的进程，这些进程不会出现重复创建和销毁的过程
pool = Pool()
p_list= []
# 池子的使用非常简单，只需要将需要做的任务往池子中提交即可
for i in range(20):
res = pool.apply_async(task, args=(i,)) # 朝池子中提交任务，异步提交
p_list.append(res)
# 等待进程池中所有的任务执行完毕之后再继续往下执行
pool.close() # 关闭进程池，等待进程中所有任务运行完毕
pool.join() # 主进程等待子进程全部执行完
for p in p_list:
print(f"result: {p.get()}") # 拿到异步提交的返回结果
print("主线程执行了")
import time
import os
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
# 括号内可以传数字指定进程数，不传的话，默认会开设当前计算机CPU个数的进程
# 池子造出来后，会存在一定数量的进程，这些进程不会出现重复创建和销毁的过程
pool = ProcessPoolExecutor(5)
def task(num):
print(f"pid: {os.getpid()}, num: {num}")
time.sleep(1)
return num * 100
if __name__ == "__main__":
p_list= []
# 池子的使用非常简单，只需要将需要做的任务往池子中提交即可
for i in range(20):
res = pool.submit(task,i) # 朝池子中提交任务，异步提交
p_list.append(res)
# 等待进程池中所有的任务执行完毕之后再继续往下执行
pool.shutdown() # 关闭进程池，等待进程中所有任务运行完毕
for p in p_list:
print(f"result: {p.result()}") # 拿到异步提交的返回结果
print("主线程执行了")
9.2、进程池间通信
进程池间通信要使用 Manage 创建的 Queue 队列，不能直接使用普通的 Queue。
import time
import os
from multiprocessing import Pool, Manager
def reader(q):
print(f"reader启动（{os.getpid()}），父进程（{os.getppid()}）")
for i in range(q.qsize()):
print(f"reader从Queue获取消息：{q.get()}")
def write(q):
print(f"write启动（{os.getpid()}），父进程（{os.getppid()}）")
for i in "Sakura":
q.put(i)
if __name__ == "__main__":
# 括号内可以传数字指定进程数，不传的话，默认会开设当前计算机CPU个数的进程
# 池子造出来后，会存在一定数量的进程，这些进程不会出现重复创建和销毁的过程
pool = Pool()
p_list= []
q = Manager().Queue()
print(f"main ({os.getpid()}) start!")
# 池子的使用非常简单，只需要将需要做的任务往池子中提交即可
pool.apply_async(write, args=(q,)) # 朝池子中提交任务，异步提交
# 先让上面的任务向Queue存入数据，然后在让下面的任务从中读取数据
time.sleep(1)
pool.apply_async(reader, args=(q,)) # 朝池子中提交任务，异步提交
# 等待进程池中所有的任务执行完毕之后再继续往下执行
pool.close() # 关闭进程池，等待进程中所有任务运行完毕
pool.join() # 主进程等待子进程全部执行完
print(f"main ({os.getpid()}) end!")
