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进程简介

进程是程序在计算机上的一次执行活动。当你运行一个程序，你就启动了一个进程。显然，程序是死的(静态的)，进程是活的(动态的)。进程可以分为系统进程和用户进程。凡是用于完成操作系统的各种功能的进程就是系统进程，它们就是处于运行状态下的操作系统本身；用户进程就不必我多讲了吧，所有由你启动的进程都是用户进程。进程是操作系统进行资源分配的单位。

在操作系统的管理下，所有正在运行的进程轮流使用CPU，每个进程允许占用CPU的时间非常短(比如10毫秒)，这样用户根本感觉不出来CPU是在轮流为多个进程服务，就好象所有的进程都在不间断地运行一样。但实际上在任何一个时间内有且仅有一个进程占有CPU。

进程和线程

进程(process)和线程(thread) 单个CPU一次只能运行一个任务；在任一时刻，CPU总是运行一个进程，其他进程处于非运行状态；

一个进程可以包含多个线程； 进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内；

一个进程的内存空间是共享的，每个线程都可以使用这些共享内存；

一个线程使用某些共享内存时，其他线程必须等它结束才能使用这一块内存；防止多个线程同时读写某一块内存区域，采用互斥锁(Mutual

exclusion，缩写Mutex)；

某些内存区域只能供给固定数目的线程使用，此时通过信号量(Semaphore)保证多个线程不会互相冲突；

多进程形式，运行多个任务同时运行；多线程形式，允许单个任务分成不同的部分运行； 多线程使用的是cpu的一个核，适合io密集型；

多进程使用的是cpu的多个核，适合运算密集型。

在linux中可以使用ps -efL查看进程和线程ID。以memcached进程为例，输出结果如下

ps -efL |grep memcachedroot     24421     1 24421  0   10 May19 ?        00:00:03 memcached -d -u rootroot     24421     1 24422  0   10 May19 ?        00:00:01 memcached -d -u rootroot     24421     1 24423  0   10 May19 ?        00:00:00 memcached -d -u rootroot     24421     1 24424  0   10 May19 ?        00:00:00 memcached -d -u rootroot     24421     1 24425  0   10 May19 ?        00:00:00 memcached -d -u rootroot     24421     1 24426  0   10 May19 ?        00:00:00 memcached -d -u rootroot     24421     1 24427  0   10 May19 ?        00:00:00 memcached -d -u rootroot     24421     1 24428  0   10 May19 ?        00:00:00 memcached -d -u rootroot     24421     1 24429  0   10 May19 ?        00:00:09 memcached -d -u rootroot     24421     1 24430  0   10 May19 ?        00:00:00 memcached -d -u rootroot     32169 31101 32169  0    1 23:23 pts/0    00:00:00 grep --color=auto memcached

第一行UID(用户ID)，第二行为PID(进程ID)，第三行PPID(父进程ID)，第四行LWP(线程ID)。

从示例可以看出，进程24421子进程有10个，对应线程ID分别为24421-24430。

multiprocess

python中的多线程无法利用多核优势，若要充分使用多核CPU资源，在python中大部分情况使用多进程。python提供了非常好用的多进程包multiprocessing。

multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。

multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

Process类

创建一个Process对象

p = multiprocessing.Process(target=worker_1, args=(2, ))

参数

• target：函数名字
• args：函数需要的参数，以tuple的形式传入(单个元素的tuple必须有逗号)

方法

p.is_alive() 判断进程p是否存活，是返回True

p.run() 启动进程，它去调用target指定的函数 p.start() 启动进程，它会自动调用run方法，推荐使用start p.join(timeout) 主线程等待p终止(主线程处于等的状态，p处于运行状态)。p.join只能join使用start开启的进程，不能join使用run开启的

进程

p.terminate() 强制进程p退出，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就变成了僵尸进程

属性

p.name 进程的名字

p.pid 进程的pid p.daemon 默认为False，如果设置为True代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时p也随之终止，并且设置为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置

import multiprocessingimport timedef worker(args, interval):    print("start worker {0}".format(args))    time.sleep(interval)    print("end worker {0}".format(args))def main():    print("start main")    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1, 1))    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(2, 2))    p3 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(3, 3))    p1.start()    p2.start()    p3.start()    print("end main")if __name__ == '__main__':    main()输出结果start mainend mainstart worker 1start worker 2start worker 3end worker 1end worker 2end worker 3

multprocessing用到的两个方法

cpu_count()：统计cpu总数 active_children()：获得所有子进程

import multiprocessingimport timedef worker(args, interval):    print("start worker {0}".format(args))    time.sleep(interval)    print("end worker {0}".format(args))def main():    print("start main")    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1, 1))    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(2, 2))    p3 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(3, 3))    p1.start()    p1.join(timeout=0.5)    #此处保证了p1优先执行    p2.start()    p3.start()    print("the number of CPU is: {0}".format(multiprocessing.cpu_count()))    for p in multiprocessing.active_children():       print("The name of active children is: {0}, pid is: {1} is alive".format(p.name, p.pid))    print("end main")if __name__ == '__main__':    main()输出结果start mainstart worker 1the number of CPU is: 4The name of active children is: Process-1, pid is: 25360 is aliveThe name of active children is: Process-2, pid is: 24500 is aliveThe name of active children is: Process-3, pid is: 26100 is aliveend mainstart worker 3start worker 2end worker 1end worker 2end worker 3

lock组件

当我们用多进程来读写文件的时候，如果一个进程是写文件，一个进程是读文件，如果两个文件同时进行，肯定是不行的，必须是文件写结束以后，才可以进行读操作。或者是多个进程在共享一些资源的时候，同时只能有一个进程进行访问，那就要有一个锁机制进行控制。

下面使用2个进程分别进行+1和+3操作为例

不加锁

import timeimport multiprocessingdef add(value, number):    print("start add{0} number= {1}".format(value, number))    for i in range(1, 3):        number += value        time.sleep(0.3)        print("number = {0}".format(number))if __name__ == '__main__':    print("start main")    number = 0    p1 = multiprocessing.Process(target=add, args=(1, number))    p3 = multiprocessing.Process(target=add, args=(3, number))    p1.start()    p3.start()    print("end main")输出结果start mainend mainstart add1 number= 0start add3 number= 0number = 1number = 3number = 2number = 6

加锁

import timeimport multiprocessingdef add(lock, value, number):    with lock:        print("start add{0} number= {1}".format(value, number))        for i in range(1, 3):            number += value            time.sleep(0.3)            print("number = {0}".format(number))if __name__ == '__main__':    print("start main")    number = 0    lock = multiprocessing.Lock()    p1 = multiprocessing.Process(target=add, args=(lock, 1, number))    p3 = multiprocessing.Process(target=add, args=(lock, 3, number))    p1.start()    p3.start()    print("end main")输出结果start mainend mainstart add1 number= 0number = 1number = 2start add3 number= 0number = 3number = 6

锁的获取可以使用lock.acquire()获取，lock.release()释放

def add(lock, value, number):    lock.acquire()    print("start add3 number= {0}".format(number))    try:        for i in range(1, 5):            number += value            time.sleep(0.3)            print("number = {0}".format(number))    except Exception as e:        raise e    finally:        lock.release()        pass

共享内存

一般变量在进程之间是没法进行通讯的，但是multiprocessing提供了Value和Array模块，可以在不同的进程中使用同一变量。Value和Array结构内部都实现了锁机制，因此多进程是安全的。

Value和Array都需要设置其中存放值的类型，d是double类型，i是int类型。类型设置和array模块的值类似，更多的类型可以点击array — Efficient arrays of numeric values查看。 上面的示例中，两个进程执行后number结果分别为2和6，假如两个进程可以共享变量，name输出结果将会是8。

import multiprocessingfrom multiprocessing import Valuedef add(value, number):    print("start add{0} number= {1}".format(value, number.value))    for i in range(1, 3):        number.value += value        print("number = {0}".format(number.value))if __name__ == '__main__':    print("start main")    number = Value('d', 0)    #使用Value创建变量    p1 = multiprocessing.Process(target=add, args=(1, number))    p3 = multiprocessing.Process(target=add, args=(3, number))    p1.start()    p3.start()    print("end main")输出结果start mainend mainstart add1 number= 0.0start add3 number= 0.0number = 1.0number = 4.0number = 5.0number = 8.0number最终结果是8，但是具体输出结果每次执行可能存在差异。

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