我们现代的操作系统,都是支持“多任务”的操作系统,对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(process)。比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程。
如果我们将计算器的核心CPU比喻为一座工厂,那么进程就像工厂里的车间,它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻,CPU总是运行一个进程,其他进程处于非运行状态。
看到这大家可能会有一些疑问了,其他进程处于非运行状态?可是我用浏览器访问网页的时候,音乐播放器明明也在运行啊。
实际上是操作系统轮流让各个任务交替执行,任务1执行0.01秒,切换到任务2,任务2执行0.01秒,再切换到任务3,执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看,每个任务都是交替执行的,但是,由于CPU的执行速度实在是太快了,我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
Python中的多进程
在UNIX/LINUX操作系统中,可以使用fork()函数来创建。fork函数比其他普通函数有一点特殊之处,就是普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。
子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。
fork()函数被封装在os模块中。接下来,我们举例说明使用多进程和不使用多进程的区别:
from random import randint from time import time, sleep def download_task(filename): print('开始下载%s...' % filename) time_to_download = randint(5, 10) sleep(time_to_download) print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download)) def main(): start = time() download_task('MySQL从删库到跑路.pdf') download_task('万万没想到.mp4') end = time() print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))if __name__ == '__main__': main()
执行结果:
开始下载MySQL从删库到跑路.pdf...
MySQL从删库到跑路.pdf下载完成! 耗费了9秒
开始下载万万没想到.mp4...
万万没想到.mp4下载完成! 耗费了9秒
总共耗费了18.00秒.
从上面的例子可以看出,如果程序中的代码只能按顺序一点点的往下执行,那么即使执行两个毫不相关的下载任务,也需要先等待一个文件下载完成后才能开始下一个下载任务,很显然这并不合理也没有效率。接下来我们使用多进程的方式将两个下载任务放到不同的进程中,代码如下所示:
from multiprocessing import Process from os import getpid from random import randint from time import time, sleep def download_task(filename): print('启动下载进程,进程号[%d].' % getpid()) print('开始下载%s...' % filename) time_to_download = randint(5, 10) sleep(time_to_download) print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download)) def main(): start = time() p1 = Process(target=download_task, args=('MySQL从删库到跑路.pdf', )) p1.start() p2 = Process(target=download_task, args=('万万没想到.mp4', )) p2.start() p1.join() p2.join() end = time() print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start)) if __name__ == '__main__': main()
执行结果:
启动下载进程,进程号[568408].
开始下载万万没想到.mp4...万万没想到.
mp4下载完成! 耗费了6秒
启动下载进程,进程号[565896].
开始下载MySQL从删库到跑路.
pdf...MySQL从删库到跑路.pdf下载完成! 耗费了10秒
总共耗费了10.09秒.
运行上面的代码可以明显发现两个下载任务“同时”启动了,而且程序的执行时间将大大缩短,不再是两个任务的时间总和。
以上就是python学习笔记之多进程的详细内容,更多关于Python多进程的资料请关注自学编程网其它相关文章!
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