运行程序时,单线程或单进程往往是比较慢的,为加快程序运行速度,我们可以使用多进程,可以理解为多任务同时运行,小编的电脑是四核,所以可以设置四个进程。
下面,我们来了解下多进程的使用:
1、使用multiprocessing模块创建进程
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表进程对象,语法如下:
Process([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]])
其中,group:参数未使用,值始终是None
target:表示当前进程启动时执行的可调用对象
name:为当前进程实例的别名
args:表示传递给target函数的参数元组
kwargs:表示传递给target函数的参数字典
使用多进程的一个简单例子:
from multiprocessing import Process # 导入模块 # 执行子进程代码 def test(interval): print('我是子进程') # 执行主程序 def main(): print('主进程开始') # 实例化Procss进程类 p = Process(target=test,args=(1,)) # 启动子进程 p.start() print('主进程结束') if __name__ == '__main__': main()
结果:
主进程开始
主进程结束
我是子进程
Process的实例p常用的方法除start()外,还有如下常用方法:
is_alive():判断进程实例是否还在执行
join([timeout]):是否等待进程实例执行结束,或等待多少秒
start():启动进程实例(创建子进程)
run():如果没有给定target参数,对这个对象调用start()方法时,就将执行对象中的run()方法
terminate():不管任务是否完成,立即终止
Process类还有如下常用属性:
name:当前进程实例别名,默认为Process-N,N为从1开始递增的整数
pid:当前进程实例的PID值
下面是Process类方法和属性的使用,创建两个子进程,分别使用os模块和time模块输出父进程和子进程的id以及子进程的时间,并调用Process类的name和pid属性:
# -*- coding:utf-8 -*- from multiprocessing import Process import time import os #两个子进程将会调用的两个方法 def child_1(interval): print("子进程(%s)开始执行,父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) # 计时开始 t_start = time.time() # 程序将会被挂起interval秒 time.sleep(interval) # 计时结束 t_end = time.time() print("子进程(%s)执行时间为'%0.2f'秒"%(os.getpid(),t_end - t_start)) def child_2(interval): print("子进程(%s)开始执行,父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) # 计时开始 t_start = time.time() # 程序将会被挂起interval秒 time.sleep(interval) # 计时结束 t_end = time.time() print("子进程(%s)执行时间为'%0.2f'秒"%(os.getpid(),t_end - t_start)) if __name__ == '__main__': print("------父进程开始执行-------") # 输出当前程序的ID print("父进程PID:%s" % os.getpid()) # 实例化进程p1 p1=Process(target=child_1,args=(1,)) # 实例化进程p2 p2=Process(target=child_2,name="mrsoft",args=(2,)) # 启动进程p1 p1.start() # 启动进程p2 p2.start() #同时父进程仍然往下执行,如果p2进程还在执行,将会返回True print("p1.is_alive=%s"%p1.is_alive()) print("p2.is_alive=%s"%p2.is_alive()) #输出p1和p2进程的别名和PID print("p1.name=%s"%p1.name) print("p1.pid=%s"%p1.pid) print("p2.name=%s"%p2.name) print("p2.pid=%s"%p2.pid) print("------等待子进程-------") # 等待p1进程结束 p1.join() # 等待p2进程结束 p2.join() print("------父进程执行结束-------")
结果:
------父进程开始执行------- 父进程PID:13808 p1.is_alive=True p2.is_alive=True p1.name=Process-1 p1.pid=13360 p2.name=mrsoft p2.pid=21500 ------等待子进程------- 子进程(13360)开始执行,父进程为(13808) 子进程(21500)开始执行,父进程为(13808) 子进程(13360)执行时间为'1.01'秒 子进程(21500)执行时间为'2.00'秒 ------父进程执行结束-------
上述代码中,第一次实例化Process类时,会为name属性默认赋值为Process-1,第二次则默认为Process-2,但由于实例化进程p2时,设置了name属性为mrsoft,所以p2.name的值为mrsoft。
2、使用Process子类创建进程
对于一些简单的小任务,通常使用Process(target=test)方式实现多进程。但如果要处理复杂任务的进程,通常定义一个类,使其继承Process类,下面是通过使用Process子类创建多个进程。
# -*- coding:utf-8 -*- from multiprocessing import Process import time import os #继承Process类 class SubProcess(Process): # 由于Process类本身也有__init__初识化方法,这个子类相当于重写了父类的这个方法 def __init__(self,interval,name=''): # 调用Process父类的初始化方法 Process.__init__(self) # 接收参数interval self.interval = interval # 判断传递的参数name是否存在 if name: # 如果传递参数name,则为子进程创建name属性,否则使用默认属性 self.name = name #重写了Process类的run()方法 def run(self): print("子进程(%s) 开始执行,父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid())) t_start = time.time() time.sleep(self.interval) t_stop = time.time() print("子进程(%s)执行结束,耗时%0.2f秒"%(os.getpid(),t_stop-t_start)) if __name__=="__main__": print("------父进程开始执行-------") # 输出当前程序的ID print("父进程PID:%s" % os.getpid()) p1 = SubProcess(interval=1,name='mrsoft') p2 = SubProcess(interval=2) #对一个不包含target属性的Process类执行start()方法,就会运行这个类中的run()方法, #所以这里会执行p1.run() # 启动进程p1 p1.start() # 启动进程p2 p2.start() # 输出p1和p2进程的执行状态,如果真正进行,返回True,否则返回False print("p1.is_alive=%s"%p1.is_alive()) print("p2.is_alive=%s"%p2.is_alive()) #输出p1和p2进程的别名和PID print("p1.name=%s"%p1.name) print("p1.pid=%s"%p1.pid) print("p2.name=%s"%p2.name) print("p2.pid=%s"%p2.pid) print("------等待子进程-------") # 等待p1进程结束 p1.join() # 等待p2进程结束 p2.join() print("------父进程执行结束-------")
结果:
------父进程开始执行------- 父进程PID:2512 p1.is_alive=True p2.is_alive=True p1.name=mrsoft p1.pid=20328 p2.name=SubProcess-2 p2.pid=13700 ------等待子进程------- 子进程(20328) 开始执行,父进程为(2512) 子进程(13700) 开始执行,父进程为(2512) 子进程(20328)执行结束,耗时1.00秒 子进程(13700)执行结束,耗时2.00秒 ------父进程执行结束-------
上述代码中,定义了一个SubProcess子类,继承multiprocess.Process父类。SubProcess子类中定义了两个方法:__init__()初始化方法和run()方法,在__init__()初始化方法中,调用父类multiprocess.Process的__init__()初始化方法,否则父类的__init__()方法会被覆盖,无法开启进程。此外,在SubProcess子类中没有定义start()方法,但在主程序中却调用了start()方法,此时就会自动执行SubProcess类的run()方法。
3、使用进程池Pool创建进程
上面我们使用Process类创建了两个进程,但如果要创建十几个或者上百个进程,则需要实例化更多的Process类,解决这一问题的方法就是使用multiprocessing模块提供的pool类,即Pool进程池。
我们先来了解下Pool类的常用方法:
apply_async(func[,args[,kwds]]):使用非阻塞方式调用func()函数(并行执行,阻塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程),args为传递给func()函数的参数列表, kwds为传递给func()函数的关键字参数列表
apply(func[,args[,kwds]]):使用阻塞方式调用func()函数
close():关闭Pool,使其不再接受新的任务
terminate():不管任务是否完成,立即终止
join():主进程阻塞,等待子进程的退出,必须在close或terminate之后使用
下面通过一个示例演示一下如何通过进程池创建多进程,设置最大进程数为3,使用非阻塞方式执行10个任务:
# -*- coding=utf-8 -*- from multiprocessing import Pool import os, time def task(name): print('子进程(%s)执行task %s ...' % ( os.getpid() ,name)) # 休眠1秒 time.sleep(1) if __name__=='__main__': print('父进程(%s).' % os.getpid()) # 定义一个进程池,最大进程数3 p = Pool(3) # 从0开始循环10次 for i in range(10): # 使用非阻塞方式调用task()函数 p.apply_async(task, args=(i,)) print('等待所有子进程结束...') # 关闭进程池,关闭后p不再接收新的请求 p.close() # 等待子进程结束 p.join() print('所有子进程结束.')
结果:
父进程(3856). 等待所有子进程结束... 子进程(18872)执行task 0 ... 子进程(11220)执行task 1 ... 子进程(10140)执行task 2 ... 子进程(18872)执行task 3 ... 子进程(11220)执行task 4 ... 子进程(10140)执行task 5 ... 子进程(18872)执行task 6 ... 子进程(11220)执行task 7 ... 子进程(10140)执行task 8 ... 子进程(18872)执行task 9 ... 所有子进程结束.
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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