multiprocessing

如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序？

由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：

from multiprocessing import Processimport os# 子进程要执行的代码def run_proc(name):    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))if __name__=='__main__':    print('Parent process %s.' % os.getpid())    p = Process(target=run_proc, args=('test',))    print('Child process will start.')    p.start()    p.join()    print('Child process end.')

执行结果如下：

Parent process 928.Process will start.Run child process test (929)...Process end.

创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动，这样创建进程比fork()还要简单。

join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。

Pool

如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：

from multiprocessing import Poolimport os, time, randomdef long_time_task(name):    print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))    start = time.time()    time.sleep(random.random() * 3)    end = time.time()    print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))if __name__=='__main__':    print('Parent process %s.' % os.getpid())    p = Pool(4)    for i in range(5):        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))    print('Waiting for all subprocesses done...')    p.close()    p.join()    print('All subprocesses done.')

执行结果如下：

Parent process 669.Waiting for all subprocesses done...Run task 0 (671)...Run task 1 (672)...Run task 2 (673)...Run task 3 (674)...Task 2 runs 0.14 seconds.Run task 4 (673)...Task 1 runs 0.27 seconds.Task 3 runs 0.86 seconds.Task 0 runs 1.41 seconds.Task 4 runs 1.91 seconds.All subprocesses done.

代码解读：

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果，task 0，1，2，3是立刻执行的，而task 4要等待前面某个task完成后才执行，这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4，因此，最多同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制，并不是操作系统的限制。如果改成：

p = Pool(5)

就可以同时跑5个进程。

由于Pool的默认大小是CPU的核数，如果你不幸拥有8核CPU，你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。

进程间通信

Process之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：

from multiprocessing import Process, Queueimport os, time, random# 写数据进程执行的代码:def write(q):    print('Process to write: %s' % os.getpid())    for value in ['A', 'B', 'C']:        print('Put %s to queue...' % value)        q.put(value)        time.sleep(random.random())# 读数据进程执行的代码:def read(q):    print('Process to read: %s' % os.getpid())    while True:        value = q.get(True)        print('Get %s from queue.' % value)if __name__=='__main__':    # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：    q = Queue()    pw = Process(target=write, args=(q,))    pr = Process(target=read, args=(q,))    # 启动子进程pw，写入:    pw.start()    # 启动子进程pr，读取:    pr.start()    # 等待pw结束:    pw.join()    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:    pr.terminate()

运行结果如下：

Process to write: 50563Put A to queue...Process to read: 50564Get A from queue.Put B to queue...Get B from queue.Put C to queue...Get C from queue.

在Unix/Linux下，multiprocessing模块封装了fork()调用，使我们不需要关注fork()的细节。由于Windows没有fork调用，因此，multiprocessing需要“模拟”出fork的效果，父进程所有Python对象都必须通过pickle序列化再传到子进程去，所有，如果multiprocessing在Windows下调用失败了，要先考虑是不是pickle失败了。