Python多进程之分享(multiprocessing包)

threading和multiprocessing
(可以阅读Python多线程与同步)

multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程)，用以同步进程，其用法与threading包中的同名类一致。所以，multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。

但在使用这些共享API的时候，我们要注意以下几点:

在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。
multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue)，效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue，避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。
多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。
Process.PID中保存有PID，如果进程还没有start()，则PID为None。

我们可以从下面的程序中看到Thread对象和Process对象在使用上的相似性与结果上的不同。各个线程和进程都做一件事：打印PID。但问题是，所有的任务在打印的时候都会向同一个标准输出(stdout)输出。这样输出的字符会混合在一起，无法阅读。使用Lock同步，在一个任务输出完成之后，再允许另一个任务输出，可以避免多个任务同时向终端输出。

# Similarity and difference of multi thread vs. multi process
# Written by Vameiimport os
import threading
import multiprocessing# worker function
def worker(sign, lock):lock.acquire()print(sign, os.getpid())lock.release()# Main
print('Main:',os.getpid())# Multi-thread
record = []
lock  = threading.Lock()
for i in range(5):thread = threading.Thread(target=worker,args=('thread',lock))thread.start()record.append(thread)for thread in record:thread.join()# Multi-process
record = []
lock = multiprocessing.Lock()
for i in range(5):process = multiprocessing.Process(target=worker,args=('process',lock))process.start()record.append(process)for process in record:process.join()

所有Thread的PID都与主程序相同，而每个Process都有一个不同的PID。

(练习: 使用mutiprocessing包将Python多线程与同步中的多线程程序更改为多进程程序)

Pipe和Queue
正如我们在Linux多线程中介绍的管道PIPE和消息队列message queue，multiprocessing包中有Pipe类和Queue类来分别支持这两种IPC机制。Pipe和Queue可以用来传送常见的对象。

1) Pipe可以是单向(half-duplex)，也可以是双向(duplex)。我们通过mutiprocessing.Pipe(duplex=False)创建单向管道 (默认为双向)。一个进程从PIPE一端输入对象，然后被PIPE另一端的进程接收，单向管道只允许管道一端的进程输入，而双向管道则允许从两端输入。

下面的程序展示了Pipe的使用:

# Multiprocessing with Pipe
# Written by Vameiimport multiprocessing as muldef proc1(pipe):pipe.send('hello')print('proc1 rec:',pipe.recv())def proc2(pipe):print('proc2 rec:',pipe.recv())pipe.send('hello, too')# Build a pipe
pipe = mul.Pipe()# Pass an end of the pipe to process 1
p1   = mul.Process(target=proc1, args=(pipe[0],))
# Pass the other end of the pipe to process 2
p2   = mul.Process(target=proc2, args=(pipe[1],))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()

这里的Pipe是双向的。

Pipe对象建立的时候，返回一个含有两个元素的表，每个元素代表Pipe的一端(Connection对象)。我们对Pipe的某一端调用send()方法来传送对象，在另一端使用recv()来接收。

2) Queue与Pipe相类似，都是先进先出的结构。但Queue允许多个进程放入，多个进程从队列取出对象。Queue使用mutiprocessing.Queue(maxsize)创建，maxsize表示队列中可以存放对象的最大数量。
下面的程序展示了Queue的使用:

# Written by Vamei
import os
import multiprocessing
import time
#==================
# input worker
def inputQ(queue):info = str(os.getpid()) + '(put):' + str(time.time())queue.put(info)# output worker
def outputQ(queue,lock):info = queue.get()lock.acquire()print (str(os.getpid()) + '(get):' + info)lock.release()
#===================
# Main
record1 = []   # store input processes
record2 = []   # store output processes
lock  = multiprocessing.Lock()    # To prevent messy print
queue = multiprocessing.Queue(3)# input processes
for i in range(10):process = multiprocessing.Process(target=inputQ,args=(queue,))process.start()record1.append(process)# output processes
for i in range(10):process = multiprocessing.Process(target=outputQ,args=(queue,lock))process.start()record2.append(process)for p in record1:p.join()queue.close()  # No more object will come, close the queuefor p in record2:p.join()

一些进程使用put()在Queue中放入字符串，这个字符串中包含PID和时间。另一些进程从Queue中取出，并打印自己的PID以及get()的字符串。