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Python多进程编程基础——图文版

多进程编程知识是Python程序员进阶高级的必备知识点,我们平时习惯了使用multiprocessing库来操纵多进程,但是并不知道它的具体实现原理。下面我对多进程的常用知识点都简单列了一遍,使用原生的多进程方法调用,帮助读者理解多进程的实现机制。代码跑在linux环境下。没有linux条件的,可以使用docker或者虚拟机运行进行体验。

docker pull python:2.7
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生成子进程

Python生成子进程使用os.fork(),它将产生一个子进程。fork调用同时在父进程和主进程同时返回,在父进程中返回子进程的pid,在子进程中返回0,如果返回值小于零,说明子进程产生失败,一般是因为操作系统资源不足。

import os

def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        print 'in father process'
        return True
    elif pid == 0:
        print 'in child process'
        return False
    else:
        raise
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生成多个子进程

我们调用create_child方法多次就可以生成多个子进程,前提是必须保证create_child是在父进程里执行,如果是子进程,就不要在调用了。

# coding: utf-8
# child.py
import os

def create_child(i):
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        print 'in father process'
        return pid
    elif pid == 0:
        print 'in child process', i
        return 0
    else:
        raise

for i in range(10):  # 循环10次,创建10个子进程
    pid = create_child(i)
    # pid==0是子进程,应该立即退出循环,否则子进程也会继续生成子进程
    # 子子孙孙,那就生成太多进程了
    if pid == 0:
        break
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运行python child.py,输出

in father process
in father process
in child process 0
in child process 1
in father process
in child process 2
in father process
in father process
in child process 3
in father process
in child process 4
in child process 5
in father process
in father process
in child process 6
in child process 7
in father process
in child process 8
in father process
in child process 9
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进程休眠

使用time.sleep可以使进程休眠任意时间,单位为秒,可以是小数

import time

for i in range(5):
    print 'hello'
    time.sleep(1)  # 睡1s
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杀死子进程

使用os.kill(pid, sig_num)可以向进程号为pid的子进程发送信号,sig_num常用的有SIGKILL(暴力杀死,相当于kill -9),SIGTERM(通知对方退出,相当于kill不带参数),SIGINT(相当于键盘的ctrl+c)。

# coding: utf-8
# kill.py

import os
import time
import signal


def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
        return 0
    else:
        raise


pid = create_child()
if pid == 0:
    while True:  # 子进程死循环打印字符串
        print 'in child process'
        time.sleep(1)
else:
    print 'in father process'
    time.sleep(5)  # 父进程休眠5s再杀死子进程
    os.kill(pid, signal.SIGKILL)
    time.sleep(5)  # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还有输出
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运行python kill.py,我们看到控制台输出如下

in father process
in child process
# 等1s
in child process
# 等1s
in child process
# 等1s
in child process
# 等1s
in child process
# 等了5s
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说明os.kill执行之后,子进程已经停止输出了

僵尸子进程

在上面的例子中,os.kill执行完之后,我们通过ps -ef|grep python快速观察进程的状态,可以发现子进程有一个奇怪的显示<defunct>

root        12     1  0 11:22 pts/0    00:00:00 python kill.py
root        13    12  0 11:22 pts/0    00:00:00 [python] <defunct>
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待父进程终止后,子进程也一块消失了。那<defunct>是什么含义呢? 它的含义是「僵尸进程」。子进程结束后,会立即成为僵尸进程,僵尸进程占用的操作系统资源并不会立即释放,它就像一具尸体啥事也不干,但是还是持续占据着操作系统的资源(内存等)。

收割子进程

如果彻底干掉僵尸进程?父进程需要调用waitpid(pid, options)函数,「收割」子进程,这样子进程才可以灰飞烟灭。waitpid函数会返回子进程的退出状态,它就像子进程留下的临终遗言,必须等父进程听到后才能彻底瞑目。

# coding: utf-8

import os
import time
import signal


def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
        return 0
    else:
        raise


pid = create_child()
if pid == 0:
    while True:  # 子进程死循环打印字符串
        print 'in child process'
        time.sleep(1)
else:
    print 'in father process'
    time.sleep(5)  # 父进程休眠5s再杀死子进程
    os.kill(pid, signal.SIGTERM)
    ret = os.waitpid(pid, 0)  # 收割子进程
    print ret  # 看看到底返回了什么
    time.sleep(5)  # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在
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运行python kill.py输出如下

in father process
in child process
in child process
in child process
in child process
in child process
in child process
(125, 9)
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我们看到waitpid返回了一个tuple,第一个是子进程的pid,第二个9是什么含义呢,它在不同的操作系统上含义不尽相同,不过在Unix上,它通常的value是一个16位的整数值,前8位表示进程的退出状态,后8位表示导致进程退出的信号的整数值。所以本例中退出状态位0,信号编号位9,还记得kill -9这个命令么,就是这个9表示暴力杀死进程。

如果我们将os.kill换一个信号才看结果,比如换成os.kill(pid, signal.SIGTERM),可以看到返回结果变成了(138, 15),15就是SIGTERM信号的整数值。

waitpid(pid, 0)还可以起到等待子进程结束的功能,如果子进程不结束,那么该调用会一直卡住。

捕获信号

SIGTERM信号默认处理动作就是退出进程,其实我们还可以设置SIGTERM信号的处理函数,使得它不退出。

# coding: utf-8

import os
import time
import signal


def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
        return 0
    else:
        raise


pid = create_child()
if pid == 0:
    signal.signal(signal.SIGTERM, signal.SIG_IGN)
    while True:  # 子进程死循环打印字符串
        print 'in child process'
        time.sleep(1)
else:
    print 'in father process'
    time.sleep(5)  # 父进程休眠5s再杀死子进程
    os.kill(pid, signal.SIGTERM)  # 发一个SIGTERM信号
    time.sleep(5)  # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在
    os.kill(pid, signal.SIGKILL)  # 发一个SIGKILL信号
    time.sleep(5)  # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在
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我们在子进程里设置了信号处理函数,SIG_IGN表示忽略信号。我们发现第一次调用os.kill之后,子进程会继续输出。说明子进程没有被杀死。第二次os.kill之后,子进程终于停止了输出。

接下来我们换一个自定义信号处理函数,子进程收到SIGTERM之后,打印一句话再退出。

# coding: utf-8

import os
import sys
import time
import signal


def create_child():
    pid = os.fork()
    if pid > 0:
        return pid
    elif pid == 0:
        return 0
    else:
        raise


def i_will_die(sig_num, frame):  # 自定义信号处理函数
    print "child will die"
    sys.exit(0)


pid = create_child()
if pid == 0:
    signal.signal(signal.SIGTERM, i_will_die)
    while True:  # 子进程死循环打印字符串
        print 'in child process'
        time.sleep(1)
else:
    print 'in father process'
    time.sleep(5)  # 父进程休眠5s再杀死子进程
    os.kill(pid, signal.SIGTERM)
    time.sleep(5)  # 父进程继续休眠5s观察子进程是否还存在
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输出如下

in father process
in child process
in child process
in child process
in child process
in child process
child will die
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信号处理函数有两个参数,第一个sig_num表示被捕获信号的整数值,第二个frame不太好理解,一般也很少用。它表示被信号打断时,Python的运行的栈帧对象信息。读者可以不必深度理解。

多进程并行计算实例

下面我们使用多进程进行一个计算圆周率PI。对于圆周率PI有一个数学极限公式,我们将使用该公司来计算圆周率PI。

先使用单进程版本

import math

def pi(n):
    s = 0.0
    for i in range(n):
        s += 1.0/(2*i+1)/(2*i+1)
    return math.sqrt(8 * s)

print pi(10000000)
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输出

3.14159262176
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这个程序跑了有一小会才出结果,不过这个值已经非常接近圆周率了。

接下来我们用多进程版本,我们用redis进行进程间通信。

# coding: utf-8

import os
import sys
import math
import redis


def slice(mink, maxk):
    s = 0.0
    for k in range(mink, maxk):
        s += 1.0/(2*k+1)/(2*k+1)
    return s


def pi(n):
    pids = []
    unit = n / 10
    client = redis.StrictRedis()
    client.delete("result")  # 保证结果集是干净的
    del client  # 关闭连接
    for i in range(10):  # 分10个子进程
        mink = unit * i
        maxk = mink + unit
        pid = os.fork()
        if pid > 0:
            pids.append(pid)
        else:
            s = slice(mink, maxk)  # 子进程开始计算
            client = redis.StrictRedis()
            client.rpush("result", str(s))  # 传递子进程结果
            sys.exit(0)  # 子进程结束
    for pid in pids:
        os.waitpid(pid, 0)  # 等待子进程结束
    sum = 0
    client = redis.StrictRedis()
    for s in client.lrange("result", 0, -1):
        sum += float(s)  # 收集子进程计算结果
    return math.sqrt(sum * 8)


print pi(10000000)
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我们将级数之和的计算拆分成10个子进程计算,每个子进程负责1/10的计算量,并将计算的中间结果扔到redis的队列中,然后父进程等待所有子进程结束,再将队列中的数据全部汇总起来计算最终结果。

输出如下

3.14159262176
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这个结果和单进程结果一致,但是花费的时间要缩短了不少。

这里我们之所以使用redis作为进程间通信方式,是因为进程间通信是一个比较复杂的技术,我们需要单独一篇文章来仔细讲,各位读者请耐心听我下回分解,我们将会使用进程间通信技术来替换掉这里的redis。

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