一、前言
進程，一個新鮮的字眼，可能有些人并不了解，它是系統(tǒng)某個運行程序的載體，這個程序可以有單個或者多個進程，一般來說，進程是通過系統(tǒng)CPU 內(nèi)核數(shù)來分配并設置的，我們可以來看下系統(tǒng)中的進程：
可以看到，360瀏覽器是真的皮，這么多進程啊，當然可以這樣來十分清楚的看進程線程使用情況：
通過任務管理器中的資源監(jiān)視器，是不是很厲害了，哈哈哈。講完了這些，再說說用法。
二、基本用法
進程能干什么，這是我們要深思熟慮的事情。我們都知道一個程序運行會創(chuàng)建進程，所以程序在創(chuàng)建這些進程的時候，為了讓它們更能有條不紊的工作，肯定也加入了線程。
那么一條進程里面就會有多個線程協(xié)同作戰(zhàn)，但是進程不可以創(chuàng)建過多，不然會消耗資源，除非你開發(fā)的是一個大型的系統(tǒng)。那么，我們現(xiàn)在就來創(chuàng)建一個進程吧。
一、創(chuàng)建進程 1.在創(chuàng)建進程之前，我們先導入進程的模塊，代碼如下：
import multiprocess as m
m.Process(target，args)其實這種寫法是不對的，就好比bs4中的BeautifulSoup，你想通過先導入bs4，然后再引入BeautifulSoup是行不通的，必須這樣：
from multiprocessing import Process
Process(group, target, args, kwargs, name)
group:用戶組
target:調(diào)用函數(shù)
args:參數(shù)元祖
kwargs:參數(shù)字典
name:子進程名稱可以看出進程和線程的用法基本差不多，只是名稱功能不同而已。而且還有很多其它優(yōu)秀的方法：
# 返回當前進程存活的子進程的列表。調(diào)用該方法有“等待”已經(jīng)結(jié)束的進程的副作用。
multiprocessing.active_children()
# 返回系統(tǒng)的CPU數(shù)量。
multiprocessing.cpu_count()三、創(chuàng)建單個進程
由上述參數(shù)可知函數(shù)的返回值，基本與線程無差異化。
#啟動進程，調(diào)用進程中的run()方法。
start()
#進程活動的方法
run()
#強制終止進程，不會進行任何清理操作。如果終止前創(chuàng)建了子進程，那么該子進程在其強制結(jié)束后變?yōu)榻┦M程；如果該進程還保存了一個鎖，那么也將不會被釋放，進而導致死鎖。
terminate()
#判斷某進程是否存活，存活返回True，否則False。
is_alive()
主線程等待子線程終止。timeout為可選擇超時時間；需要強調(diào)的是：p.join只能join住start開啟的進程，而不能join住run開啟的進程。
join([timeout])
#設置進程為后臺守護進程；當該進程的父進程終止時，該進程也隨之終止，并且該進程不能創(chuàng)建子進程，設置該屬性必須在start()之前
daemon
#進程名稱。
name
#進程pid，在start后才能產(chǎn)生
pid
#子進程的退出代碼。如果進程尚未終止，這將是 None，負值-N表示子進程被信號N終止。
exitcode
#進程身份驗證，默認是os.urandom()隨機生成的字符串。校驗網(wǎng)進程連接是否正確
authkey
#系統(tǒng)對象的數(shù)字句柄，當進程結(jié)束時將變?yōu)?"ready" 。
sentinel
#殺進程
kill()
#關(guān)閉進程
close()
請注意：創(chuàng)建進程務必將它加入如下語句中：
if __name__ == '__main__':
這樣就實現(xiàn)了我們的一個關(guān)于進程的程序了。另外我們也可以通過繼承進程類來實現(xiàn)：
可以說我們每創(chuàng)建一個進程它就會有一個ID來標志它，下面情況：
四、創(chuàng)建多個進程
單個進程往往都是不夠用的，所有我們需要創(chuàng)建一個多進程，多進程創(chuàng)建方法也很簡單，加一層循環(huán)即可：
這樣就輕松創(chuàng)建了多進程的任務，速度比以往就要更快了。
五、進程池
進程池的設計之初就是為了方便我們更有效的利用資源，避免浪費，如果任務量大就多個核一起幫忙，如果少就只開一兩個核，下面我們來看看實現(xiàn)過程：
首先導入包:
from multiprocessing import Pool
import multiprocessing as m進程池的安裝包為Pool，然后我們來看下它的CPU內(nèi)核數(shù)：
num=m.cpu_count()#CPU內(nèi)核數(shù)緊接著我們在來創(chuàng)建進程池：
pool=multiprocessing.Pool(num)進程池中也有很多方法供我們使用：
apply(func，args，kwargs) 同步執(zhí)行（串行） 阻塞
apply_async(func，args，kwargs) 異步執(zhí)行（并行） 非阻塞
terminate() 強制終止進程，不在處理未完成的任務。
join() 主進程阻塞，等待子進程的退出。必須在close或terminate()之后使用
close() 等待所有進程結(jié)束后，才關(guān)閉進程池
map(func，iterable，chunksize=int) map函數(shù)的并行版本，保持阻塞直到獲得結(jié)果
#返回一個可用于獲取結(jié)果的對象，回調(diào)函數(shù)應該立即執(zhí)行完成，否則會阻塞負責處理結(jié)果的線程
map_async(func，iterable，chunksize，callback，error_callback)
imap(func，iterable，chunksize) map的延遲執(zhí)行版本
#和imap() 相同，只不過通過迭代器返回的結(jié)果是任意的
imap_unordered(func，iterable，chunksize)
#和 map() 類似，不過 iterable 中的每一項會被解包再作為函數(shù)參數(shù)。
starmap(func，iterable，chunksize)
為此我們可以創(chuàng)建同步和異步的程序，如果你對這對于爬蟲來說是很不錯的選擇，小點的爬蟲同步就好，大的爬蟲異步效果更佳，很多人不了解異步和同步，其實同步異步就是串行和并行的意思串行和并行簡單點說就是串聯(lián)和并聯(lián)。下面我們通過實例一起來看一下：
串行
并行
可以看到，僅僅只是一個參數(shù)的變化而已，其它的都是大同小異，我們獲取到了當前進程的pid，然后把它打印出來了。
六、鎖
雖然異步編程多進程給我們帶來了便利，但是進程啟動后是不可控的，我們需要將它控制住，讓它干我們覺得有意義的事，這個時候我們需要給它加鎖，和線程一樣都是lock：
首先導入進程鎖的模塊：
from multiprocessing import Lock然后我們來創(chuàng)建一個關(guān)于鎖的程序：
可以看到，加鎖的過程還是比較順利的，跟多線程一樣簡單，但是相對來說速度會慢一點。既然有Lock，那么勢必就有RLock了，在python 中，進程和線程的很多用法一致，鎖就是。我們可以把它改為RLock，下面便是可重入鎖，也就是可以遞歸:
import time
lock1=RLock()
lock2=RLock()
s=time.time()
def jc(num):
lock1.acquire()
lock2.acquire()
print('start')
print(m.current_process().pid，'run----'，str(num))
lock1.release()
lock2.release()
print('end')
if __name__ == '__main__':
aa=[]
for y in range(12):
pp=Process(target=jc，args=(y，))
pp.start()
aa.append(pp)
for x in aa:
x.join()
e=time.time()
print(e-s)
七、進程間通信
Event
進程間用于通信，方法和線程的一模一樣，這里舉個小栗子，不在詳細描述，不懂的可以看我上一篇關(guān)于線程的文章，我們今天要講的是其它的進程間通信方式，下面請看：
import time
e=Event()
def main(num):
while True:
if num<5:
e.clear() #清空信號標志
print('清空')
if num>=5:
e.wait(timeout=1) #等待信號標志為真
e.set()
print('啟動')
if num==10:
e.wait(timeout=3)
e.clear()
print('退出')
break
num+=1
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
for y in range(10):
pp=Process(target=main，args=(y，))
pp.start()
pp.join()
管道傳遞消息
管道模塊初始化后返回兩個參數(shù)，一個為發(fā)送者，一個為接收者，它有個參數(shù)可以設置模式為全雙工或者半雙工，全雙工收發(fā)一體，半雙工只收或者只發(fā)，先了解下它的方法：
p1，p2=m.Pipe(duplex=bool) #設置是否全雙工，返回兩個連接對象p1.send() #發(fā)送
p2.recv() #接收
p1.close() #關(guān)閉連接
p1.fileno() #返回連接使用的整數(shù)文件描述符
p1.poll([timeout]) #如果連接上的數(shù)據(jù)可用，返回True，timeout指定等待的最長時限。
p2.recv_bytes([maxlength]) #接收最大字節(jié)數(shù)
p1.send_bytes([maxlength]) #發(fā)送最大字節(jié)數(shù)
#接收一條完整的字節(jié)消息，并把它保存在buffer對象中，offset指定緩沖區(qū)中放置消息處的字節(jié)位移.
p2.recv_bytes_into(buffer [， offset])
先收后發(fā)，其實我們完全可以使用鎖來控制它的首發(fā)，可以讓它一邊收一邊發(fā)。
隊列
隊列與其它不同的是它采取插入和刪除的方法，讓我們來看下：
def fd(a):
for y in range(10):
a.put(y) #插入數(shù)據(jù)
print('插入：'，str(y))
def df(b):
while True:
aa=b.get(True) #刪除數(shù)據(jù)
print('釋放：'，str(aa))
if __name__ == '__main__':
q=Queue()
ff=Process(target=fd，args=(q，))
dd=Process(target=df，args=(q，))
ff.start() #開始運行
dd.start()
dd.terminate() #關(guān)閉
ff.join()
以上講的隊列主要用于多進程的隊列，還有一個進程池的隊列，它在Manager模塊中。
八、信號量
與線程中完全一樣，這里不在贅述，看下例：
s=Semaphore(3)
s.acquire()
print(s.get_value())
s.release()
print(s.get_value())
print(s.get_value())
s.release()
print(s.get_value())
s.release()
output：
2
3
3
4
九、數(shù)據(jù)共享
共享數(shù)據(jù)類型可以直接通過進程模塊來設置：
數(shù)值型：m.Value()
數(shù)組性：m.Array()
字典型：m.dict()
列表型:m.list()也可以通過進程的Manager模塊來實現(xiàn)：
Manager().dict()
Manager.list()下面我們就來舉例說明下吧：
可以看到我們成功的將數(shù)據(jù)添加了進去，形成了數(shù)據(jù)的共享。
十、總結(jié)
通過對進程的描述，相信大家對進程此刻有了個深刻的感悟了吧，突然想起個事，就是大家學習時可能查資料會在網(wǎng)上搜索，那么我建議你專心看好我這篇好了，因為據(jù)我所知，那些都是錯的，而且更讓我納悶的是，明明代碼是錯的，放出來的執(zhí)行效果卻是對的，這讓我百思不得其解，哈哈哈。
到此這篇關(guān)于python進程知識點的文章就介紹到這了,更多Python高階教程的內(nèi)容請搜索W3Cschool以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章。
