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[Hash 笔记] Python 的多进程

2021-02-12

作者的笔记，介绍 Python 中的多进程.

本文由 @Hash 撰写，由 @Xecades 代为发布，并稍作更改.

欢迎在评论区讨论本文相关内容，@Hash 将会予以回复.

bash

涉及的知识点，主要包括 fork，source，exec 命令（毕竟都是 C 的 wrap，得懂点 C 才好挖深）.

  • shell 中运行任何外部命令，都会 fork 一个进程，然后 exec，
  • source 一个 shell 脚本会在当前进程下执行，
  • exec 会将当前进程修改成新进程，退出时不会返回父进程，
  • wait 用于进程同步，可以等待某个 pid，或者等待全部子进程. 作用范围可以是全局或者函数.

进程树可以通过 pstree 直观地查看.

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#!/usr/bin/env bash
for i in {1..10}
do
    echo "${i}" & # & 表示 fork 一个子进程，在后台运行（相当于运行某程序，然后 C-z）
done
wait
echo "END"
# 输出随机顺序的 1 - 10，然后 END

另外，如果使用 sh（而不是 bash），或者 libc 而不是 glibc（比如 alpine 的 musl），则会顺序输出 1 - 10. 还不知道为什么.

python fork

把上面的代码翻译下来（只能在 Unix 下运行）：

首先需要知道这几个封装的 API.（参数，返回值）

  • os.fork()
  • os.getpid()
  • os.getppid()
  • os._exit()（退出子进程）
  • os.wait()，os.waitid()（用于进程同步）

别的知识点包括进程状态，孤儿 / 僵尸进程，资源独立.

  • 孤儿进程：主进程先结束，子进程的父进程变为 pid1（init），
  • 僵尸进程：子进程先结束，但未正确退出，占用资源，
  • 资源独立：fork 前的数据父子共享，fork 之后数据独立，进程间全局变量不共享.
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# 实际上这个是异步的，不过因为 python print 太快
# 或者创建子进程 / for 循环太慢，效果不明显
# 所以我用 random 和 sleep 示范
import os, random
from time import sleep

def main():
    for i in range(10):
        if os.fork():
            # 父进程
            # os.wait() 如果加上这行，那么就变成同步了
            pass
        else:
            # 子进程，pid 为 0
            sleep(t := random.random())
            print(t)
            os._exit(0)

if __name__ == "__main__":
    main()
    # 暂时还不知道 python 中 fork 出来的进程怎么同步
    # 实际上，子进程们在 END 打印出来之后全成孤儿了
    print("END")

这样的弊端：

  • Windows 没有 fork，无法运行
  • fork 的设计就很扯淡（我没认真学过，道听途说罢了）
  • 总有廖雪峰会拿 Windows 没有 fork 来推荐 Mac（

python multiprocessing

博大精深，参见：

这里只记笔记，细节见外链.

基础

Pool p => p.join() 相当于 shell 里面的 wait （Haskell 瞩目）

进程间通信

multiprocessing.Queue

Queue 类是一个近似 queue.Queue 的克隆.

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from multiprocessing import Process, Queue

def f(q):
    q.put([42, None, 'hello'])

if __name__ == '__main__':
    q = Queue() # 全局变量
    p = Process(target = f, args = (q,))
    p.start()
    print(q.get())    # [42, None, 'hello']
    p.join()

multiprocessing.Pipe

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from multiprocessing import Process, Pipe

def f(conn):
    conn.send([42, None, 'hello'])
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = Pipe() # 返回的两个连接对象 Pipe() 表示管道的两端
    # 每个连接对象都有 send() 和 recv() 方法（相互之间的）
    p = Process(target = f, args = (child_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())   # [42, None, 'hello']
    p.join()

请注意，如果两个进程（或线程）同时尝试读取或写入管道的同一端，则管道中的数据可能会损坏.

当然，在不同进程中同时使用管道的不同端的情况下不存在损坏的风险.

进程锁

关于线程锁和进程锁，推荐这篇文章：

python线程锁和进程锁_S_o_l_o_n的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/S_o_l_o_n/article/details/92148720
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from multiprocessing import Process, Lock

def f(l, i: int) -> None:
    with l:
        print('hello world'*8192, i)

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()

    for num in range(10):
        Process(target = f, args = (lock, num)).start()

此处多进程的锁不用于限制变量访问，而是同步 IO.

如果把锁去掉，输出会有奇效 w

共享状态

pass

本文作者：Hash

本文链接：https://blog.xecades.xyz/hide/multiprocessing.html

文章默认使用 CC BY-NC-SA 4.0 协议进行许可，使用时请注意遵守协议。

更新于 2024-05-24

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