Python语法学习之进程的创建与常用方法详解

1. 前言

进程是操作系统进行任务调度的基本单位。在多任务环境下，同时执行多个进程可以提高运行效率。Python中通过multiprocessing模块来创建和管理进程。

本篇攻略将详细讲解如何在Python中创建进程以及常见的进程操作方法。

2. 进程的创建

Python中可以通过multiprocessing模块来创建进程。在multiprocessing模块中，可以使用Process类来创建进程。

import multiprocessing

def func():
    print('This is a child process.')

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=func)
    p.start()
    p.join()
    print('This is the main process.')

代码说明：

1. 在代码中先导入了multiprocessing模块。
2. 定义了一个名为func的函数作为子进程要执行的任务。
3. 判断当前代码块是否在主模块中运行，以确保子进程在启动时不会重复运行。
4. 创建一个名为p的Process对象，指定子进程要执行的任务为func。
5. 启动子进程。
6. 让主进程等待子进程执行完毕。
7. 打印出一条提示信息，说明主进程在子进程执行完毕后继续执行。

3. 进程的常用方法

3.1 进程的启动和终止

• start()：启动进程。
• join([timeout])：等待进程执行结束，如果设置了timeout参数，则等待指定时间后结束等待。
• terminate()：强制终止进程。

import multiprocessing
import time

class MyProcess(multiprocessing.Process):
    def run(self):
        for i in range(5):
            print('{} - This is a child process.'.format(i))
            time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    p = MyProcess()
    p.start()
    p.join(3)
    if p.is_alive():
        p.terminate()
        print('The child process has been terminated.')

代码说明：

1. 自定义一个名为MyProcess的进程类，继承自Process类。在其run()方法中定义子进程要执行的任务。
2. 创建一个名为p的MyProcess对象。
3. 启动子进程。
4. 让主进程等待子进程执行3秒钟后，检查子进程是否仍在运行。如果子进程仍在运行，说明已经超时，主进程将强制终止子进程，并打印出终止信息。

3.2 进程的属性和操作

• name：进程的名称。
• pid：进程的ID。
• is_alive()：判断进程是否正在运行。
• daemon：进程的守护进程状态，可读写。
• authkey：进程的身份验证键，可读写。
• exitcode：进程的退出状态码，可读写。

import multiprocessing
import time

def func():
    print('This is a child process.')
    time.sleep(2)

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=func, name='myprocess')
    p.daemon = True
    p.authkey = b'123'
    p.start()
    time.sleep(1)
    print('name:', p.name)
    print('pid:', p.pid)
    print('is_alive:', p.is_alive())
    print('exitcode:', p.exitcode)

代码说明：

1. 定义一个名为func的函数作为子进程要执行的任务。
2. 创建一个名为p的Process对象，指定子进程要执行的任务为func，同时设置进程的名称、守护进程状态和身份验证键。
3. 启动子进程。
4. 让主进程等待1秒钟，等待子进程运行。
5. 分别输出子进程的名称、ID、运行状态和退出状态码。

4. 示例说明

4.1 进程池

在并发编程中，进程池的概念比较常见，可以通过进程池来更好地管理进程。

import multiprocessing
import time

def func(num):
    print('Process {} is running.'.format(num))
    time.sleep(2)
    print('Process {} is done.'.format(num))
    return num

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
    result = []
    for i in range(5):
        result.append(pool.apply_async(func, (i,)))
    pool.close()
    pool.join()
    for res in result:
        print('Result:', res.get())

代码说明：

1. 定义一个名为func的函数作为进程池中子进程要执行的任务。
2. 创建一个进程池，设置进程池中最多同时执行3个子进程。
3. 创建一个空列表result，用于存放每个子进程执行完毕后的结果。
4. 循环5次，将每个子进程加入进程池中，执行func函数，参数为当前循环次数i。
5. 关闭进程池。
6. 等待所有子进程执行完毕。
7. 循环输出每个子进程的执行结果。

4.2 多进程抓取网页

import multiprocessing
import requests

def fetch(url):
    response = requests.get(url)
    return response.content

if __name__ == '__main__':
    urls = ['https://www.baidu.com', 'https://www.taobao.com', 'https://www.tencent.com']
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
    result = []
    for url in urls:
        result.append(pool.apply_async(fetch, (url,)))
    pool.close()
    pool.join()
    for res in result:
        print('Length:', len(res.get()))

代码说明：

1. 定义一个名为fetch的函数用于抓取网页，参数为网页地址。
2. 在主函数中定义要抓取的网页地址列表urls。
3. 创建一个进程池，设置进程池中最多同时执行3个子进程。
4. 创建一个空列表result，用于存放每个子进程抓取网页的结果。
5. 循环遍历每个网页地址，将每个子进程加入进程池中，执行fetch函数，参数为当前遍历到的网页地址。
6. 关闭进程池。
7. 等待所有子进程执行完毕。
8. 循环输出每个子进程抓取网页的结果的长度。