Python语法学习之进程池与进程锁详解

进程池

在Python中，可以通过multiprocessing模块来实现多进程的编程。当我们需要创建多个进程的时候，就需要使用到进程池。

进程池的使用

要使用Python中的进程池，可以使用multiprocessing.Pool类来创建进程池。具体的使用方法如下：

from multiprocessing import Pool

def worker(num):
    print("正在执行任务%s" % num)

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(4)
    for i in range(10):
        pool.apply_async(worker, args=(i,))
    pool.close()
    pool.join()
    print("所有子进程都已执行完毕")

在上面的代码中，首先我们导入了multiprocessing.Pool类。然后定义了一个worker函数，它会被多个子进程所执行。在if __name__ == '__main__':语句块中，我们创建了一个进程池pool，并指定了池的大小为4。

接着，我们使用了pool.apply_async()方法向进程池中提交了10个任务，每个任务都调用worker函数，并传入一个参数。这里使用的是异步提交，即无需等待前一个任务执行完毕，就可以提交下一个任务。

最后，我们调用了pool.close()方法和pool.join()方法，分别表示关闭进程池和等待所有子进程执行完毕。在所有子进程执行完毕后，我们会输出一条提示消息。

进程池的注意事项

在使用进程池的过程中，有以下几点需要注意：

• 进程池的大小一定要合适，太小会导致进程频繁创建和销毁，降低效率；太大则会占用过多的系统资源，导致系统崩溃。
• 进程池的最大任务数也要设置合理，如果任务数过多，会导致系统资源占用过大，从而影响系统的运行。
• 使用进程池时，要注意子进程之间共享数据的问题。为了避免出现数据竞争等问题，可以使用进程锁来进行控制。

进程锁

Python中的进程锁是用来控制进程之间的同步访问共享资源的，可以用来保证多个进程之间的数据访问时的正确性和可靠性。

进程锁的使用

要使用Python中的进程锁，可以使用multiprocessing.Lock类来创建一个新的进程锁。具体的使用方法如下：

from multiprocessing import Lock

lock = Lock()   # 创建一个新的进程锁对象

def worker(num):
    lock.acquire()   # 加锁
    print("正在执行任务%s" % num)
    lock.release()   # 解锁

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        worker(i)
    print("所有任务都已执行完毕")

在上面的代码中，我们首先导入了multiprocessing.Lock类。然后我们使用Lock()方法创建了一个新的进程锁对象lock。

在worker函数中，我们使用了lock.acquire()方法来加锁，表示当前进程获取了锁，其他进程只能等待。在任务执行完成后，我们使用了lock.release()方法来解锁，表示当前进程释放了锁，其他进程可以获取到锁进行访问。

在if __name__ == '__main__':语句块中，我们循环调用了worker函数，传入一个参数。由于我们在worker函数中加了锁，因此每次只有一个进程能够获取到锁并执行任务。

进程锁的注意事项

在使用进程锁的过程中，有以下几点需要注意：

• 进程锁的使用要注意加锁和解锁的位置，保证加锁和解锁是匹配的，防止出现死锁等问题。
• 在使用进程锁时，要考虑到多个进程之间数据共享的问题，避免出现数据访问上的冲突。

示例说明

下面我们通过两个示例来详细讲解进程池和进程锁的使用。

示例1：计算圆周率

假设我们需要使用蒙特卡罗方法来计算圆周率，这个任务是CPU密集型任务，而且可以很好的并行化。我们可以使用进程池来进行多进程处理，提高计算效率。具体的代码如下：

import random
from multiprocessing import Pool, Lock, Value

lock = Lock()
count_in_circle = Value('i', 0)

def estimate(num_samples):
    count = 0
    for i in range(num_samples):
        x = random.uniform(-1, 1)
        y = random.uniform(-1, 1)
        if x*x + y*y <= 1:
            count += 1
    with lock:
        count_in_circle.value += count

if __name__ == '__main__':
    num_samples = 1000
    num_processes = 4
    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        pool.map(estimate, [num_samples] * num_processes)
    pi_estimate = 4.0 * count_in_circle.value / float(num_samples * num_processes)
    print("圆周率的估计值为：", pi_estimate)

在上面的代码中，我们使用了进程池来计算圆周率。首先，我们使用了multiprocessing.Lock类创建了一个新的进程锁lock，和一个共享计数器count_in_circle，用来计算落在圆内的点数。

然后，我们定义了一个estimate函数，用来估计圆周率。它通过一个循环来生成随机点，并判断这些点是否落在圆内。如果落在圆内，就把计数器count加1。最后，我们使用with lock:来加锁，并将计数器的值加到共享计数器count_in_circle中。

在if __name__ == '__main__':语句块中，我们设置样本数量num_samples和进程数量num_processes，然后使用进程池来进行多进程处理。当所有进程执行完毕后，我们根据计数器的值来估算圆周率，并输出结果。

示例2：文件读写

假设我们需要在多个进程之间读写同一个文件，为了避免出现数据竞争等问题，我们可以使用进程锁来进行控制。具体的代码如下：

import os
from multiprocessing import Lock, Process

lock = Lock()

def read_file(filename):
    lock.acquire()
    with open(filename, 'r') as f:
        content = f.read()
        print("进程%s读取到的文件内容是：%s" % (os.getpid(), content))
    lock.release()

def write_file(filename, content):
    lock.acquire()
    with open(filename, 'w') as f:
        f.write(content)
        print("进程%s写入的文件内容是：%s" % (os.getpid(), content))
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    filename = "test.txt"
    if not os.path.exists(filename):
        write_file(filename, "Hello, world!")
    read_process = Process(target=read_file, args=(filename,))
    write_process = Process(target=write_file, args=(filename, "Hello, Python!"))
    read_process.start()
    write_process.start()
    read_process.join()
    write_process.join()

在上面的代码中，我们定义了一个read_file函数和一个write_file函数，分别用来读取和写入文件。在这两个函数中，我们使用了进程锁来进行控制，防止多个进程同时访问文件产生冲突。

在if __name__ == '__main__':语句块中，我们首先判断文件test.txt是否存在，如果不存在就写入一些内容。然后，我们分别使用multiprocessing.Process类创建了两个进程read_process和write_process，分别用来读取和写入文件。在启动这两个进程之后，我们使用join()方法来等待它们执行完毕。在执行完毕后，我们会输出读取到的文件内容和写入的文件内容。

以上就是关于Python语法学习之进程池与进程锁详解的完整攻略，希望对大家有所帮助。