实战案例分享：利用Python实现多任务进程

一、进程介绍

进程：正在执行的程序，由程序、数据和进程控制块组成，是正在执行的程序，程序的一次执行过程，是资源调度的基本单位。

程序：没有执行的代码，是一个静态的。

二、线程和进程之间的对比

由图可知：此时电脑有 9 个应用进程，但是一个进程又会对应于多个线程，可以得出结论：

进程：能够完成多任务，一台电脑上可以同时运行多个 QQ

线程：能够完成多任务，一个 QQ 中的多个聊天窗口

根本区别：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是任务调度和执行的基本单位.

使用多进程的优势:

1、拥有独立GIL:

首先由于进程中 GIL 的存在，Python 中的多线程并不能很好地发挥多核优势，一个进程中的多个线程，在同 一时刻只能有一个线程运行。而对于多进程来说，每个进程都有属于自己的 GIL，所以，在多核处理器下，多进程的运行是不会受 GIL的影响的。因此，多进 程能更好地发挥多核的优势。

2、效率高

当然，对于爬虫这种 IO 密集型任务来说，多线程和多进程影响差别并不大。对于计算密集型任务来说，Python 的多进程相比多线 程，其多核运行效率会有成倍的提升。

三、Python 实现多进程

我们先用一个实例来感受一下：

1、使用 process 类

import multiprocessing def process(index):     print(f"Process: {index}") if __name__ == "__main__":     for i in range(5):         p = multiprocessing.Process(target=process, args=(i,))         p.start() 

这是一个实现多进程最基础的方式：通过创建 Process 来新建一个子进程，其中 target 参数传入方法名，args 是方法的参数，是以 元组的形式传入，其和被调用的方法 process 的参数是一一对应的。

注意：这里 args 必须要是一个元组，如果只有一个参数，那也要在元组第一个元素后面加一个逗号，如果没有逗号则 和单个元素本身没有区别，无法构成元组，导致参数传递出现问题。创建完进程之后，我们通过调用 start 方法即可启动进程了。

运行结果如下：

Process: 0 Process: 1 Process: 2 Process: 3 Process: 4 

可以看到，我们运行了 5 个子进程，每个进程都调用了 process 方法。process 方法的 index 参数通过 Process 的 args 传入，分别是 0~4 这 5 个序号，最后打印出来，5 个子进程运行结束。

2、继承 process 类

from multiprocessing import Processimport timeclass MyProcess(Process):    def __init__(self,loop):        Process.__init__(self)        self.loop = loop    def run(self):        for count in range(self.loop):            time.sleep(1)            print(f"Pid:{self.pid} LoopCount: {count}")if __name__ == "__main__":    for i in range(2,5):        p = MyProcess(i)        p.start()

我们首先声明了一个构造方法，这个方法接收一个 loop 参数，代表循环次数，并将其设置为全局变量。在 run方法中，又使用这 个 loop 变量循环了 loop 次并打印了当前的进程号和循环次数。

在调用时，我们用 range 方法得到了 2、3、4 三个数字，并把它们分别初始化了 MyProcess 进程，然后调用 start 方法将进程启动起 来。

注意：这里进程的执行逻辑需要在 run 方法中实现，启动进程需要调用 start 方法，调用之后 run 方法便会执行。

运行结果如下：

Pid:12976 LoopCount: 0Pid:15012 LoopCount: 0Pid:11976 LoopCount: 0Pid:12976 LoopCount: 1Pid:15012 LoopCount: 1Pid:11976 LoopCount: 1Pid:15012 LoopCount: 2Pid:11976 LoopCount: 2Pid:11976 LoopCount: 3

注意，这里的进程 pid 代表进程号，不同机器、不同时刻运行结果可能不同。

四、进程之间的通信

1、Queue-队列 先进先出

from multiprocessing import Queueimport multiprocessingdef download(p): # 下载数据    lst = [11,22,33,44]    for item in lst:        p.put(item)    print("数据已经下载成功....")def savedata(p):    lst = []    while True:        data = p.get()        lst.append(data)        if p.empty():            break    print(lst)def main():    p1 = Queue()    t1 = multiprocessing.Process(target=download,args=(p1,))    t2 = multiprocessing.Process(target=savedata,args=(p1,))    t1.start()    t2.start()if __name__ == "__main__":    main()数据已经下载成功....[11, 22, 33, 44]

2、共享全局变量不适用于多进程编程

import multiprocessinga = 1def demo1():    global a    a += 1def demo2():    print(a)def main():    t1 = multiprocessing.Process(target=demo1)    t2 = multiprocessing.Process(target=demo2)    t1.start()    t2.start()if __name__ == "__main__":    main()

运行结果:

1

有结果可知：全局变量不共享；

五、进程池之间的通信

1、进程池引入

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用 multiprocessing 中的 Process 动态生成多个进程，但是如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建的进程的工作量巨大，此时就可以用到 multiprocessing 模块提供的 Pool 方法。

from multiprocessing import Poolimport os,time,randomdef worker(a):    t_start = time.time()    print("%s开始执行,进程号为%d"%(a,os.getpid()))    time.sleep(random.random()*2)    t_stop = time.time()    print(a,"执行完成,耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))if __name__ == "__main__":    po = Pool(3)        # 定义一个进程池    for i in range(0,10):        po.apply_async(worker,(i,))    # 向进程池中添加worker的任务    print("--start--")    po.close()          po.join()           print("--end--")

运行结果:

--start--0开始执行,进程号为66641开始执行,进程号为47722开始执行,进程号为132560 执行完成,耗时0.183开始执行,进程号为66642 执行完成,耗时0.164开始执行,进程号为132561 执行完成,耗时0.675开始执行,进程号为47724 执行完成,耗时0.876开始执行,进程号为132563 执行完成,耗时1.597开始执行,进程号为66645 执行完成,耗时1.158开始执行,进程号为47727 执行完成,耗时0.409开始执行,进程号为66646 执行完成,耗时1.808 执行完成,耗时1.499 执行完成,耗时1.36--end--

一个进程池只能容纳 3 个进程，执行完成才能添加新的任务，在不断的打开与释放的过程中循环往复。

六、案例:文件批量复制

操作思路:

• 获取要复制文件夹的名字
• 创建一个新的文件夹
• 获取文件夹里面所有待复制的文件名
• 创建进程池
• 向进程池添加任务

代码如下:

导包

import multiprocessingimport osimport time

定制文件复制函数

def copy_file(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name):    # 文件复制,不需要返回    time.sleep(0.5)    # print("/r从%s文件夹复制到%s文件夹的%s文件"%(oldfolderName,newfolderName,file_name),end="")    old_file = open(oldfolderName + "/" + file_name,"rb") # 待复制文件    content = old_file.read()    old_file.close()    new_file = open(newfolderName + "/" + file_name,"wb") # 复制出的新文件    new_file.write(content)    new_file.close()    Q.put(file_name) # 向Q队列中添加文件

定义主函数

def main():    oldfolderName = input("请输入要复制的文件夹名字:") # 步骤1获取要复制文件夹的名字(可以手动创建,也可以通过代码创建,这里我们手动创建)    newfolderName = oldfolderName + "复件"    # 步骤二 创建一个新的文件夹    if not os.path.exists(newfolderName):        os.mkdir(newfolderName)    filenames = os.listdir(oldfolderName) # 3.获取文件夹里面所有待复制的文件名    # print(filenames)    pool = multiprocessing.Pool(5) # 4.创建进程池    Q = multiprocessing.Manager().Queue() # 创建队列,进行通信    for file_name in filenames:        pool.apply_async(copy_file,args=(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name)) # 5.向进程池添加任务      po.close()    copy_file_num = 0    file_count = len(filenames)    # 不知道什么时候完成,所以定义一个死循环    while True:        file_name = Q.get()        copy_file_num += 1        time.sleep(0.2)        print("/r拷贝进度%.2f %%"%(copy_file_num  * 100/file_count),end="") # 做一个拷贝进度条        if copy_file_num >= file_count:            break

程序运行

if __name__ == "__main__":    main()

运行结果如下图所示：

运行前后文件目录结构对比

运行前

运行后

以上内容就是整体大致结果了，由于 test 里面是随便粘贴的测试文件，这里就不展开演示了。