• 进程和程序

进程：正在执行的程序

程序：还没有执行的代码，处于静态

一、进程的状态

使用进程实现多任务

multiprocessing模块就是跨平台的多进程模块提供了有个Process类来代表一个进程对象，这个对象可以理解为一个独立的进程，可以执行另外的事情。

二、进程和线程之间的对比

进程：能够完成多任务，一台电脑可以开多个浏览器

线程：能够完成多任务，一个微信可以同时和多人聊天

（一）根本区别

• 进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程，则是任务调度和执行的基本单位。

（二）内存分配

• 系统为每个进程分配不同的内存空间；

• 而对线程而言，除了CPU外，系统不会为线程分配内存（线程所使用的资源来自其所属进程的资源），线程组之间只能共享资源。

import threading
import time
import multiprocessing

def demo1():
    while True:
        print("我是demo1")
        time.sleep(1)
def demo2():
    while True:
        print("我是demo2")
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=demo1)
    t2 = threading.Thread(target=demo2)
    t1.start()
    t2.start()
    # p1 = multiprocessing.Process(target=demo1)
    # p2 = multiprocessing.Process(target=demo2)

    # p1.start()
    # p2.start()

• 线程。

• 进程。

三、进程之间的通信-Queue

Queue---先进先出队列

import multiprocessing


def down_load(queue):

    list1 =[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
    for li in list1:
        queue.put(li)
    print("数据添加完成！")


def parse_data(queue):
    list_data = []
    while True:
        data = queue.get()
        list_data.append(data)
        if queue.empty():
            break
    print(list_data)


def main():
    queue = multiprocessing.Queue()
    q1 = multiprocessing.Process(target=down_load,args=(queue,))
    q2 = multiprocessing.Process(target=parse_data,args=(queue,))
    q1.start()
    q2.start()


if __name__ == '__main__':
    main()
    
-----------------------------------------
数据添加完成！
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]

四、进程池

  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，但是如果有上千进程，手动创建工作量巨大，这个时候我们可以创建一个进程池。

• 进程池实例

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import requests
import json
class Vegtable_Data(object):
    def __init__(self):
        self.url = "http://www.xinfadi.com.cn/getPriceData.html"
        self.headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36 Edg/107.0.1418.52"}

    def parse_data(self,num):
        data = {
            "limit": "20",
            "current": num,
            "pubDateStartTime": "",
            "pubDateEndTime": "",
            "prodPcatid": "",
            "prodCatid": "",
            "prodName": ""
        }
        resp = requests.post(self.url,data=data,headers=self.headers)
        dict_data = json.loads(resp.text)["list"]
        for data in dict_data:
            prodCat = data["prodCat"]
            prodName = data["prodName"]
            lowPrice = data["lowPrice"]
            avgPrice = data["avgPrice"]
            highPrice = data["highPrice"]
            place = data["place"]
            unitInfo = data["unitInfo"]
            print(prodCat,prodName,lowPrice,avgPrice,highPrice,place,unitInfo)
if __name__ == '__main__':
    spider=Vegtable_Data()
    with ProcessPoolExecutor(10) as pe:
        for num in range(1,21):
            pe.submit(spider.parse_data,num)