Python多进程运行——Multiprocessing基础教程2

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1 数据共享

在多进程处理中，所有新创建的进程都会有这两个特点：独立运行，有自己的内存空间。

我们来举个例子展示一下：

import multiprocessing 

# empty list with global scope 
result = [] 

def square_list(mylist): 
    global result 
    # append squares of mylist to global list result 
    for num in mylist: 
        result.append(num * num) 
    # print global list result 
    print("Result(in process p1): {}".format(result)) 

if __name__ == "__main__": 
    # input list 
    mylist = [1,2,3,4] 

    # creating new process 
    p1 = multiprocessing.Process(target=square_list, args=(mylist,)) 
    # starting process 
    p1.start() 
    # wait until process is finished 
    p1.join() 

    # print global result list 
    print("Result(in main program): {}".format(result))

这个程序的输出结果是：

Result(in process p1): [1, 4, 9, 16]
Result(in main program): []

在上面的程序中我们尝试在两个地方打印全局列表result的内容：

• 在square_list()函数中，由于这个函数是由进程p1调用的，所以result列表只在进程p1的内存空间中更改。
• 在主程序中的p1进程完成后。由于主程序由不同的进程运行，它的内存空间中的result列表仍然是空的。

我们再用一张图来帮助理解记忆不同进程间的数据关系：

图1 进程间数据关系

1.1 内存共享

如果程序需要在不同的进程之间共享一些数据的话，该怎么做呢？不用担心，multiprocessing模块提供了Array对象和Value对象，用来在进程之间共享数据。

所谓Array对象和Value对象分别是指从共享内存中分配的ctypes数组和对象。我们直接来看一个例子，展示如何用Array对象和Value对象在进程之间共享数据：

import multiprocessing 

def square_list(mylist, result, square_sum): 
    # append squares of mylist to result array 
    for idx, num in enumerate(mylist): 
        result[idx] = num * num 

    # square_sum value 
    square_sum.value = sum(result) 

    # print result Array 
    print("Result(in process p1): {}".format(result[:])) 

    # print square_sum Value 
    print("Sum of squares(in process p1): {}".format(square_sum.value)) 

if __name__ == "__main__": 
    # input list 
    mylist = [1,2,3,4] 

    # creating Array of int data type with space for 4 integers 
    result = multiprocessing.Array('i', 4) 

    # creating Value of int data type 
    square_sum = multiprocessing.Value('i') 

    # creating new process 
    p1 = multiprocessing.Process(target=square_list, args=(mylist, result, square_sum)) 

    # starting process 
    p1.start() 

    # wait until process is finished 
    p1.join() 

    # print result array 
    print("Result(in main program): {}".format(result[:])) 

    # print square_sum Value 
    print("Sum of squares(in main program): {}".format(square_sum.value))

程序输出的结果如下：

Result(in process p1): [1, 4, 9, 16]
Sum of squares(in process p1): 30
Result(in main program): [1, 4, 9, 16]
Sum of squares(in main program): 30

成功了！主程序和p1进程输出了同样的结果，说明程序中确实完成了不同进程间的数据共享。那么我们来详细看一下上面的程序做了什么：

在主程序中我们首先创建了一个Array对象：

result = multiprocessing.Array('i', 4)

向这个对象输入的第一个参数是数据类型：i表示整数，d代表浮点数。第二个参数是数组的大小，在这个例子中我们创建了包含4个元素的数组。

类似的，我们创建了一个Value对象：

square_sum = multiprocessing.Value('i')

我们只对Value对象输入了一个参数，那就是数据类型，与上述的方法一致。当然，我们还可以对其指定一个初始值（比如10），就像这样：

square_sum = multiprocessing.Value('i', 10)

随后，我们在创建进程对象时，将刚创建好的两个对象：result和square_sum作为参数输入给进程：

p1 = multiprocessing.Process(target=square_list, args=(mylist, result, square_sum))

在函数中result元素通过索引进行数组赋值，square_sum通过value属性进行赋值。

注意：为了完整打印result数组的结果，需要使用result[:]进行打印，而square_sum也需要使用value属性进行打印：

print("Result(in process p1): {}".format(result[:])) 
print("Sum of squares(in process p1): {}".format(square_sum.value))

1.2 服务器进程

每当python程序启动时，同时也会启动一个服务器进程。随后，只要我们需要生成一个新进程，父进程就会连接到服务器并请求它派生一个新进程。这个服务器进程可以保存Python对象，并允许其他进程使用代理来操作它们。

multiprocessing模块提供了能够控制服务器进程的Manager类。所以，Manager类也提供了一种创建可以在不同流程之间共享的数据的方法。

服务器进程管理器比使用共享内存对象更灵活，因为它们可以支持任意对象类型，如列表、字典、队列、值、数组等。此外，单个管理器可以由网络上不同计算机上的进程共享。

但是，服务器进程管理器的速度比使用共享内存要慢。

让我们来看一个例子：

import multiprocessing 

def print_records(records): 
    for record in records: 
        print("Name: {0}\nScore: {1}\n".format(record[0], record[1])) 

def insert_record(record, records): 
    records.append(record) 
    print("New record added!\n") 

if __name__ == '__main__': 
    with multiprocessing.Manager() as manager: 
        # creating a list in server process memory 
        records = manager.list([('Sam', 10), ('Adam', 9), ('Kevin',9)]) 
        # new record to be inserted in records 
        new_record = ('Jeff', 8) 

        # creating new processes 
        p1 = multiprocessing.Process(target=insert_record, args=(new_record, records)) 
        p2 = multiprocessing.Process(target=print_records, args=(records,)) 

        # running process p1 to insert new record 
        p1.start() 
        p1.join() 

        # running process p2 to print records 
        p2.start() 
        p2.join()

这个程序的输出结果是：

New record added!

Name: Sam
Score: 10

Name: Adam
Score: 9

Name: Kevin
Score: 9

Name: Jeff
Score: 8

我们来理解一下这个程序做了什么：首先我们创建了一个manager对象

with multiprocessing.Manager() as manager:

在with语句下的所有行，都是在manager对象的范围内的。接下来我们使用这个manager对象创建了列表（类似的，我们还可以用manager.dict()创建字典）。

最后我们创建了进程p1（用于在records列表中插入一条新的record）和p2（将records打印出来），并将records作为参数进行传递。

服务器进程的概念再次用下图总结一下：

图2 服务器进程数据共享

2 数据传递

为了能使多个流程能够正常工作，常常需要在它们之间进行一些通信，以便能够划分工作并汇总最后的结果。multiprocessing模块支持进程之间的两种通信通道：Queue和Pipe。

2.1 Queue

使用队列来回处理多进程之间的通信是一种比较简单的方法。任何Python对象都可以使用队列进行传递。我们来看一个例子：

import multiprocessing 

def square_list(mylist, q): 
    # append squares of mylist to queue 
    for num in mylist: 
        q.put(num * num) 

def print_queue(q): 
    print("Queue elements:") 
    while not q.empty(): 
        print(q.get()) 
    print("Queue is now empty!") 

if __name__ == "__main__": 
    # input list 
    mylist = [1,2,3,4] 

    # creating multiprocessing Queue 
    q = multiprocessing.Queue() 

    # creating new processes 
    p1 = multiprocessing.Process(target=square_list, args=(mylist, q)) 
    p2 = multiprocessing.Process(target=print_queue, args=(q,)) 

    # running process p1 to square list 
    p1.start() 
    p1.join() 

    # running process p2 to get queue elements 
    p2.start() 
    p2.join()

上面这个程序的输出结果是：

Queue elements:
1
4
9
16
Queue is now empty!

我们来看一下上面这个程序到底做了什么。首先我们创建了一个Queue对象：

q = multiprocessing.Queue()

然后，将这个空的Queue对象输入square_list函数。该函数会将列表中的数平方，再使用put()方法放入队列中：

q.put(num * num)

随后使用get()方法，将q打印出来，直至q重新称为一个空的Queue对象：

while not q.empty():
    print(q.get())

我们还是用一张图来帮助理解记忆：

图2 服务器进程数据共享

2.2 Pipe

一个Pipe对象只能有两个端点。因此，当进程只需要双向通信时，它会比Queue对象更好用。

multiprocessing模块提供了Pipe()函数，该函数返回由管道连接的一对连接对象。Pipe()返回的两个连接对象分别表示管道的两端。每个连接对象都有send()和recv()方法。

我们来看一个例子：

import multiprocessing 

def sender(conn, msgs): 
    for msg in msgs: 
        conn.send(msg) 
        print("Sent the message: {}".format(msg)) 
    conn.close() 

def receiver(conn): 
    while 1: 
        msg = conn.recv() 
        if msg == "END": 
            break
        print("Received the message: {}".format(msg)) 

if __name__ == "__main__": 
    # messages to be sent 
    msgs = ["hello", "hey", "hru?", "END"] 

    # creating a pipe 
    parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe() 

    # creating new processes 
    p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(parent_conn,msgs)) 
    p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(child_conn,)) 

    # running processes 
    p1.start() 
    p2.start() 

    # wait until processes finish 
    p1.join() 
    p2.join()

上面这个程序的输出结果是：

Sent the message: hello
Sent the message: hey
Sent the message: hru?
Received the message: hello
Sent the message: END
Received the message: hey
Received the message: hru?

我们还是来看一下这个程序到底做了什么。首先创建了一个Pipe对象：

parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe()

与上文说的一样，该对象返回了一对管道两端的两个连接对象。然后使用send()方法和recv()方法进行信息的传递。就这么简单。在上面的程序中，我们从一端向另一端发送一串消息。在另一端，我们收到消息，并在收到END消息时退出。

要注意的是，如果两个进程(或线程)同时尝试从管道的同一端读取或写入管道中的数据，则管道中的数据可能会损坏。不过不同的进程同时使用管道的两端是没有问题的。还要注意，Queue对象在进程之间进行了适当的同步，但代价是增加了计算复杂度。因此，Queue对象对于线程和进程是相对安全的。

最后我们还是用一张图来示意：

图4 用Pipe完成进程间数据传输

 

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