文章目录
高效编程
一、多任务原理
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概念
现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统
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什么叫多任务？
就是操作系统可以同时运行多个任务
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单核CPU实现多任务原理
操作系统轮流让各个任务交替执行，QQ执行2us（微秒），切换到微信，在执行2us，再切换到陌陌，执行2us……。表面是看，每个任务反复执行下去，但是CPU调度执行速度太快了，导致我们感觉就像所有任务都在同时执行一样
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多核CPU实现多任务原理
真正的秉性执行多任务只能在多核CPU上实现，但是由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行
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并发与并行
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并发
CPU调度执行速度太快了,看上去一起执行，任务数多于CPU核心数
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并行
真正一起执行，任务数小于等于CPU核心数
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并发是逻辑上的同时发生，并行更多是侧重于物理上的同时发生。
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实现多任务的方式
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多进程模式
启动多个进程，每个进程虽然只有一个线程，但是多个进程可以一起执行多个任务
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多线程模式
启动一个进程，在一个进程的内部启动多个线程，这样多个线程也可以一起执行多个任务
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多进程+多线程
启动多个进程，每个进程再启动多个线程
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协程
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多进程+协程
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二、进程
1、概念
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什么是进程？
是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。
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对于操作系统
一个任务就是一个进程。比方说打开浏览器就是启动一个浏览器的进程，在打开一个记事本就启动一个记事本进程，如果打开两个记事本就启动两个记事本进程
2、使用进程
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单进程现象
需要等待代码执行完后再执行下一段代码
import time def run1(): while 1: print("lucky is a good man") time.sleep(1) def run2(): while 1: print("lucky is a nice man") time.sleep(1) if __name__ == "__main__": run1() # 不会执行run2()函数，只有上面的run1()结束才能执行run2() run2() -
启动进程实现多任务
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multiprocessing模块
跨平台的多进程模块，提供了一个Process类用来示例化一个进程对象
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Process类
作用：创建进程(子进程)
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__name__
这是 Windows 上多进程的实现问题。在 Windows 上，子进程会自动 import 启动它的这个文件，而在 import 的时候是会执行这些语句的。如果你这么写的话就会无限递归创建子进程报错。所以必须把创建子进程的部分用那个 if 判断保护起来，import 的时候
__name__不是__main__，就不会递归运行了。参数 说明 target 指定进程执行的任务 args 给进程函数传递的参数，是一个元组 注意：此时进程被创建，但是不会启动进程执行
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启动进程实现多任务
from multiprocessing import Process
创建子进程
P = Process(target=run,args=(“nice”,),name=‘当前进程名称’)
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target指定 子进程运行的函数
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args 指定传递的参数 , 是元组类型
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启动进程：Process对象.start()
获取进程信息
- os.getpid() 获取当前进程id号
- os.getppid() 获取当前进程的父进程id号
- multiprocessing.current_process().name 获取当前进程名称
父子进程的先后顺序
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默认 父进程的结束不能影响子进程 让父进程等待子进程结束再执行父进程
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p.join() 阻塞当前进程，直到调用join方法的那个进程执行完，再继续执行当前进程。
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全局变量在过个进程中不能共享
注意: 在子线程中修改全局变量时对父进程中的全局变量没有影响
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示例代码
import time from multiprocessing import Process def run1(name): while 1: print("%s is a good man"%name) time.sleep(1) def run2(): while 1: print("lucky is a nice man") time.sleep(1) if __name__ == "__main__": # 程序启动时的进程称为主进程(父进程) # 创建进程并启动 p = Process(target=run1, args=("lucky",)) p.start() # 主进程执行run2()函数 run2()
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主进程负责调度
主进程主要做的是调度相关的工作，一般不负责具体业务逻辑
import time from multiprocessing import Process def run1(): for i in range(7): print("lucky is a good man") time.sleep(1) def run2(name, word): for i in range(5): print("%s is a %s man"%(name, word)) time.sleep(1) if __name__ == "__main__": t1 = time.time() # 创建两个进程分别执行run1、run2 p1 = Process(target=run1) p2 = Process(target=run2, args=("lucky", "cool")) # 启动两个进程 p1.start() p2.start() # 查看耗时 t2 = time.time() print("耗时：%.2f"%(t2-t1)) -
父子进程的先后顺序
主进程的结束不能影响子进程，所以可以等待子进程的结束再结束主进程，等待子进程结束，才能继续运行主进程
p.join() 阻塞当前进程，直到调用join方法的那个进程执行完，再继续执行当前进程。
import time from multiprocessing import Process def run1(): for i in range(7): print("lucky is a good man") time.sleep(1) def run2(name, word): for i in range(5): print("%s is a %s man"%(name, word)) time.sleep(1) if __name__ == "__main__": t1 = time.time() p1 = Process(target=run1) p2 = Process(target=run2, args=("lucky", "cool")) p1.start() p2.start() # 主进程的结束不能影响子进程，所以可以等待子进程的结束再结束主进程 # 等待子进程结束，才能继续运行主进程 p1.join() p2.join() t2 = time.time() print("耗时：%.2f"%(t2-t1))
3、全局变量在多个子进程中不能共享
原因:
在创建子进程时对全局变量做了一个备份,父进程中num变量与子线程中的num不是一个变量
from multiprocessing import Process
#全局变量在进程中 不能共享
num = 10
def run():
print("我是子进程的开始")
global num
num+=1
print(num)
print("我是子进程的结束")
if __name__=="__main__":
p = Process(target=run)
p.start()
p.join()
print(num)
尝试列表是否能共享
from multiprocessing import Process
#全局变量在进程中 不能共享
mylist = []
def run():
print("我是子进程的开始")
global mylist
mylist.append(1)
mylist.append(2)
mylist.append(3)
print("我是子进程的结束")
if __name__=="__main__":
p = Process(target=run)
p.start()
p.join()
print(mylist)
4、启动大量子进程
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获取CPU核心数
print(‘CPU number:’ + str(multiprocessing.cpu_count()))
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导入
from multiprocesssing import Pool
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开启并发数
pp = Pool([参数]) #开启并发数 默认是你的核心数
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创建子进程,并放入进程池管理
apply_async为非阻塞模式(并发执行)
pp.apply_async(run,args=(i,)) #args参数 可以为元组 或者是列表[]
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关闭进程池
pp.close()关闭进程池
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join()
在调用join之前必须先调用close,调用close之后就不能再继续添加新的进程了
pp.join()
进程池对象调用join，会等待进程池中所有的子进程结束完毕再去执行父进程
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实例
# Pool类：进程池类 from multiprocessing import Pool import time import random import multiprocessing def run(index): print('CPU number:' + str(multiprocessing.cpu_count())) print("子进程 %d 启动"%(index)) t1 = time.time() time.sleep(random.random()* 5+2) t2 = time.time() print("子进程 %d 结束，耗时：%.2f" % (index, t2-t1)) if __name__ == "__main__": print("启动主进程……") # 创建进程池对象 # 由于pool的默认值为CPU的核心数，假设有4核心，至少需要5个子进程才能看到效果 # Pool()中的值表示可以同时执行进程的数量 pool = Pool(2) for i in range(1, 7): # 创建子进程，并将子进程放到进程池中统一管理 pool.apply_async(run, args=(i,)) # 等待子进程结束 # 关闭进程池：在关闭后就不能再向进程池中添加进程了 # 进程池对象在调用join之前必须先关闭进程池 pool.close() #pool对象调用join，主进程会等待进程池中的所有子进程结束才会继续执行主进程 pool.join() print("结束主进程……")get方法：获取进程的返回值
from multiprocessing import Lock, Pool import time def function(index): print('Start process: ', index) time.sleep(2) print('End process', index) return indexif name == ‘main’:
pool = Pool(processes=3)
for i in range(4):
result = pool.apply_async(function, (i,))
print(result.get()) #获取每个 子进程的返回值
print(“Started processes”)
pool.close()
pool.join()
print(“Subprocess done.”)注意：这样来获取每个进程的返回值 那么就会变成单进程
5、map方法
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概述
如果你现在有一堆数据要处理，每一项都需要经过一个方法来处理，那么map非常适合
比如现在你有一个数组，包含了所有的URL，而现在已经有了一个方法用来抓取每个URL内容并解析，那么可以直接在map的第一个参数传入方法名，第二个参数传入URL数组。
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概述
from multiprocessing import Pool import requests from requests.exceptions import ConnectionError def scrape(url): try: print(requests.get(url)) except ConnectionError: print('Error Occured ', url) finally: print('URL', url, ' Scraped') if __name__ == '__main__': pool = Pool(processes=3) urls = [ 'https://www.baidu.com', 'http://www.meituan.com/', 'http://blog.csdn.net/', 'http://xxxyxxx.net' ] pool.map(scrape, urls)在这里初始化一个Pool，指定进程数为3，如果不指定，那么会自动根据CPU内核来分配进程数。
然后有一个链接列表，map函数可以遍历每个URL，然后对其分别执行scrape方法。
6、单进程与多进程复制文件对比
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单进程复制文件
import time def copy_file(path, toPath): with open(path, "rb") as fp1: with open(toPath, "wb") as fp2: while 1: info = fp1.read(1024) if not info: break else: fp2.write(info) fp2.flush() if __name__ == "__main__": t1 = time.time() for i in range(1, 5): path = r"/Users/lucky/Desktop/file/%d.mp4"%i toPath = r"/Users/lucky/Desktop/file2/%d.mp4"%i copy_file(path, toPath) t2 = time.time() print("单进程耗时：%.2f"%(t2-t1)) -
多进程复制文件
import time from multiprocessing import Pool import os def copy_file(path, toPath): with open(path, "rb") as fp1: with open(toPath, "wb") as fp2: while 1: info = fp1.read(1024) if not info: break else: fp2.write(info) fp2.flush() if __name__ == "__main__": t1 = time.time() path = r"/Users/xialigang/Desktop/视频" dstPath = r"/Users/xialigang/Desktop/1视频" fileList = os.listdir(path) pool = Pool() for i in fileList: newPath1 = os.path.join(path, i) newPath2 = os.path.join(dstPath, i) pool.apply_async(copy_file, args=(newPath1, newPath2)) pool.close() pool.join() t2 = time.time() print("耗时：%.2f"%(t2-t1))
7、进程间通信
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队列共享
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导入
from multiprocessing import Queue
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使用
que = Queue() #创建队列
que.put(数据) #压入数据
que.get() #获取数据
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队列常用函数
Queue.empty() 如果队列为空，返回True, 反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
Queue.put(item) 阻塞式写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
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特点：先进先出
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注意：
get方法有两个参数，blocked和timeout，意思为阻塞和超时时间。默认blocked是true，即阻塞式。
当一个队列为空的时候如果再用get取则会阻塞，所以这时候就需要吧blocked设置为false，即非阻塞式，实际上它就会调用get_nowait()方法，此时还需要设置一个超时时间，在这么长的时间内还没有取到队列元素，那就抛出Queue.Empty异常。
当一个队列为满的时候如果再用put放则会阻塞，所以这时候就需要吧blocked设置为false，即非阻塞式，实际上它就会调用put_nowait()方法，此时还需要设置一个超时时间，在这么长的时间内还没有放进去元素，那就抛出Queue.Full异常。
另外队列中常用的方法
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队列的大小
Queue.qsize() 返回队列的大小 ，不过在 Mac OS 上没法运行。
实例
import multiprocessing queque = multiprocessing.Queue() #创建 队列 #如果在子进程 和主进程 之间 都压入了数据 那么在主进程 和 子进程 获取的就是 对方的数据 def fun(myque): # print(id(myque)) #获取当前的队列的存储地址 依然是拷贝了一份 myque.put(['a','b','c']) #在子进程里面压入数据 # print("子进程获取",myque.get())#获取队列里面的值 if __name__=='__main__': # print(id(queque)) queque.put([1,2,3,4,5]) #将列表压入队列 如果主进程也压入了数据 那么在主进程取的就是在主进程压入的数据 而不是子进程的 p = multiprocessing.Process(target=fun,args=(queque,)) p.start() p.join() print("主进程获取",queque.get())#在主进程进行获取 print("主进程获取",queque.get())#在主进程进行获取 # print("主进程获取",queque.get(block=True, timeout=1))#在主进程进行获取 -
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字典共享
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导入
import multiprocess
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概述
Manager是一个进程间高级通信的方法 支持Python的字典和列表的数据类型
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创建字典
myDict = multiprocess.Manager().dict()
实例
import multiprocessingdef fun(mydict):
# print(mylist)
mydict[‘x’] = ‘x’
mydict[‘y’] = ‘y’
mydict[‘z’] = ‘z’if name==‘main’:
# Manager是一种较为高级的多进程通信方式，它能支持Python支持的的任何数据结构。
mydict = multiprocessing.Manager().dict()
p = multiprocessing.Process(target=fun,args=(mydict,))
p.start()
p.join()
print(mydict) -
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列表共享
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导入
import multiprocess
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创建列表
myDict = multiprocess.Manager().list()
实例(字典与列表共享)
import multiprocessing def fun(List): # print(mylist) List.append('x') List.append('y') List.append('z') if __name__=='__main__': # Manager是一种较为高级的多进程通信方式，它能支持Python支持的的任何数据结构。 List = multiprocessing.Manager().list() p = multiprocessing.Process(target=fun,args=(List,)) p.start() p.join() print(List) -
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注意
进程名.terminate() 强行终止子进程
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deamon
在这里介绍一个属性，叫做deamon。每个进程程都可以单独设置它的属性，如果设置为True，当父进程结束后，子进程会自动被终止。
进程.daemon = True
设置在start()方法之前
import multiprocessing import time def fun(): time.sleep(100) if __name__=='__main__': p = multiprocessing.Process(target=fun) p.daemon = True p.start() print('over') -
进程名.terminate() 强行终止子进程
import multiprocessing import time def fun(): time.sleep(100) if __name__=='__main__': p = multiprocessing.Process(target=fun) p.start() p.terminate() p.join() print('over')
8、进程实现生产者消费者
生产者消费者模型描述：
生产者是指生产数据的任务，消费者是指消费数据的任务。
当生产者的生产能力远大于消费者的消费能力，生产者就需要等消费者消费完才能继续生产新的数据，同理，如果消费者的消费能力远大于生产者的生产能力，消费者就需要等生产者生产完数据才能继续消费，这种等待会造成效率的低下，为了解决这种问题就引入了生产者消费者模型。
生产者/消费者问题可以描述为：两个或者更多的进程（线程）共享同一个缓冲区，其中一个或多个进程（线程）作为“生产者”会不断地向缓冲区中添加数据，另一个或者多个进程（线程）作为“消费者”从缓冲区中取走数据。
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代码
from multiprocessing import Process from multiprocessing import Queue import time def product(q): print("启动生产子进程……") for data in ["good", "nice", "cool", "handsome"]: time.sleep(2) print("生产出：%s"%data) # 将生产的数据写入队列 q.put(data) print("结束生产子进程……") def t(q): print("启动消费子进程……") while 1: print("等待生产者生产数据") # 获取生产者生产的数据，如果队列中没有数据会阻塞，等待队列中有数据再获取 value = q.get() print("消费者消费了%s数据"%(value)) print("结束消费子进程……") if __name__ == "__main__": q = Queue() p1 = Process(target=product, args=(q,)) p2 = Process(target=customer, args=(q,)) p1.start() p2.start() p1.join() # p2子进程里面是死循环，无法等待它的结束 # p2.join() # 强制结束子进程 p2.terminate() print("主进程结束")
9、案例（抓取斗图）
from multiprocessing import Process,Queue
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from lxml import etree
import time
import requests
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.84 Safari/537.36"
}
def get_img_src(url, q):
"""
进程1: 负责提取页面中所有的img的下载地址
将图片的下载地址通过队列. 传输给另一个进程进行下载
"""
resp = requests.get(url, headers=headers)
tree = etree.HTML(resp.text)
srcs = tree.xpath("//li[@class='list-group-item']//img[@referrerpolicy='no-referrer']/@data-original")
for src in srcs:
q.put(src.strip())
resp.close()
def download_img(q):
"""
进程2: 将图片的下载地址从队列中提取出来. 进行下载.
"""
with ThreadPoolExecutor(20) as t:
while 1:
try:
s = q.get(timeout=20)
t.submit(donwload_one, s)
except Exception as e:
print(e)
break
def donwload_one(s):
# 单纯的下载功能
resp = requests.get(s, headers=headers)
file_name = s.split("/")[-1]
# 请提前创建好img文件夹
with open(f"img/{file_name}", mode="wb") as f:
f.write(resp.content)
print("一张图片下载完毕", file_name)
resp.close()
if __name__ == '__main__':
t1 = time.time()
q = Queue() # 两个进程必须使用同一个队列. 否则数据传输不了
p_list = []
for i in range(1, 11):
url = f"https://www.pkdoutu.com/photo/list/?page={i}"
p = Process(target=get_img_src, args=(url, q))
p_list.append(p)
for p in p_list:
p.start()
p2 = Process(target=download_img, args=(q,))
p2.start()
for p in p_list:
p.join()
p2.join()
print((time.time()-t1)/60)
# 0.49572664896647134