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编程界的一名小程序猿，目前在一个创业团队任team lead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。 联系：hylinux1024@gmail.com

0x00 使用进程实现并发

上一篇文章介绍了线程的使用。然而Python中由于Global Interpreter Lock（全局解释锁GIL）的存在，每个线程在在执行时需要获取到这个GIL，在同一时刻中只有一个线程得到解释锁的执行，Python中的线程并没有真正意义上的并发执行，多线程的执行效率也不一定比单线程的效率更高。 如果要充分利用现代多核CPU的并发能力，就要使用multipleprocessing模块了。

0x01 multipleprocessing

与使用线程的threading模块类似，multipleprocessing模块提供许多高级API。最常见的是Pool对象了，使用它的接口能很方便地写出并发执行的代码。

from multiprocessing import Pooldef f(x):return x * xif __name__ == '__main__':with Pool(5) as p:# map方法的作用是将f()方法并发地映射到列表中的每个元素print(p.map(f, [1, 2, 3]))# 执行结果
# [1, 4, 9]
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关于Pool下文中还会提到，这里我们先来看Process。

Process

要创建一个进程可以使用Process类，使用start()方法启动进程。

from multiprocessing import Process
import osdef echo(text):# 父进程IDprint("Process Parent ID : ", os.getppid())# 进程IDprint("Process PID : ", os.getpid())print('echo : ', text)if __name__ == '__main__':p = Process(target=echo, args=('hello process',))p.start()p.join()# 执行结果
# Process Parent ID :  27382
# Process PID :  27383
# echo :  hello process
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进程池

正如开篇提到的multiprocessing模块提供了Pool类可以很方便地实现一些简单多进程场景。 它主要有以下接口

• apply(func[, args[, kwds]])
  执行func(args,kwds)方法，在方法结束返回前会阻塞。
• apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])
  异步执行func(args,kwds)，会立即返回一个result对象，如果指定了callback参数，结果会通过回调方法返回，还可以指定执行出错的回调方法error_callback()
• map(func, iterable[, chunksize])
  类似内置函数map()，可以并发执行func，是同步方法
• map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]])
  异步版本的map
• close()
  关闭进程池。当池中的所有工作进程都执行完毕时，进程会退出。
• terminate()
  终止进程池
• join()
  等待工作进程执行完，必需先调用close()或者terminate()

from multiprocessing import Pooldef f(x):return x * xif __name__ == '__main__':with Pool(5) as p:# map方法的作用是将f()方法并发地映射到列表中的每个元素a = p.map(f, [1, 2, 3])print(a)# 异步执行mapb = p.map_async(f, [3, 5, 7, 11])# b 是一个result对象，代表方法的执行结果print(b)# 为了拿到结果，使用join方法等待池中工作进程退出p.close()# 调用join方法前，需先执行close或terminate方法p.join()# 获取执行结果print(b.get())# 执行结果
# [1, 4, 9]
# <multiprocessing.pool.MapResult object at 0x10631b710>
# [9, 25, 49, 121]
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map_async()和apply_async()执行后会返回一个class multiprocessing.pool.AsyncResult对象，通过它的get()可以获取到执行结果，ready()可以判断AsyncResult的结果是否准备好。

进程间数据的传输

multiprocessing模块提供了两种方式用于进程间的数据共享：队列(Queue)和管道(Pipe)

Queue是线程安全，也是进程安全的。使用Queue可以实现进程间的数据共享，例如下面的demo中子进程put一个对象，在主进程中就能get到这个对象。 任何可以序列化的对象都可以通过Queue来传输。

from multiprocessing import Process, Queuedef f(q):q.put([42, None, 'hello'])if __name__ == '__main__':# 使用Queue进行数据通信q = Queue()p = Process(target=f, args=(q,))p.start()# 主进程取得子进程中的数据print(q.get())  # prints "[42, None, 'hello']"p.join()# 执行结果
# [42, None, 'hello']
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Pipe()返回一对通过管道连接的Connection对象。这两个对象可以理解为管道的两端，它们通过send()和recv()发送和接收数据。

from multiprocessing import Process, Pipedef write(conn):# 子进程中发送一个对象conn.send([42, None, 'hello'])conn.close()def read(conn):# 在读的进程中通过recv接收对象data = conn.recv()print(data)if __name__ == '__main__':# Pipe()方法返回一对连接对象w_conn, r_conn = Pipe()wp = Process(target=write, args=(w_conn,))rp = Process(target=read, args=(r_conn,))wp.start()rp.start()# 执行结果
# [42, None, 'hello']复制代码

需要注意的是，两个进程不能同时对一个连接对象进行send或recv操作。

同步

我们知道线程间的同步是通过锁机制来实现的，进程也一样。

from multiprocessing import Process, Lock
import timedef print_with_lock(l, i):l.acquire()try:time.sleep(1)print('hello world', i)finally:l.release()def print_without_lock(i):time.sleep(1)print('hello world', i)if __name__ == '__main__':lock = Lock()# 先执行有锁的for num in range(5):Process(target=print_with_lock, args=(lock, num)).start()# 再执行无锁的# for num in range(5):#     Process(target=print_without_lock, args=(num,)).start()复制代码

有锁的代码将每秒依次打印

hello world 0
hello world 1
hello world 2
hello world 3
hello world 4
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如果执行无锁的代码，则在我的电脑上执行结果是这样的

hello worldhello world  0
1
hello world 2
hello world 3
hello world 4
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除了Lock，还包括RLock、Condition、Semaphore和Event等进程间的同步原语。其用法也与线程间的同步原语很类似。API使用可以参考文末中引用的文档链接。
在工程中实现进程间的数据共享应当优先使用队列或管道。

0x02 总结

本文对multiprocessing模块中常见的API作了简单的介绍。讲述了Process和Pool的常见用法，同时介绍了进程间的数据方式：队列和管道。最后简单了解了进程间的同步原语。
通过与上篇的对比学习，本文的内容应该是更加容易掌握的。

0x03 引用

• python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io
• docs.python.org/3/library/t…
• docs.python.org/3.7/library…
• docs.python.org/3/glossary.…
• docs.python.org/3/library/c…