【导语】“lailonghua”通过精心收集，向本站投稿了3篇Python学习笔记18：标准库之多进程（multiprocessing包），下面是小编收集整理后的Python学习笔记18：标准库之多进程（multiprocessing包），供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
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篇1：Python学习笔记18：标准库之多进程（multiprocessing包）
根据共享内存(shared memory)的原理，这里给出用Python实现的例子:
import multiprocessing def f(n, a): n.value = 3.14 a[0]= 5 num = multiprocessing.Value('d', 0.0)arr = multiprocessing.Array('i', range(10)) p = multiprocessing.Process(target=f, args=(num, arr))p.startp.join() print num.valueprint arr[:]
这里我们实际上只有主进程和Process对象代表的进程。
我们在主进程的内存空间中创建共享的内存，也就是Value和Array两个对象。对象Value被设置成为双精度数(d), 并初始化为0.0。
而Array则类似于C中的数组，有固定的类型(i, 也就是整数)。在Process进程中，我们修改了Value和Array对象。
回到主程序，打印出结果，主程序也看到了两个对象的改变，说明资源确实在两个进程之间共享。
篇2：Python学习笔记18：标准库之多进程（multiprocessing包）
Manager对象类似于服务器与客户之间的通信 (server-client)，与我们在Internet上的活动很类似。
我们用一个进程作为服务器，建立Manager来真正存放资源。其它的进程可以通过参数传递或者根据地址来访问Manager，建立连接后，操作服务器上的资源。
在防火墙允许的情况下，我们完全可以将Manager运用于多计算机，从而模仿了一个真实的网络情境。
下面的例子中，我们对Manager的使用类似于shared memory，但可以共享更丰富的对象类型。
import multiprocessing def f(x, arr, l): x.value = 3.14 arr[0] = 5 l.append('Hello') server = multiprocessing.Manager()x = server.Value('d', 0.0)arr = server.Array('i', range(10))l = server.list() proc = multiprocessing.Process(target=f, args=(x, arr, l))proc.start()proc.join() print(x.value)print(arr)print(l)
Manager利用list()方法提供了表的共享方式。
实际上你可以利用dict()来共享词典，Lock()来共享threading.Lock(注意，我们共享的是threading.Lock，而不是进程的mutiprocessing.Lock。后者本身已经实现了进程共享)等。
这样Manager就允许我们共享更多样的对象。
篇3：Python学习笔记13：标准库之子进程（subprocess包）
ubprocess包主要功能是执行外部的命令和程序，从这个意义上来说，subprocess的功能与shell类似。
subprocess以及常用的封装函数
当我们运行python的时候，我们都是在创建并运行一个进程。
在Python中，我们通过标准库中的subprocess包来fork一个子进程，并运行一个外部的程序。
subprocess包中定义有数个创建子进程的函数，这些函数分别以不同的方式创建子进程，所以我们可以根据需要来从中选取一个使用。
另外subprocess还提供了一些管理标准流(standard stream)和管道(pipe)的工具，从而在进程间使用文本通信。
使用subprocess包中的函数创建子进程的时候，要注意:
1) 在创建子进程之后，父进程是否暂停，并等待子进程运行。
2) 函数返回什么
3) 当returncode不为0时，父进程如何处理。
subprocess.call()
父进程等待子进程完成
返回退出信息(returncode，相当于exit code）
subprocess.check_call()
父进程等待子进程完成
返回0
检查退出信息，如果returncode不为0，则举出错误subprocess.CalledProcessError，
该对象包含有returncode属性，可用try…except…来检查。
subprocess.check_output()
父进程等待子进程完成
返回子进程向标准输出的输出结果
检查退出信息，如果returncode不为0，则举出错误subprocess.CalledProcessError，
该对象包含有returncode属性和output属性，output属性为标准输出的输出结果，可用try…except…来检查。
这三个函数的使用方法相类似，以subprocess.call()来说明:
import subprocess
rc = subprocess.call([“ls”,“-l”])
将程序名(ls)和所带的参数(-l)一起放在一个表中传递给subprocess.call()
可以通过一个shell来解释一整个字符串:
import subprocessimport subprocesschild = subprocess.Popen([“ping”,“-c”,“5”,“www.google.com”])print(“parent process”)
out = subprocess.call(“ls -l”, shell=True)out = subprocess.call(“cd ..”, shell=True)使用了shell=True这个参数，这个时候，我们使用一整个字符串，而不是一个表来运行子进程。
Python将先运行一个shell，再用这个shell来解释这整个字符串。
shell命令中有一些是shell的内建命令，这些命令必须通过shell运行，$cd。shell=True允许我们运行这样一些命令，
Popen()
实际上，我们上面的三个函数都是基于Popen()的封装(wrapper)。这些封装的目的在于让我们容易使用子进程。
当我们想要更个性化我们的需求的时候，就要转向Popen类，该类生成的对象用来代表子进程。
与上面的封装不同，Popen对象创建后，主程序不会自动等待子进程完成。
我们必须调用对象的wait()方法，父进程才会等待 (也就是阻塞block)：
从运行结果中看到，父进程在开启子进程之后并没有等待child的完成，而是直接运行print。
对比等待的情况:
import subprocesschild = subprocess.Popen([“ping”,“-c”,“5”,“www.google.com”])child.wait()print(“parent process”)
此外，你还可以在父进程中对子进程进行其它操作，比如我们上面例子中的child对象:
child.poll() # 检查子进程状态
child.kill() # 终止子进程
child.send_signal() # 向子进程发送信号
child.terminate()# 终止子进程
子进程的PID存储在child.pid
子进程的文本流控制
子进程的标准输入，标准输出和标准错误也可以通过如下属性表示:
child.stdin
child.stdout
child.stderr
我们可以在Popen()建立子进程的时候改变标准输入、标准输出和标准错误，
并可以利用subprocess.PIPE将多个子进程的输入和输出连接在一起，构成管道(pipe):
import subprocesschild1 = subprocess.Popen([“ls”,“-l”], stdout=subprocess.PIPE)child2 = subprocess.Popen([“wc”], stdin=child1.stdout,stdout=subprocess.PIPE)out = child2.communicate()print(out)
subprocess.PIPE实际上为文本流提供一个缓存区。
child1的stdout将文本输出到缓存区，随后child2的stdin从该PIPE中将文本读取走。
child2的输出文本也被存放在PIPE中，直到communicate()方法从PIPE中读取出PIPE中的文本。
要注意的是，communicate()是Popen对象的一个方法，该方法会阻塞父进程，直到子进程完成。
我们还可以利用communicate()方法来使用PIPE给子进程输入:
import subprocesschild = subprocess.Popen([“cat”], stdin=subprocess.PIPE)child.communicate(“vamei”)
我们启动子进程之后，cat会等待输入，直到我们用communicate()输入”vamei”。
通过使用subprocess包，我们可以运行外部程序。这极大的拓展了Python的功能。
如果你已经了解了操作系统的某些应用，你可以从Python中直接调用该应用(而不是完全依赖Python)，并将应用的结果输出给Python，并让Python继续处理。
shell的功能(比如利用文本流连接各个应用)，就可以在Python中实现。
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Python学习笔记18：标准库之多进程（multiprocessing包）（精选3篇）
