序
这里主要讲解下python中进程和进程同步的一些知识
进程模块
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创建进程的类：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，target表示调用对象，args表示调用对象的位置参数元组。 kwargs表示调用对象的字典。name为别名
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方法：is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()
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属性：authkey、daemon（要通过start()设置）、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）、name、pid
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例子
import multiprocessing
import time
def worker(interval):
n = 5
while n > 0:
print("The time is {0}".format(time.ctime()))
time.sleep(interval)
n -= 1
if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target = worker, args = (3,))
p.start()
print "p.pid:", p.pid
print "p.name:", p.name
print "p.is_alive:", p.is_alive()
print("The number of CPU is:" + str(multiprocessing.cpu_count()))
for p in multiprocessing.active_children():
print("child p.name:" + p.name + "\tp.id" + str(p.pid))
print "END!!!!!!!!!!!!!!!!!"
- 将进程定义为类
import multiprocessing
import time
class ClockProcess(multiprocessing.Process):
def __init__(self, interval):
multiprocessing.Process.__init__(self)
self.interval = interval
def run(self):
n = 5
while n > 0:
print("the time is {0}".format(time.ctime()))
time.sleep(self.interval)
n -= 1
if __name__ == '__main__':
p = ClockProcess(3)
p.start()
- 当子进程设置了daemon=True属性，主进程结束，它们就随着结束了
with语句
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with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作， 释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等
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with所求值的对象必须有一个__enter__()方法，一个__exit__()方法。 紧跟with后面的语句被求值后，返回对象的__enter__()方法被调用，这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量。 当with后面的代码块全部被执行完之后，将调用前面返回对象的__exit__()方法
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例子
class Sample:
def __enter__(self):
print "In"
return "Foo"
def __exit__(self, type,value, trace):
print "out"
def get_sample():
return Sample()
with get_sample() as sample:
print "sample:"
print sample
结果
In
sample:
Foo
out
lock
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Lock对象的状态可以为locked和unlocked 使用acquire()设置为locked状态； 使用release()设置为unlocked状态
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如果当前的状态为unlocked，则acquire()会将状态改为locked然后立即返回。 当状态为locked的时候，acquire()将被阻塞直到另一个线程中调用release()来将状态改为unlocked，然后acquire()才可以再次将状态置为locked
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例子
import multiprocessing
import sys
def worker_with(lock, f):
with lock:
fs = open(f, 'a+')
n = 10
while n > 1:
fs.write("Lockd acquired via with\n")
n -= 1
fs.close()
def worker_no_with(lock, f):
lock.acquire()
try:
fs = open(f, 'a+')
n = 10
while n > 1:
fs.write("Lock acquired directly\n")
n -= 1
fs.close()
finally:
lock.release()
if __name__ == "__main__":
lock = multiprocessing.Lock()
f = "file.txt"
w = multiprocessing.Process(target = worker_with, args=(lock, f))
nw = multiprocessing.Process(target = worker_no_with, args=(lock, f))
w.start()
nw.start()
print "end"
- Lock.acquire(blocking=True, timeout=-1),blocking参数表示是否阻塞当前线程等待，timeout表示阻塞时的等待时间 。 如果成功地获得lock，则acquire()函数返回True，否则返回False，timeout超时时如果还没有获得lock仍然返回False
Semaphore
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Semaphore管理一个内置的计数器， 每当调用acquire()时内置计数器-1； 调用release() 时内置计数器+1
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计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()
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例子
def worker(s, i):
s.acquire()
print(multiprocessing.current_process().name + "acquire");
time.sleep(i)
print(multiprocessing.current_process().name + "release\n");
s.release()
if __name__ == "__main__":
s = multiprocessing.Semaphore(2)
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target = worker, args=(s, i*2))
p.start()
Event
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Event内部包含了一个标志位，初始的时候为false。 可以使用使用set()来将其设置为true； 或者使用clear()将其从新设置为false
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可以使用is_set()来检查标志位的状态
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另一个最重要的函数就是wait(timeout=None)，用来阻塞当前线程，直到event的内部标志位被设置为true或者timeout超时
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例子
def wait_for_event_timeout(e, t):
print("wait_for_event_timeout:starting")
e.wait(t) //或e.wait()
print("wait_for_event_timeout:e.is_set->" + str(e.is_set()))
if __name__ == "__main__":
e = multiprocessing.Event()
w2 = multiprocessing.Process(name = "non-block",
target = wait_for_event_timeout,
args = (e, 2))
w2.start()
time.sleep(3)
e.set()
print("main: event is set")