在并发编程的时候,多线程和多进程是经常会被使用的两种模式(此外还有协程等) 。由于 CPython 的 GIL 限制(Jython 和 IronPython 没有 GIL,PyPy 在尝试去掉 GIL),只有获取了 GIL 的线程才能使用 CPU,所以除了需要处理一些可能会阻塞的 IO(读写文件、访问网络等)之外,基本没人会去使用 CPython 的多线程 。因此,本文就来说说更有用的 Python 多进程编程 。
文章插图
注:推荐学习:Python视频教程)
本文描述的环境为 Linux 操作系统(也适用于大部分 POSIX 系统)下的 CPython,可能不适用于 Windows操作系统或其他的Python 实现 。
为了避免歧义,下文用「主进程」或「当前进程」表示创建子进程的那个进程,而不使用「父进程」,除非明确指明了「xx 的父进程」 。
与多线程编程时需要传递一个 callable 对象不同的是,多进程编程的时候,是将主进程复制到子进程,并不能直接要求子进程执行某个 callable 对象 。
在 POSIX 系统中,这个复制操作是由 clone() 和 fork() 系统调用来完成的,一般主要使用后者 。
如果 fork() 执行成功的话,会分别在主进程和子进程中返回子进程的 PID 和 0,然后执行代码就开始不同了 。如果失败的话(内存不够、PID 达到上限等),子进程就不会创建,主进程会返回 -1,errno 会被设置为对应的错误码 。
在 CPython 的实现中,os.fork() 主要是对 fork() 函数的封装,差别在于失败时抛出 OSError,该异常的 errno 属性是对应的错误码 。
因此,多进程的 Python 代码大致会长成这样:
import ostry: pid = os.fork() if pid == 0: # 子进程 # 子进程的代码 else: # 主进程 # 主进程的代码except OSError: # 主进程处理 fork 失败的代码【Python并发编程怎样选择多线程多进程多协程】更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!
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