multiprocessing

multiprocessing 模块

进程是系统独立安排和分配系统资源（CPU、内存）的基本单位，操作系统以进程为单位分配存储空间，操作系统管理所有进程的执行，为它们合理的分配资源。

一个进程就是 macOS 中的“活动监视器”、Windows 中的“任务管理器”的一个执行程序。

进程之间是相互独立的，Python 中的进程通信一般由进程对 Queue 完成。

进程绕过了全局解释器锁。因此，多进程模块允许程序员充分利用特定机器上的多个处理器。它在 Unix 和 Windows 上都能运行。

进程的数量等于 CPU 核心的数量，这是最有效的。如果核数太多，就不能充分利用核数。如果太少，会造成进程切换，增加程序的运行时间。

multiprocessing:Multiprocessing Module Code Documentation

Pool

通常来说，Pool 中的 Worker 进程的生命周期和进程池的工作队列一样长。

from multiprocessing import Pool

def f(vaule):
    x = vaule[0]
    y = vaule[1]
    return x*y

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(16) # new 16 process pools ， because i have 16 cpu
    print(p.map(f, [(1,1), (2,2), (3,3)])) # take in data
    p.close() # close pool

# [1, 4, 9]

守护与阻塞

守护状态 (Daemon)	调用 join()	运行行为 (结果)	逻辑说明
False (非守护)	是 (阻塞)	等待	join 显式要求同步，主程序必须等待。
False (非守护)	否 (非阻塞)	不等待但会后台运行完	主程序运行完即止，但子任务会在后台继续跑完。
True (守护)	是 (阻塞)	等待	即使是守护状态，join 的优先级也更高。
True (守护)	否 (非阻塞)	直接结束	随主程序一同自杀，主程序不会等它。

from multiprocessing import Process
import time

def f(name):
    time.sleep(1)
    print('hello', name) 

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    # True表示让子进程对象p成为主进程对象的守护者，类似游戏中被契约的宠物。
    # 一旦主人（主进程）死亡，契约的宠物(子进程)也会跟着死亡。
    # 陪葬的情况仅在主进程先完成，子进程后完成时会发生。
    p.daemon = False
    p.start() # 创建进程后必须start启动才可以
    p.join() # 让主进程停顿，等待子进程完成，结束阻塞
    print(3)

主进程创建子进程时，会把当前系统状态，拷贝一份给子进程。此后，各自在独立的内存空间中，互不影响。

from multiprocessing import Process
import time

a = 1

def f(name):
    time.sleep(1)
    print(a)

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start() 
    a = 2
    print(3)
"""
3
1
"""