多任务原理

什么叫多任务? ? ?

现代操作系统(Windows. Mac OS、Linux、 UNIX等)都支持多任务
操作系统同时可以运行多个任务

单核CPU实现多任务原理

操作系统轮流让各个任务交替执行，QQ执行2us,切换到微信，在执行2us, 再切换到陌陌，执行.2…表面是看，每个任务反复执行下去
但是CPU调度执行速度太快了，导致我们感觉就像所有任务都在同时执行一样

多核CPU实现多任务原理

真正的并性执行多任务，只能在多核CPU上实现，但是由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行

并发：看上去一起执行，任务书数多于CPU核心数
并行：真正起执行，任务数小于等于CPU核心数

实现多任务的方式：

多进程模式
多线程模式
协程模式
多进程+多线程模式

进程

对于操作系统而言,一个任务就是一个进程。

进程是系统中程序执行和资源分配的基本单位,每个进程都有属于自己的数据段、代码段、堆栈段，互不干扰，互不影响

单任务现象

import timedef run():while True:print("aaa")time.sleep(1.2)if __name__ == "__main__":while True:print("jack")time.sleep(1)# 永远也不会执行到run方法,只有上面的while循环结束才可以执行。# 这是单任务现象。run()

运行结果：

永远也执行不到上面的run方法中的aaa，这就是单线程，只能等一个执行完了再执行另一个

启动进程实现多任务

import os
from multiprocessing import Process
import time# 子进程需要执行的代码
def run(value):while True:# os.getpid()获取当前进程的id号# os.getppid()获取当前进程的父进程的id号print("aaa----%s----%s----%s" % (value, os.getpid(), os.getppid()))time.sleep(1.2)if __name__ == "__main__":print("主(父)进程启动 %s" % (os.getpid()))# 创建子进程# target说明进程执行的任务# args可以传参，因为是元组，所以只传一个参数要加逗号p = Process(target=run, args=("ok",))# 启动进程p.start()while True:print("jack")time.sleep(1)

运行结果：

可以很明显的看到，两个是同时进行的，因为停顿的秒数不同，但确确实实是两个while True在运行，很神奇，另外(target=run)，方法是不需要加括号的，只需要传入方法名就行

父进程和子进程的先后顺序

from multiprocessing import Process
import timedef run():print("子进程开始")time.sleep(2)print("子进程结束")def eat():print("开始吃")time.sleep(1)print("吃完了")if __name__ == "__main__":print("父进程开始")p = Process(target=run)p.start()p1 = Process(target=eat)p1.start()# 可以发现，父进程根本也没有等子进程执行完在结束，而是各执行各的time.sleep(1)print("父进程结束")

运行结果：

可以发现，父进程根本也没有等子进程执行完在结束，而是各执行各的，但是这并不符合常规
正常的应该是老板（父进程）指挥员工（子进程）做事

让父进程等待子进程执行完之后再结束

from multiprocessing import Process
import timedef run():print("子进程开始")time.sleep(2)print("子进程结束")def eat():print("开始吃")time.sleep(1)print("吃完了")if __name__ == "__main__":print("父进程开始")p = Process(target=run)p.start()p1 = Process(target=eat)p1.start()# 要想让父进程等待子进程执行完在结束，在下面加个.join()p.join()p1.join()time.sleep(1)print("父进程结束")

运行结果：

启动大量子进程

查看电脑核心数的方法
1、打开任务管理器

2、点击性能

3、查看核心数，上面显示的是6核心，12个逻辑处理器，说明我们可以同时进行12个任务

例子：

import os
import random
import time
from multiprocessing import Pooldef run(name):print("子进程%d启动--%s" % (name, os.getpid()))start = time.time()time.sleep(random.choice([1, 2, 3]))end = time.time()print("子进程%d结束--%s--耗时%.2f" % (name, os.getpid(), end - start))if __name__ == "__main__":print("父进程启动")# 创建多个进程# 进程池# Pool(n)  n表示可以同时执行的进程数量，不写的话，默认大小为CPU核心数pool = Pool(4)for i in range(1, 6):# 创建进程，放入进程池统一管理pool.apply_async(run, args=(i,))# 在调用join之前必须先调用close，调用close之后就不能再继续添加新的进程了pool.close()pool.join()print("父进程结束")

运行结果：

请看仔细一点，在进程2结束的瞬间，进程5启动，而且他们用的是同一个进程号，是这个进程工作完立马去工作下一个！
笔者因为偷懒，所以用循环处理一种方法，如果要进行不同的进程
例子：

# 我们可以这样
if __name__ == "__main__":print("父进程启动")# 因为要执行的进程大于我们池子的容量，才看得出效果pool = Pool(2)# 定义不同的进程pool.apply_async(run1)pool.apply_async(run2)pool.apply_async(run3)pool.close()pool.join()print("父进程结束")

因为笔者比较偷懒，故没有作演示，请见谅

全局变量在多个进程中不能共享

from multiprocessing import Process
import timenum = 100def run():print("子进程开始")# 若想在函数内部对函数外的变量进行操作，就需要在函数内部声明其为globalglobal numnum += 1time.sleep(2)print("子进程结束")def eat():print("开始吃")time.sleep(3)print("吃完了")if __name__ == "__main__":print("父进程开始")print(num)p = Process(target=run)p.start()p.join()# 在子进程中修改全局变量对父进程中的全局变了没有影响# 在创建子进程时对全局变量做了一个备份，父进程中的与子进程中的num是两个完全不同的两个变量# 两个子进程中也不能共享print("父进程结束")

运行结果：

可以看到，num数并没有改变，所以每个子进程都是单独工作的，全局变量在多个进程中不能共享

单进程拷贝文件

文件是15个空白的文本文档

import os
import timedef copy(readPath, writePath):# 读取两个文件fr = open(readPath, "rb")fw = open(writePath, "wb")# 读并写入context = fr.read()fw.write(context)# 关闭fr.close()fw.close()path = r"D:\新建文件夹\copy"
topath = r"D:\新建文件夹\tocopy"# 读取path下的所有的文件
fileList = os.listdir(path)# 启动for循环处理每一个文件
start = time.time()
for fileName in fileList:copy(os.path.join(path, fileName), os.path.join(topath, fileName))
end = time.time()
print("总耗时：%.5f" % (end - start))

运行结果：

总耗时：0.00400

多进程拷贝文件

import os
import time
from multiprocessing import Pooldef copy(readPath, writePath):# 读取两个文件fr = open(readPath, "rb")fw = open(writePath, "wb")# 读并写入context = fr.read()fw.write(context)# 关闭fr.close()fw.close()path = r"D:\新建文件夹\copy"
topath = r"D:\新建文件夹\tocopy"if __name__ == "__main__":# 读取path下的所有的文件fileList = os.listdir(path)start = time.time()pool = Pool(6)for fileName in fileList:pool.apply_async(copy, args=(os.path.join(path, fileName), os.path.join(topath, fileName)))pool.close()pool.join()end = time.time()print("总耗时：%.5f" % (end - start))

运行结果：

总耗时：0.19804

对比一下，是不是很惊讶，为什么多进程比单进程慢呢？

极少的数据，多进程会比单进程慢，只有多的数据才能体现出优势
但是要是100个进程一起工作，理论上也不会快很多，因为因为多进程启动也费时间和资源，销毁也费时间与资源

我们现在测试一下2G，27个资源

单进程：总耗时：19.93352
多进程：总耗时：15.03159

总而言之，多进程理论上是比单进程快些

封装进程对象

我们先创建进程类
名字叫jackProcess.py

import time
from multiprocessing import Process
import os# 继承自Process
class JackProcess(Process):def __init__(self, name):Process.__init__(self)self.name = namedef run(self):print("子进程(%s--%s)启动" % (self.name, os.getpid()))time.sleep(2)print("子进程(%s--%s)结束" % (self.name, os.getpid()))

然后再把类实例化
创建一个新文件

from jackProcess import JackProcessif __name__ == "__main__":print("父进程启动")# 创建子进程pool = JackProcess("test")# 自动调用pool进程对象的run方法pool.start()pool.join()print("父进程结束")

运行结果：

不知道大家有没有注意，我们这里并没有调用run方法，然后也可以执行，这是为什么呢？
因为我们使用pool.start的时候，它会自动调用类里面的方法，很方便，如果有100个方法需要我们去调用，那把进程封装进对象，这样无疑是最方便最快速的

进程间通信

进程中的子进程是不能共享数据的，但是能互相拿数据和给数据
用multiprocessing中的Queue类
相当于把子进程A的东西传到队列中去，然后子进程B再从队列中拿数据

from multiprocessing import Process, Queue
import os
import timedef write(queue):print("启动写子进程--%s" % (os.getpid()))for i in range(1,5):# 把数据给队列queue.put(i)time.sleep(1)print("结束写子进程--%s" % (os.getpid()))def read(queue):print("启动读子进程--%s" % (os.getpid()))while True:# 从队列里面拿数据，True是一直拿value = queue.get(True)print("value = " + str(value))print("结束读子进程--%s" % (os.getpid()))if __name__ == "__main__":print("父进程开始")# 父进程创建队列，并传递给子进程q = Queue()pw = Process(target=write, args=(q,))pr = Process(target=read, args=(q,))# 虽然这两个先是pw在前，但是不一定执行的时候是pw在前pw.start()pr.start()pw.join()print("父进程结束")

为什么拿要用死循环呢？因为read方法如果从队列里面拿的话，根本不知道什么时候拿，拿什么，所以我们要一直拿
运行结果：

有发现，我们的程序一直都在运行，这是为什么呢？因为我们的read方法是死循环，根本结束不了，所以我们要强制性结束

 pw.join()# pr进程里面是个死循环，无法等待其结束，只能强行结束pr.terminate()print("父进程结束")

运行结果：

如果有错误或者有疑问，请私信我喔，感谢观看

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