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一个有思想的程序猿，终身学习实践者，目前在一个创业团队任team lead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。
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0x00 使用进程实现并发

上一篇文章介绍了线程的使用。然而Python中由于Global Interpreter Lock（全局解释锁GIL）的存在，每个线程在在执行时需要获取到这个GIL，在同一时刻中只有一个线程得到解释锁的执行，Python中的线程并没有真正意义上的并发执行，多线程的执行效率也不一定比单线程的效率更高。
如果要充分利用现代多核CPU的并发能力，就要使用multipleprocessing模块了。

0x01 multipleprocessing

与使用线程的threading模块类似，multipleprocessing模块提供许多高级API。最常见的是Pool对象了，使用它的接口能很方便地写出并发执行的代码。

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(5) as p:
        # map方法的作用是将f()方法并发地映射到列表中的每个元素
        print(p.map(f, [1, 2, 3]))

# 执行结果
# [1, 4, 9]

关于Pool下文中还会提到，这里我们先来看Process。

Process

要创建一个进程可以使用Process类，使用start()方法启动进程。

from multiprocessing import Process
import os

def echo(text):
    # 父进程ID
    print("Process Parent ID : ", os.getppid())
    # 进程ID
    print("Process PID : ", os.getpid())
    print('echo : ', text)

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=echo, args=('hello process',))
    p.start()
    p.join()
    
# 执行结果
# Process Parent ID :  27382
# Process PID :  27383
# echo :  hello process

进程池

正如开篇提到的multiprocessing模块提供了Pool类可以很方便地实现一些简单多进程场景。
它主要有以下接口

• apply(func[, args[, kwds]])
  执行func(args,kwds)方法，在方法结束返回前会阻塞。
• apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])
  异步执行func(args,kwds)，会立即返回一个result对象，如果指定了callback参数，结果会通过回调方法返回，还可以指定执行出错的回调方法error_callback()
• map(func, iterable[, chunksize])
  类似内置函数map()，可以并发执行func，是同步方法
• map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]])
  异步版本的map
• close()
  关闭进程池。当池中的所有工作进程都执行完毕时，进程会退出。
• terminate()
  终止进程池
• join()
  等待工作进程执行完，必需先调用close()或者terminate()

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(5) as p:
        # map方法的作用是将f()方法并发地映射到列表中的每个元素
        a = p.map(f, [1, 2, 3])
        print(a)
        # 异步执行map
        b = p.map_async(f, [3, 5, 7, 11])
        # b 是一个result对象，代表方法的执行结果
        print(b)
        # 为了拿到结果，使用join方法等待池中工作进程退出
        p.close()
        # 调用join方法前，需先执行close或terminate方法
        p.join()
        # 获取执行结果
        print(b.get())

# 执行结果
# [1, 4, 9]
# <multiprocessing.pool.MapResult object at 0x10631b710>
# [9, 25, 49, 121]

map_async()和apply_async()执行后会返回一个class multiprocessing.pool.AsyncResult对象，通过它的get()可以获取到执行结果，ready()可以判断AsyncResult的结果是否准备好。

进程间数据的传输

multiprocessing模块提供了两种方式用于进程间的数据共享：队列(Queue)和管道(Pipe)

Queue是线程安全，也是进程安全的。使用Queue可以实现进程间的数据共享，例如下面的demo中子进程put一个对象，在主进程中就能get到这个对象。
任何可以序列化的对象都可以通过Queue来传输。

from multiprocessing import Process, Queue

def f(q):
    q.put([42, None, 'hello'])

if __name__ == '__main__':
    # 使用Queue进行数据通信
    q = Queue()
    p = Process(target=f, args=(q,))
    p.start()
    # 主进程取得子进程中的数据
    print(q.get())  # prints "[42, None, 'hello']"
    p.join()

# 执行结果
# [42, None, 'hello']

Pipe()返回一对通过管道连接的Connection对象。这两个对象可以理解为管道的两端，它们通过send()和recv()发送和接收数据。

from multiprocessing import Process, Pipe

def write(conn):
    # 子进程中发送一个对象
    conn.send([42, None, 'hello'])
    conn.close()

def read(conn):
    # 在读的进程中通过recv接收对象
    data = conn.recv()
    print(data)

if __name__ == '__main__':
    # Pipe()方法返回一对连接对象
    w_conn, r_conn = Pipe()

    wp = Process(target=write, args=(w_conn,))
    rp = Process(target=read, args=(r_conn,))

    wp.start()
    rp.start()

# 执行结果
# [42, None, 'hello']

需要注意的是，两个进程不能同时对一个连接对象进行send或recv操作。

同步

我们知道线程间的同步是通过锁机制来实现的，进程也一样。

from multiprocessing import Process, Lock
import time

def print_with_lock(l, i):
    l.acquire()
    try:
        time.sleep(1)
        print('hello world', i)
    finally:
        l.release()

def print_without_lock(i):
    time.sleep(1)
    print('hello world', i)

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()

    # 先执行有锁的
    for num in range(5):
        Process(target=print_with_lock, args=(lock, num)).start()
    # 再执行无锁的
    # for num in range(5):
    #     Process(target=print_without_lock, args=(num,)).start()

有锁的代码将每秒依次打印

hello world 0
hello world 1
hello world 2
hello world 3
hello world 4

如果执行无锁的代码，则在我的电脑上执行结果是这样的

hello worldhello world  0
1
hello world 2
hello world 3
hello world 4

除了Lock，还包括RLock、Condition、Semaphore和Event等进程间的同步原语。其用法也与线程间的同步原语很类似。API使用可以参考文末中引用的文档链接。
在工程中实现进程间的数据共享应当优先使用队列或管道。

0x02 总结

本文对multiprocessing模块中常见的API作了简单的介绍。讲述了Process和Pool的常见用法，同时介绍了进程间的数据方式：队列和管道。最后简单了解了进程间的同步原语。
通过与上篇的对比学习，本文的内容应该是更加容易掌握的。

0x03 引用

• https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io
• https://docs.python.org/3/library/threading.html
• https://docs.python.org/3.7/library/multiprocessing.html
• https://docs.python.org/3/glossary.html#term-global-interpreter-lock
• https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html#module-concurrent.futures