写在最前面，说实话python多进程这块儿知识对于很少使用python多进程或者没有实际使用过多python进程解决问题的人来说，还是有一定难度的。本人也是很少接触多进程的场景，对于python多进程的使用也是比较陌生的。在接触了一些多进程的业务场景下，对python多进程的使用进行了学习，觉得很有必要进行一个梳理总结。

一、python多进程及通信基本用法

python中多进程及其通信，是比较重要的一块儿内容，作为python程序员，这块儿内容要基本掌握。

1、多进程的基本实现

python多进程的使用一般是调用multiprocessing包中的Process和Pool(进程池)，其中Process的用法又有多种，基本函数

p.start()启动一个已经初始化的进程

p.join()让进程运行完了以后，主进程再执行

a、Process重写run方法

MultiOneProcess类继承了multiprocessing的Process类，然后重写它的run方法，实现具体业务逻辑功能；主程序启动10个进程。

from multiprocessing import Process
count = 0
class MultiOneProcess(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name = name
    def run(self) -> None:
        global count
        count += 1
        print('process name %s is running----count:%d'%(self.name, count))
if __name__ == '__main__':
    p_list = []
    for i in range(10):
        name = 'process_%d'%i
        p = MultiOneProcess(name = name)
        p.start()
        p_list.append(p)
    for p in p_list:
        p.join()
    print('this main process')

 b、使用Process和target方法

定义一个进程类继承Process类，同时在super()初始化中传入target函数

from multiprocessing import Process
count = 0
class MultiTwoProcess(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__(target=self.do_fun)
        self.name = name
    def do_fun(self):
        global count
        count += 1
        print('process name %s is running----count:%d' % (name, count))
if __name__ == '__main__':
    p_list = []
    for i in range(10):
        name = 'process_%d'%i
        p = MultiTwoProcess(name)
        p.start()
        p_list.append(p)
    for p in p_list:
        p.join()
    print('this main process')

代码中定义了一个类MultiTwoProcess类，类中定义了do_fun函数，把它作为参数传入到target中。

c、直接使用Process类

传入target函数，同时传入args参数，注意args参数是一个元组，切不能省略最后一个逗号

from multiprocessing import Process
count = 0
def do_fun(name):
    global count
    count += 1
    print('process name %s is running----count:%d' % (name, count))
 
if __name__ == '__main__':
    p_list = []
    for i in range(10):
        name = 'process_%d'%i
        p = Process(target=do_fun,args=(name,))
        p.start()
        p_list.append(p)
 
    for p in p_list:
        p.join()
    print('this main process')

以上三者运行的结果，是一样的，如下：

2、多进程的通信

进程之间的通信一般都采用Queue和pipe，区别是：pipe只能在两个进程之间调用，而Queue是可以多个进程间调用的；效率上pipe效率更高，Queue是基于pipe实现的，效率比pipe要低一点。

a、Queue

常用API，

存放数据

queue.put(obj, block=True, timeout=None)

当block=False的时候，如果Queue已经满了，那么就会跑出Queue.Full异常；

当block=True且timeout有正值的时候，Queue已经满了，Queue会阻塞timeout时间，超出时间就会抛出同样的异常

获取数据

queue.get(block=True, timeout=None)

当block=False的时候，如果Queue为空，那么就会跑出Queue.Empty异常；

当block=True且timeout有正值的时候，Queue已经为空，Queue会阻塞timeout时间，超出时间就会抛出同样的异常

以上2个API是阻塞；还有两个非堵塞的API

queue.put(obj, block=False) 和 queue.put_nowait(obj)等效

queue.get(block=False) 和 queue.get_nowait()等效

简单的实现，一个进程发送数据，另外2个进程接收数据，就可以使用queue通信

from multiprocessing import Process, Queue
def send(q):
    while True:
        q.put('发送一个数据')
def receive1(q):
    while True:
        s = q.get()
        print('receive1:', s)
def receive2(q):
    while True:
        s = q.get()
        print('receive2:', s)
if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p1 = Process(target=send,args=(q,))
    p2 = Process(target=receive1,args=(q,))
    p3 = Process(target=receive2,args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()

p1进程不断的往q中存放数据；p2和p3不停的从q中取数据(有竞争的再取)，所以打印结果是无序的

 b、Pipe

Pipe(duplex=True)返回2个连通端(p1,p2)；当duplex=True时，双向通信，p1发送，p2接收；p2发送，p1接收。

当duplex=True时，单向通信，p1只能发送，p2只能接收。

常用API， pipe.send()  pipe.recv()

from multiprocessing import Process, Pipe
def fun2(p):
    while True:
        s = p.recv()
        print('接收一个数据：',s)
def fun1(p):
    while True:
        print('发送一个数据：pipe')
        p.send('pipe')
if __name__ == '__main__':
    pi1,pi2 = Pipe(duplex=True)
    p1 = Process(target=fun1,args=(pi1,))
    p2 = Process(target=fun2,args=(pi2,))
    p1.start()
    p2.start()

结果如下：

二、python多进程实战

不同的业务场景使用多进程的方式和复杂度也不相同，就我遇见过的一些场景进行演示和说明。

1、使用进程池快速抽取数据

场景描述：有1000个Excel文件的数据需要进行抽取和清洗，要把不符合我们需求的数据过滤掉，保留质量很高的数据；每个Excel都有几十万或者上百万的数据，那么怎么快速的完成这个任务呢？

首先整体上而言，可以把单个Excel的处理并行起来；那么可以使用多进程，其次这个需要返回结果，要保留合格的数据，比较简单的就是采用进程池了，它能够很方便的把进程处理的结果进行返回，并且返回的还是一个生成器；如果还需要更快，那么可以把单个Excel中的每条数据的处理并行起来。代码层面上，采用pool进程池来完成这个任务(本文没有对进程池的使用和API做说明)，具体的实现方式采取pool.imap()

if __name__ == '__main__':
    #所有Excel的路径
    all_paths = glob('../data/original_data/*')
    sysInfo_list = ['我通过了好友请求，现在你俩可以开始聊天了', '我通过了你的朋友验证请求，现在我们可以开始聊天了', '已通过你的朋友验证请求，现在可以开始聊天了', '不支持此消息，请在手机上查看',
                    '微信红包']
    interval = 25
    if len(all_paths)//interval * interval < len(all_paths):
        k = len(all_paths)//interval + 1
    else:
        k = len(all_paths) // interval
    #分段处理，每段25个Excel
    for i in range(k):
        paths = all_paths[i*interval:(i+1)*interval]
        if i*interval >= 100 and i*interval < 200:
            params = []
            for path in tqdm(paths):
                params.append((path, sysInfo_list))
            #多进程处理——进程池、以及进度显示
            with Pool(20) as p:
                res = list(tqdm(p.imap(extract_data, params), total=len(params), desc='extract_data'))
            all_df = []
            for dfs in res:
                if len(dfs) > 0:
                    all_df.extend(dfs)
            df = pd.concat(all_df, axis=0)
            save_path = '../data/weikong_clean_data_'+str(i*interval)+'_'+str(i*interval+len(paths)-1)+'.xlsx'
            writer = pd.ExcelWriter(save_path)
            df.to_excel(writer, index=False)
            writer.save()
            writer.close()

2、多进程及通信完成数据清洗和保存

场景描述：从Excel中读取数据，数据格式是整通整通的对话，每通对话有一定的轮数；保存数据到2个txt中，一个是顺序保留，一个是倒序保留；整体对话顺序不变，每通对话内部顺序倒序。

正序：

 倒序：

 要想实现这样的任务，粗暴的做法是，用两个list，一个保留正序的，一个保留倒序的，然后分别对这两个list进行文件写入操作。但是如果数据量很多在内存有限的时候，只能满足不了两个list的情况下怎么实现呢？

我的实现方式就是开启两个进程，一个进程保留一个正序list，写入文件的同时对每个元素(每通)对话进行倒序，然后把倒序后的数据通过Queue或者Pipe传入到另外一个进程，让另外的进程进行写文件操作。

def save_mmi_train_data(queue):
    with open('../data/finetune_mmi_data/train.txt','w',encoding='utf-8') as f:
        while True:
            save_list = queue.get()
            if len(save_list) == 0:
                break
            for line in save_list:
                f.write(line)
def save_mmi_val_data(queue):
    with open('../data/finetune_mmi_data/val.txt','w',encoding='utf-8') as f:
        while True:
            save_list = queue.get()
            if len(save_list) == 0:
                break
            for line in save_list:
                f.write(line)
def get_funtine_data(paths):
    all_groups = []
    for path in tqdm(paths,desc='load data from excle'):
        df = pd.read_excel(path)
        df.dropna(inplace=True)
        df.drop_duplicates(inplace=True, keep='first')
        groups = list(df.groupby(by=['坐席id', '客户微信id']))
        all_groups.extend(groups)
    print('len(all_groups)',len(all_groups))
    train, val = train_test_split(all_groups,test_size=10000/len(all_groups),random_state=1)
    print('len(train)', len(train))
    print('len(val)', len(val))
    train_std_path = '../data/finetune_std_data/train.txt'
    val_std_path = '../data/finetune_std_data/val.txt'
    train_mmi_queue = Queue()
    save_funtine_data(train, train_std_path,train_mmi_queue,save_mmi_train_data)
    val_mmi_queue = Queue()
    save_funtine_data(val, val_std_path, val_mmi_queue, save_mmi_val_data)
def save_funtine_data(groups,save_std_path,queue,fun):
    p = Process(target=fun,args=(queue,))
    p.start()
    with open(save_std_path,'w', encoding='utf-8') as f:
        for group in tqdm(groups, desc='find and save funtine dialogue datas'):
            new_df = group[1]
            df_roles = new_df['是否客服'].values.tolist()
            df_contents = new_df['消息内容'].values.tolist()
            roles = []
            contents = []
            for role,content in zip(df_roles,df_contents):
                content = content.replace('\n', '')
                content = emoji.replace_emoji(content, '')
                if len(content) > 0 and content != "":
                    roles.append(role)
                    contents.append(content)
            save_list = []
            save_str = ""
            for index, role in enumerate(roles):
                content = contents[index].replace('\n','')
                content = emoji.replace_emoji(content, '')
                if content[-1] not in punctuations:
                    content += '；'
                if index == 0:
                    if role == "是":
                        save_str += "坐席："+content
                    else:
                        save_str += "客户："+content
                else:
                    if role != roles[index-1]:
                        f.write(save_str[0:-1]+'\n')
                        save_list.append(save_str[0:-1]+'\n')
                        if role == "是":
                            save_str = "坐席：" + content
                        else:
                            save_str = "客户：" + content
                    else:
                        save_str += content
            if len(save_str) > 1:
                save_list.append(save_str[0:-1] + '\n')
                f.write(save_str[0:-1]+'\n')
            f.write('\n')
            # 切片反转
            save_list = save_list[::-1]
            save_list.append('\n')
            if len(save_list) > 0:
                queue.put(save_list)
    #注意传入一个空值，让倒序进程结束
    queue.put([])
    p.join()

要注意的是，倒序进程中使用while True 无限循环，需要传入一个空值，能够让它在正序进程结束的同时知道数据写完了，跳出循环。以上代码比较简单就不一一说明了。

3、多进程及通信实现异步任务需求

场景描述：假定一个模型推理系统，网络模块负责接受请求传输的数据，把数据传输给数据处理模块；数据处理模块负责处理数据(比如说语音流或者视频流等，这些数据处理对CPU的消耗很大)，处理完后把数据传输给模型推理模块；模型推理模块负责对数据进行推理并把结果返回给网络模块。要求就是网络模块、数据处理模块和模型推理模块是独立的，可以并行的完成自己的任务，3个模块是异步的，其实可以把这个系统简化的使用多进程来实现。

每个模块可以用一个进程来表示，内部的逻辑可以开启子进程来实现，然后模块直接的数据传输就可以使用多进程的通信来实现，同时也创建一个全局的Queue变量，让每个模块的进程按需使用。

画了一个简单的结构和流程图，如下：

 注意的是模块之间的数据传输，使用queue传输的时候，数据量越小，效率越高，所以可以在网络模块这端提前把数据进行处理。

函数入口文件

import a
import b
import c
from whole_queue import WholeQueue
import os
if __name__ == '__main__':
    print("main process:",os.getpid())
 
    whole_queue = WholeQueue()
    b_pool_size = 2
    c_pool_size = 6
    Module_list = [
        a.A(whole_queue,b_pool_size),
        b.B(whole_queue,b_pool_size,c_pool_size),
        c.C(whole_queue,c_pool_size)
    ]
 
    for p in Module_list:
        p.start()

公共队列类

class WholeQueue():
    def __init__(self):
        self.queues = dict()
    def register(self,queuename,queue):
        self.queues[queuename] =  queue

各个子模块类

a

from multiprocessing import Process,Queue
import time
import random
import os
class A(Process):
    def __init__(self,whole_queue,b_pool_size):
        super().__init__(target=self.do_run)
        self.whole_queue = whole_queue
        self.b_pool_size = b_pool_size
        self.queue_list = []
        queue = Queue()
        self.whole_queue.register('A', queue)
        self.queue_list.append(queue)
        self.count  = 0
    def do_run(self):
        print("A.do_run process:", os.getpid())
        a_send_pro = Process(target = self.send)
        a_send_pro.start()
        a_receive_pro = Process(target = self.receive)
        a_receive_pro.start()
    def send(self):
        print("A.send process:", os.getpid())
        while True:
            time.sleep(0.001)
            self.whole_queue.queues['B_%d'%(self.count%self.b_pool_size)].put_nowait(self.count)
            self.count += 1
    def receive(self):
        print("A.receive process:", os.getpid())
        while True:
            rece = self.whole_queue.queues['A'].get()
            print(rece)
 

b

from multiprocessing import Process,Queue
import time
import random
import os
class B(Process):
    def __init__(self,whole_queue,b_pool_size,c_pool_size):
        super().__init__(target=self.do_run)
        self.whole_queue = whole_queue
        self.b_pool_size = b_pool_size
        self.c_pool_size = c_pool_size
        self.queue_list = []
        for i in range(self.b_pool_size):
            queue = Queue()
            self.whole_queue.register('B_%d'% i , queue)
            self.queue_list.append(queue)
        self.count  = 0
    def do_run(self):
        print("B.do_run process:", os.getpid())
        for i in range(self.b_pool_size):
            p = Process(target=self.component,args=(self.queue_list[i],))
            p.start()
    def component(self, queue):
        print("B.component process:", os.getpid())
        while True:
            time.sleep(0.01)
            info = queue.get()
            componext_info = 'component_' + str(info)
            self.whole_queue.queues['C_%d'%(info%self.c_pool_size)].put(componext_info)

c

from multiprocessing import Process,Queue
from model import Model
import time
import random
import os
class C(Process):
    def __init__(self,whole_queue,c_pool_size):
        super().__init__(target=self.do_run)
        self.whole_queue = whole_queue
        self.c_pool_size = c_pool_size
        self.queue_list = []
        for i in range(self.c_pool_size):
            queue = Queue()
            self.whole_queue.register('C_%d'% i , queue)
            self.queue_list.append(queue)
        # self.cache_queue = None
        # self.result_queue = None
        # self.infer_queue = None
    def do_run(self):
        cache_queue = Queue()
        result_queue = Queue()
        infer_queue = Queue()
        print("C.do_run process:", os.getpid())
        for i in range(self.c_pool_size):
            p = Process(target=self.receive,args=(self.queue_list[i], cache_queue,))
            p.start()
        cache_p = Process(target=self.cache,args=(cache_queue, infer_queue,))
        cache_p.start()
        predict_p = Process(target=self.predict,args=(infer_queue, result_queue))
        predict_p.start()
        while True:
            res = result_queue.get()
            for ele in res:
                self.whole_queue.queues['A'].put(ele)
    def receive(self, queue,cache_queue):
        print("C.receive process:", os.getpid())
        while True:
            info = queue.get()
            receive_info = 'receive_' + info
            cache_queue.put(receive_info)
    def cache(self,cache_queue, infer_queue):
        timeLast = time.time()
        print("C.cache process:", os.getpid())
        caches = []
        while True:
            data = cache_queue.get()
            caches.append(data)
            if len(caches) > 128 or time.time() - timeLast > 1:
                timeLast = time.time()
                infer_queue.put(caches)
                caches = []
    def predict(self,infer_queue, result_queue):
        print("C.predict process:", os.getpid())
        # 模型必须在这里初始化
        model = Model()
        while True:
            data = infer_queue.get()
            result = model(data)
            result = [ 'modelpredict_' + ele for ele in result]
            time.sleep(random.uniform(0.1,0.5))
            result_queue.put(result)

代码比较好理解，需要注意的是子进程在使用变量的时候，例如初始后的模型，应该要每一个子进程独立的进行初始化，不然会报错，就是C类中模型初始化不能在init中初始后，然后传入到每个子进程中去——而应该在每个子进程中初始化。

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• 如何掌握Python元编程的内容，要点有哪些

  首先说，Python中一切皆对象，老生常谈。还有，Python提供了许多特殊方法、元类等等这样的“元编程”机制。像给对象动态添加属性方法之类的，在Python中根本谈不上是“元编程”，但在某些静态语言中却是需要一定技巧的东西。我们来谈些Python程序员也容易被搞糊涂的东西。

• Python delattr()函数如何删除对象属性

  Python内置函数- delattr()函数。delattr 函数用于删除对象属性。

• Python自定义异常的实例是怎样，有什么类型

  程序可以通过创建一个新的异常类来命名它们自己的异常。异常应该是典型的继承自Exception类，直接或间接的方式。异常python有一个大基类，继承了Exception。因此，我们的定制类也必须继承Exception。

• Matplotlib进行散点图绘制的方法及代码是什么

  这篇文章主要介绍了Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制，散点图又称散点图，是使用多个坐标点的分布反映数据点分布规律、数据关联关系的图表，下文对散点图的详细介绍及绘制，需要的小伙伴可以参考以一下

• pytorch中parameter与buffer参数如何使用？

  pytorch是一个python优先的深度学习框架，用于自然语言应用程序。这篇文章主要介绍pytorch中parameter与buffer参数如何使用的内容，对大家学习Pytorch具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，接下来小编带着大家一起了解看看。