程序以及狀態

程序是資源分配的最小單元，也是執行緒的容器。同乙個程序可以包括多個執行緒，並且執行緒共享整個程序的資源（暫存器、堆疊、上下文），乙個程序至少包括乙個執行緒。

程序結束後，程序中的擁有的執行緒都將銷毀，但是執行緒的結束不會影響同乙個程序中的其他執行緒的結束。乙個程式執行起來後，**+用到的資源稱之為程序，他是作業系統分配資源的基本單元，但是執行緒是cpu排程的基本單元。

選擇原則

1.匯入模組

2.通過模組提提供的process類建立程序物件

3.啟動程序

import os
import time
import multiprocessing
defwork1()
:for i in
range(10
):print
('正在執行work1...'
, multiprocessing.current_process())
time.sleep(
0.5)
if __name__ ==
'__main__'
:# 獲取程序的編號
# 1)使用current_process().pid獲取程序編號
print
(multiprocessing.current_process(
).pid)
# 2）使用os模組來獲取
print
(os.getpid())
# 獲取程序的父id
print
('正在執行work1....'
, os.getpid(),
'父id...'
, os.getppid())
# 獲取主程序的名稱
print
(multiprocessing.current_process())
# 2.通過模組提供的process類建立程序物件
# target指定子程序的執行的分支函式
# name 指定子程序的名稱
process_obj = multiprocessing.process(target=work1, name=
'jincheng1'
)# 3.啟動程序
process_obj.start(
)print
('***x'
)

1）子程序引數傳遞

給子程序傳遞引數和給子執行緒傳遞引數的方法基本一致。

2）程序之間不能共享全域性變數

底層原理：子程序會複製主程序的資源到內部執行。

3）程序守護

process_obj.daemon = true

4) 結束子程序

process_obj .terminate()

使用queue佇列能是實現程序之間的通訊。

process_obj.join() #優先讓乙個程序先通訊

"""
1.準備兩個程序
2.準備乙個佇列，乙個程序向佇列中寫入資料，然後把佇列傳遞到另外乙個程序
3.另外乙個程序讀取資料
"""import time
import multiprocessing
# 寫入資料到佇列的函式
defwrite
(queue)
:for i in
range(10
):# 判斷佇列是否已滿
if queue.full():
print
('佇列已滿'
)break
queue.put(i)
print
("寫入成功"
, i)
time.sleep(1)
# 讀取佇列資料並顯示的函式
defread
(queue)
:while
true
:if queue.qsize ==0:
print
('佇列已空'
)break
value = queue.get(
)print
('讀取成功'
,value)
if __name__ ==
'__main__'
:# 建立乙個空的佇列
queue = multiprocessing.queue(5)
# 建立2個程序，分別寫資料、讀資料
write_process = multiprocessing.process(target=write, args=
(queue,))
read_process = multiprocessing.process(target=read, args=
(queue,))
write_process.start(
)# 優先讓寫資料程序執行結束之後，再讀取資料
write_process.join(
) read_process.start(
)

當需要的子程序數量不多的時候，可以直接利用multiprocessing中的process動態生成多個程序，但是如果是上百甚至上千個目標，手動的建立程序的工作量巨大，此時就可以用到multiprocessing模組提供的pool方法。

初始化pool時，可以建立乙個最大程序數，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那麼就會建立乙個新的程序用來執行該請求，但是如果池中的程序數已經達到了指定的最大值，那麼該請求就會等待，直到池中有程序結束，才會用之前的程序來執行新的任務。

建立：

import multiprocessing

pool = multiprocessing.process(n). #n表示程序池中的數量

工作方式

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