Python 多进程

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'jieli'

import time
import multiprocessing


'''
线程多锁是不需要当成参数传多,因为线程之间是共享内存多。
但是进程之间多锁是需要当成参数传的,因为进程之间的内存是独立的
多进程之间加锁是为了防止同时对一个文件做操作等等
'''
def run(num,l):
    time.sleep(1)
    #l.acquire()
    print "hello, my name is:",num
    #l.release()

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

    for i in range(20):
        p  = multiprocessing.Process(target=run, args=(i,lock))
        p.start()

    '''

#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'jieli'

import time
import multiprocessing

def run(num,l,names):
    time.sleep(0.5)
    l.acquire()
    #print "hello, my name is:",num
    names.append(num)
    l.release()
    print names
#p  = multiprocessing.Process(target=run, args=('Alex',))
#p.start()



if __name__ == '__main__':
    lock = multiprocessing.Lock()
    name_list = []

    for i in range(20):
        p  = multiprocessing.Process(target=run, args=(i,lock,name_list))
        p.start()


    time.sleep(3)
    print name_list

    '''


'''
进程池,进程之间的通信

'''


def run(num,data_list):
    time.sleep(2)
    data_list.append(num)
    print "hello, my name is:",num,data_list

if __name__ == '__main__':
    m  = multiprocessing.Manager()
    print m
    num_list = m.list()
    print m.list()
    p_list = []
    Pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    for i in range(5):
        p = Pool.apply_async(run,args=(i,num_list))
        p.get() #类似多线程的join()
    #     p_list.append(p)
    # for p in p_list:
    #     p.get()
    print 'num list:', num_list
    
    
###########
def run(num,data_list):
    time.sleep(2)
    data_list.append(num)
    print "hello, my name is:",num,data_list

if __name__ == '__main__':
    m  = multiprocessing.Manager()
    print m
    num_list = m.list()
    print m.list()
    p_list = []
    Pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    for i in range(5):
        p = Pool.apply_async(run,args=(i,num_list))
        #p.get() #=join()
        p_list.append(p)
    for p in p_list:
        p.get()
    print 'num list:', num_list

    
'''
管道
'''
from multiprocessing import Process, Pipe,Queue
#import Queue
def f(conn,q):
    conn.send([42, None, 'hello'])
    conn.send('test')
    q.put("hahahha")
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    A, B = Pipe()
    Q = Queue()
    p = Process(target=f, args=(B,Q))
    p.start()
    print A.recv()   # prints "[42, None, 'hello']"
    print A.recv()   # prints "[42, None, 'hello']"
    print 'from q:',Q.get()
    p.join()
    
    
    
    ############
    
    
from multiprocessing import Process, Pipe,Queue
def f(conn,q):
    for i in range(10):
        conn.send([42, i, 'hello'])

    q.put("hahahha")
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    A, B = Pipe()
    Q = Queue()
    p = Process(target=f, args=(B,Q))
    p.start()
    print A.recv()   # prints "[42, 0, 'hello']"
    print A.recv()   # prints "[42, 1, 'hello']"
    print A.recv()   # prints "[42, 2, 'hello']"
    print A.recv()   # prints "[42, 3, 'hello']"
    print A.recv()   # prints "[42, 4, 'hello']"
    ###还可以继续print，上面发送多少个，这边就可以接受多少个。如果这里的A.recv();的数量比上面
    ### send()还多，那就处于阻塞状态！
    print 'from q:',Q.get()
    p.join()

2.多进程
    import multiprocessing
    p = multiprocessing.Process(targe=run,args=(arg,))
    p.start()
    p.join()


   进程池
    Pool = multiprocessing.Pool(process=5)   ##是保证5个而不是最多5个,哪怕下面的range(2)也是起5个,
    for i in range(10):
        Pool.apply_async(run,args=(run,))


    管道:
    Pipe = multiprocessing.Pipe(process=5)
    for i in range(2):
        Pipe.applu_async(run,args=(run))