Python进程进阶：代码示例与守护进程解析

"进程进阶示例代码展示了如何在Python中使用`multiprocessing`模块创建和管理进程，以及实现进程间通信。" 在Python中，`multiprocessing`模块是用于并行处理的一个重要工具，它允许我们在多个独立的进程中运行函数。在提供的代码示例中，有两个关键点：进程创建和进程间通信。 首先，让我们详细解析第一个示例： ```python # -*-coding:utf-8-*- import os, time import multiprocessing as mp def sub_process(name, delay): """进程函数""" while True: time.sleep(delay) print('我是子进程%s，进程id为%s' % (name, os.getpid())) if __name__ == '__main__': print('主进程（%s）开始，按任意键结束本程序' % os.getpid()) p_a = mp.Process(target=sub_process, args=('A', 1)) p_a.daemon = True # 设置子进程为守护进程 p_a.start() p_b = mp.Process(target=sub_process, args=('B', 2)) p_b.daemon = True # 如果子进程不是守护进程，主进程结束后子进程可能成为僵尸进程 p_b.start() input() # 利用input函数阻塞主进程。这是常用的调试手段之一。 ``` 在这个例子中，我们定义了一个名为`sub_process`的函数，它会在一个无限循环中休眠特定的时间（由`delay`参数决定），然后打印出进程的名字和ID。在主进程中，我们创建了两个子进程`p_a`和`p_b`，分别调用`sub_process`函数，传入不同的参数。`daemon`属性被设置为`True`，这意味着当主进程结束时，这些子进程也会随之终止，防止它们成为僵尸进程。最后，`input()`函数被用来暂停主进程，以便观察和调试子进程的行为。 第二个示例展示了如何使用队列（Queue）进行进程间通信： ```python # -*-coding:utf-8-*- import os, time, random import multiprocessing as mp def sub_process_A(q): """A进程函数：生成数据""" while True: time.sleep(5 * random.random()) # 在0-5秒之间随机延时 q.put(random.randint(10, 100)) # 随机生成[10, 100]之间的整数 def sub_process_B(q): """B进程函数：使用数据""" words = ['哈哈，', '天哪！', '卖狗的！', '咦，天上掉馅饼了？'] while True: print('%s捡到了%d块钱！' % (words[random.randint(0, 3)], q.get())) if __name__ == '__main__': q = mp.Queue() # 创建一个队列 p_a = mp.Process(target=sub_process_A, args=(q,)) p_a.start() p_b = mp.Process(target=sub_process_B, args=(q,)) p_b.start() ``` 在这个示例中，我们创建了两个子进程，`sub_process_A`负责生成随机整数并将其放入队列`q`，而`sub_process_B`则从队列中取出数据并打印出相应的消息。`multiprocessing.Queue`是进程安全的，可以确保数据在不同进程间的正确传递。 通过这两个示例，我们可以了解到如何在Python中创建和管理进程，以及如何使用队列实现进程间的数据交换。在实际开发中，理解和掌握这些知识对于提升程序的性能和可扩展性至关重要。