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一、创建一个进程
要创建一个进程，最简单的方式是用一个目标函数实例化一个Process对象，然后与threading一样调用start()函数让它工作。示例如下：
import multiprocessing
def worker():
for i in range(3):
print(i)
if __name__=="__main__":
p = multiprocessing.Process(target=worker)
p.start()
运行之后，效果如下：
需要注意的是，multiprocessing库在Windows创建进程必须在if __name__=="__main__":中，这是 Windows 上多进程的实现问题。在 Windows 上，子进程会自动 import 启动它的这个文件，而在 import 的时候是会执行这些语句的。如果直接创建就会无限递归创建子进程报错。所以必须把创建子进程的部分用那个 if 判断保护起来，import 的时候 __name__ 不是 __main__ ，就不会递归运行了。
二、设置进程名
在threading线程中，我们可以通过其参数name设置线程名，同样的我们也可以通过name参数设置其进程的名字。示例如下：
import multiprocessing
import time
def worker():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(2)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker)
p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker)
p1.start()
p2.start()
p3.start()
运行之后，效果如下：
三、守护进程
和线程一样，在所有子进程没有退出之前，主程序是不会退出的。有时候，我们可能需要启动一个后台进程，它可以一直运行而不阻塞主程序退出。
要标志一个守护进程，可以将其添加第3个参数daemon，设置为True。默认值为False，不作为守护进程。示例如下：
import multiprocessing
import time
def worker():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(1)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
def worker2():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(2)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker2, daemon=True)
p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker2, daemon=True)
p1.start()
p2.start()
p3.start()
运行之后，效果如下：
p2,p3为守护进程，但p1不是所以执行1秒之后，就退出主程序了，也就没有打印p2p3的内容。但是其依旧在执行中，直到执行完成。
四、join()
同样的，如果你期望强制等待一个守护进程的结束，可以增加join()函数。还是上面的代码，示例如下：
import multiprocessing
import time
def worker():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(1)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
def worker2():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(2)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker2, daemon=True)
p3 = multiprocessing.Process(name='p3', target=worker2, daemon=True)
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p1.join()
p2.join()
p3.join()
```
<blockquote>
<p>运行之后，和设置进程名的运行结果一样，这里不在展示。唯一与守护进程代码的区别就是最后三行join()函数代码。当然，也可以像线程一样，给join()函数传入一个时间，超过这个时间，主进程不再等待。</p>
</blockquote>
<p class="maodian"><a name="_label4"></a></p><h2>五、强制结束进程</h2>
<p>如果一个进程已经挂起或者不小心进入了死锁状态，那么这个时候，我们往往会强制的结束进程。对一个进程对象调用terminate()会结束子进程。示例如下：</p>
```python
import multiprocessing
import time
def worker():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(5)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p1.start()
print("是否还在运行", p1.is_alive())
p1.terminate()
print("是否还在运行", p1.is_alive())
p1.join()
print("是否还在运行", p1.is_alive())
运行之后，输出如下：
终止进程后要使用join()函数等待进程的退出。使进程管理代码有足够的时间更新对象的状态，以反应进程已经终止。
六、进程退出状态码
进程退出时，生成的状态码可以通过exitcode属性访问。下表就是其状态码的取值范围以及其意义：
| 退出码 |
含义 |
| 0 |
未生成任何错误 |
| >0 |
进程有一个错误，并以该错误码退出 |
| <0 |
进程以一个-1*exitcodde信号结束 |
|
测试如下：
import multiprocessing
import time
def worker():
print(multiprocessing.current_process().name, "start")
time.sleep(5)
print(multiprocessing.current_process().name, "end")
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p2 = multiprocessing.Process(name='p2', target=worker)
p1.start()
p2.start()
print("是否还在运行", p1.is_alive())
p1.terminate()
print("是否还在运行", p1.is_alive())
print(p1.exitcode)
p1.join()
print("是否还在运行", p1.is_alive())
print(p1.exitcode)
time.sleep(5.5)
print(p2.exitcode)
运行之后，效果如下：
可以看到，强制退出的进程状态码为负数，正常退出的进程状态码为0。
七、日志
调试并发问题时，如果能够访问multiprocessing所提供对象的内部状态，那么这会很有用。在实际的项目中，我们可以使用一个方便的模块级函数启用日志记录，它使用logging建立一个日志记录器对象，并增加一个处理器，使日志消息被发送到标准错误通道。
示例如下：
import multiprocessing
import logging
import sys
def worker():
print("运行工作进程")
sys.stdout.flush()
if __name__ == "__main__":
multiprocessing.log_to_stderr(logging.DEBUG)
p1 = multiprocessing.Process(name='p1', target=worker)
p1.start()
p1.join()
运行之后，效果如下：
八、派生进程
与线程一样，我们可以自定义进程，而不必只是传入一个函数进行进程的创建。
创建的进程的方式也是派生自进程类即可。示例如下：
import multiprocessing
class WorkerProcess(multiprocessing.Process):
def run(self):
print(self.name)
return
if __name__ == "__main__":
for i in range(5):
p = WorkerProcess()
p.start()
p.join()
运行之后，效果如下：
multiprocessing库的进程知识与threading一样长，因为本篇的内容已经够长了，剩下的知识我们将在下一篇博文中接着讲解。
到此这篇关于像线程一样管理进程的Python multiprocessing库的文章就介绍到这了,更多相关Python multiprocessing库内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！