Python管理Windows進(jìn)程

用python獲得正在的運(yùn)行的windows進(jìn)程的有幾種方式:

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通過 PyWin32 包對(duì)Windows進(jìn)行處理。

可以通過這個(gè)獲取系統(tǒng)信息，但僅限于windows系統(tǒng)。

運(yùn)行結(jié)果：

運(yùn)行結(jié)果：

運(yùn)行結(jié)果：

通過交互模式，使用WMI取得進(jìn)程：

此方法可以跨平臺(tái)，不過需要在安裝 psutil 包.

以上實(shí)現(xiàn)一個(gè)類似top的工具。

轉(zhuǎn)自

Python多進(jìn)程運(yùn)行——Multiprocessing基礎(chǔ)教程2

上篇文章簡(jiǎn)單介紹了multiprocessing模塊，本文將要介紹進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)共享和信息傳遞的概念。

在多進(jìn)程處理中，所有新創(chuàng)建的進(jìn)程都會(huì)有這兩個(gè)特點(diǎn)：獨(dú)立運(yùn)行，有自己的內(nèi)存空間。

我們來舉個(gè)例子展示一下：

這個(gè)程序的輸出結(jié)果是：

在上面的程序中我們嘗試在兩個(gè)地方打印全局列表result的內(nèi)容：

我們?cè)儆靡粡垐D來幫助理解記憶不同進(jìn)程間的數(shù)據(jù)關(guān)系：

如果程序需要在不同的進(jìn)程之間共享一些數(shù)據(jù)的話，該怎么做呢？不用擔(dān)心，multiprocessing模塊提供了Array對(duì)象和Value對(duì)象，用來在進(jìn)程之間共享數(shù)據(jù)。

所謂Array對(duì)象和Value對(duì)象分別是指從共享內(nèi)存中分配的ctypes數(shù)組和對(duì)象。我們直接來看一個(gè)例子，展示如何用Array對(duì)象和Value對(duì)象在進(jìn)程之間共享數(shù)據(jù)：

程序輸出的結(jié)果如下：

成功了！主程序和p1進(jìn)程輸出了同樣的結(jié)果，說明程序中確實(shí)完成了不同進(jìn)程間的數(shù)據(jù)共享。那么我們來詳細(xì)看一下上面的程序做了什么：

在主程序中我們首先創(chuàng)建了一個(gè)Array對(duì)象：

向這個(gè)對(duì)象輸入的第一個(gè)參數(shù)是數(shù)據(jù)類型：i表示整數(shù)，d代表浮點(diǎn)數(shù)。第二個(gè)參數(shù)是數(shù)組的大小，在這個(gè)例子中我們創(chuàng)建了包含4個(gè)元素的數(shù)組。

類似的，我們創(chuàng)建了一個(gè)Value對(duì)象：

我們只對(duì)Value對(duì)象輸入了一個(gè)參數(shù)，那就是數(shù)據(jù)類型，與上述的方法一致。當(dāng)然，我們還可以對(duì)其指定一個(gè)初始值（比如10），就像這樣：

隨后，我們?cè)趧?chuàng)建進(jìn)程對(duì)象時(shí)，將剛創(chuàng)建好的兩個(gè)對(duì)象：result和square_sum作為參數(shù)輸入給進(jìn)程：

在函數(shù)中result元素通過索引進(jìn)行數(shù)組賦值，square_sum通過 value 屬性進(jìn)行賦值。

注意：為了完整打印result數(shù)組的結(jié)果，需要使用 result[:] 進(jìn)行打印，而square_sum也需要使用 value 屬性進(jìn)行打印：

每當(dāng)python程序啟動(dòng)時(shí)，同時(shí)也會(huì)啟動(dòng)一個(gè)服務(wù)器進(jìn)程。隨后，只要我們需要生成一個(gè)新進(jìn)程，父進(jìn)程就會(huì)連接到服務(wù)器并請(qǐng)求它派生一個(gè)新進(jìn)程。這個(gè)服務(wù)器進(jìn)程可以保存Python對(duì)象，并允許其他進(jìn)程使用代理來操作它們。

multiprocessing模塊提供了能夠控制服務(wù)器進(jìn)程的Manager類。所以，Manager類也提供了一種創(chuàng)建可以在不同流程之間共享的數(shù)據(jù)的方法。

服務(wù)器進(jìn)程管理器比使用共享內(nèi)存對(duì)象更靈活，因?yàn)樗鼈兛梢灾С秩我鈱?duì)象類型，如列表、字典、隊(duì)列、值、數(shù)組等。此外，單個(gè)管理器可以由網(wǎng)絡(luò)上不同計(jì)算機(jī)上的進(jìn)程共享。

但是，服務(wù)器進(jìn)程管理器的速度比使用共享內(nèi)存要慢。

讓我們來看一個(gè)例子：

這個(gè)程序的輸出結(jié)果是：

我們來理解一下這個(gè)程序做了什么：首先我們創(chuàng)建了一個(gè)manager對(duì)象

在with語句下的所有行，都是在manager對(duì)象的范圍內(nèi)的。接下來我們使用這個(gè)manager對(duì)象創(chuàng)建了列表（類似的，我們還可以用 manager.dict() 創(chuàng)建字典）。

最后我們創(chuàng)建了進(jìn)程p1（用于在records列表中插入一條新的record）和p2（將records打印出來），并將records作為參數(shù)進(jìn)行傳遞。

服務(wù)器進(jìn)程的概念再次用下圖總結(jié)一下：

為了能使多個(gè)流程能夠正常工作，常常需要在它們之間進(jìn)行一些通信，以便能夠劃分工作并匯總最后的結(jié)果。multiprocessing模塊支持進(jìn)程之間的兩種通信通道：Queue和Pipe。

使用隊(duì)列來回處理多進(jìn)程之間的通信是一種比較簡(jiǎn)單的方法。任何Python對(duì)象都可以使用隊(duì)列進(jìn)行傳遞。我們來看一個(gè)例子：

上面這個(gè)程序的輸出結(jié)果是：

我們來看一下上面這個(gè)程序到底做了什么。首先我們創(chuàng)建了一個(gè)Queue對(duì)象：

然后，將這個(gè)空的Queue對(duì)象輸入square_list函數(shù)。該函數(shù)會(huì)將列表中的數(shù)平方，再使用 put() 方法放入隊(duì)列中：

隨后使用 get() 方法，將q打印出來，直至q重新稱為一個(gè)空的Queue對(duì)象：

我們還是用一張圖來幫助理解記憶：

一個(gè)Pipe對(duì)象只能有兩個(gè)端點(diǎn)。因此，當(dāng)進(jìn)程只需要雙向通信時(shí)，它會(huì)比Queue對(duì)象更好用。

multiprocessing模塊提供了 Pipe() 函數(shù)，該函數(shù)返回由管道連接的一對(duì)連接對(duì)象。 Pipe() 返回的兩個(gè)連接對(duì)象分別表示管道的兩端。每個(gè)連接對(duì)象都有 send() 和 recv() 方法。

我們來看一個(gè)例子：

上面這個(gè)程序的輸出結(jié)果是：

我們還是來看一下這個(gè)程序到底做了什么。首先創(chuàng)建了一個(gè)Pipe對(duì)象：

與上文說的一樣，該對(duì)象返回了一對(duì)管道兩端的兩個(gè)連接對(duì)象。然后使用 send() 方法和 recv() 方法進(jìn)行信息的傳遞。就這么簡(jiǎn)單。在上面的程序中，我們從一端向另一端發(fā)送一串消息。在另一端，我們收到消息，并在收到END消息時(shí)退出。

要注意的是，如果兩個(gè)進(jìn)程(或線程)同時(shí)嘗試從管道的同一端讀取或?qū)懭牍艿乐械臄?shù)據(jù)，則管道中的數(shù)據(jù)可能會(huì)損壞。不過不同的進(jìn)程同時(shí)使用管道的兩端是沒有問題的。還要注意，Queue對(duì)象在進(jìn)程之間進(jìn)行了適當(dāng)?shù)耐剑鷥r(jià)是增加了計(jì)算復(fù)雜度。因此，Queue對(duì)象對(duì)于線程和進(jìn)程是相對(duì)安全的。

最后我們還是用一張圖來示意：

Python的multiprocessing模塊還剩最后一篇文章：多進(jìn)程的同步與池化

敬請(qǐng)期待啦！

小白都看懂了，Python 中的線程和進(jìn)程精講，建議收藏

目錄

眾所周知，CPU是計(jì)算機(jī)的核心，它承擔(dān)了所有的計(jì)算任務(wù)。而操作系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)的管理者，是一個(gè)大管家，它負(fù)責(zé)任務(wù)的調(diào)度，資源的分配和管理，統(tǒng)領(lǐng)整個(gè)計(jì)算機(jī)硬件。應(yīng)用程序是具有某種功能的程序，程序運(yùn)行與操作系統(tǒng)之上

在很早的時(shí)候計(jì)算機(jī)并沒有線程這個(gè)概念，但是隨著時(shí)代的發(fā)展，只用進(jìn)程來處理程序出現(xiàn)很多的不足。如當(dāng)一個(gè)進(jìn)程堵塞時(shí)，整個(gè)程序會(huì)停止在堵塞處，并且如果頻繁的切換進(jìn)程，會(huì)浪費(fèi)系統(tǒng)資源。所以線程出現(xiàn)了

線程是能擁有資源和獨(dú)立運(yùn)行的最小單位，也是程序執(zhí)行的最小單位。一個(gè)進(jìn)程可以擁有多個(gè)線程，而且屬于同一個(gè)進(jìn)程的多個(gè)線程間會(huì)共享該進(jìn)行的資源

① 200 多本 Python 電子書（和經(jīng)典的書籍）應(yīng)該有

② Python標(biāo)準(zhǔn)庫資料（最全中文版）

③ 項(xiàng)目源碼（四五十個(gè)有趣且可靠的練手項(xiàng)目及源碼）

④ Python基礎(chǔ)入門、爬蟲、網(wǎng)絡(luò)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析方面的視頻（適合小白學(xué)習(xí)）

⑤ Python學(xué)習(xí)路線圖（告別不入流的學(xué)習(xí)）

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進(jìn)程時(shí)一個(gè)具有一定功能的程序在一個(gè)數(shù)據(jù)集上的一次動(dòng)態(tài)執(zhí)行過程。進(jìn)程由程序，數(shù)據(jù)集合和進(jìn)程控制塊三部分組成。程序用于描述進(jìn)程要完成的功能，是控制進(jìn)程執(zhí)行的指令集；數(shù)據(jù)集合是程序在執(zhí)行時(shí)需要的數(shù)據(jù)和工作區(qū)；程序控制塊（PCB）包含程序的描述信息和控制信息，是進(jìn)程存在的唯一標(biāo)志

在Python中，通過兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫 thread 和 Threading 提供對(duì)線程的支持, threading 對(duì) thread 進(jìn)行了封裝。 threading 模塊中提供了 Thread , Lock , RLOCK , Condition 等組件

在Python中線程和進(jìn)程的使用就是通過 Thread 這個(gè)類。這個(gè)類在我們的 thread 和 threading 模塊中。我們一般通過 threading 導(dǎo)入

默認(rèn)情況下，只要在解釋器中，如果沒有報(bào)錯(cuò)，則說明線程可用

守護(hù)模式：

現(xiàn)在我們程序代碼中，有多個(gè)線程， 并且在這個(gè)幾個(gè)線程中都會(huì)去 操作同一部分內(nèi)容，那么如何實(shí)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的共享呢？

這時(shí)，可以使用 threading庫里面的鎖對(duì)象 Lock 去保護(hù)

Lock 對(duì)象的acquire方法 是申請(qǐng)鎖

每個(gè)線程在操作共享數(shù)據(jù)對(duì)象之前，都應(yīng)該申請(qǐng)獲取操作權(quán)，也就是調(diào)用該共享數(shù)據(jù)對(duì)象對(duì)應(yīng)的鎖對(duì)象的acquire方法，如果線程A 執(zhí)行了 acquire() 方法，別的線程B 已經(jīng)申請(qǐng)到了這個(gè)鎖， 并且還沒有釋放，那么 線程A的代碼就在此處 等待 線程B 釋放鎖，不去執(zhí)行后面的代碼。

直到線程B 執(zhí)行了鎖的 release 方法釋放了這個(gè)鎖， 線程A 才可以獲取這個(gè)鎖，就可以執(zhí)行下面的代碼了

如：

到在使用多線程時(shí)，如果數(shù)據(jù)出現(xiàn)和自己預(yù)期不符的問題，就可以考慮是否是共享的數(shù)據(jù)被調(diào)用覆蓋的問題

使用 threading 庫里面的鎖對(duì)象 Lock 去保護(hù)

Python中的多進(jìn)程是通過multiprocessing包來實(shí)現(xiàn)的，和多線程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process對(duì)象來創(chuàng)建一個(gè)進(jìn)程對(duì)象。這個(gè)進(jìn)程對(duì)象的方法和線程對(duì)象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一個(gè)方法不同Thread線程對(duì)象中的守護(hù)線程方法是setDeamon，而Process進(jìn)程對(duì)象的守護(hù)進(jìn)程是通過設(shè)置daemon屬性來完成的

守護(hù)模式：

其使用方法和線程的那個(gè) Lock 使用方法類似

Manager的作用是提供多進(jìn)程共享的全局變量，Manager()方法會(huì)返回一個(gè)對(duì)象，該對(duì)象控制著一個(gè)服務(wù)進(jìn)程，該進(jìn)程中保存的對(duì)象運(yùn)行其他進(jìn)程使用代理進(jìn)行操作

語法：

線程池的基類是 concurrent.futures 模塊中的 Executor ， Executor 提供了兩個(gè)子類，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor ，其中 ThreadPoolExecutor 用于創(chuàng)建線程池，而 ProcessPoolExecutor 用于創(chuàng)建進(jìn)程池

如果使用線程池/進(jìn)程池來管理并發(fā)編程，那么只要將相應(yīng)的 task 函數(shù)提交給線程池/進(jìn)程池，剩下的事情就由線程池/進(jìn)程池來搞定

Exectuor 提供了如下常用方法：

程序?qū)?task 函數(shù)提交（submit）給線程池后，submit 方法會(huì)返回一個(gè) Future 對(duì)象，F(xiàn)uture 類主要用于獲取線程任務(wù)函數(shù)的返回值。由于線程任務(wù)會(huì)在新線程中以異步方式執(zhí)行，因此，線程執(zhí)行的函數(shù)相當(dāng)于一個(gè)“將來完成”的任務(wù)，所以 Python 使用 Future 來代表

Future 提供了如下方法：

使用線程池來執(zhí)行線程任務(wù)的步驟如下：

最佳線程數(shù)目 = （（線程等待時(shí)間+線程CPU時(shí)間）/線程CPU時(shí)間 ）* CPU數(shù)目

也可以低于 CPU 核心數(shù)

使用線程池來執(zhí)行線程任務(wù)的步驟如下：

關(guān)于進(jìn)程的開啟代碼一定要放在 if __name__ == '__main__': 代碼之下，不能放到函數(shù)中或其他地方

開啟進(jìn)程的技巧

開啟進(jìn)程的數(shù)量最好低于最大 CPU 核心數(shù)

當(dāng)前名稱：python函數(shù)進(jìn)程管理 python3進(jìn)程管理
鏈接地址：http://www.yijiale78.com/article28/docjocp.html

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