Python多进程编程技术实例分析
本文以实例形式分析了Python多进程编程技术,有助于进一步Python程序设计技巧。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
一般来说,由于Python的线程有些限制,例如多线程不能充分利用多核CPU等问题,因此在Python中我们更倾向使用多进程。但在做不阻塞的异步UI等场景,我们也会使用多线程。本篇文章主要探讨Python多进程的问题。
Python在2.6引入了多进程的机制,并提供了丰富的组件及api以方便编写并发应用。multiprocessing包的组件Process, Queue, Pipe, Lock等组件提供了与多线程类似的功能。使用这些组件,可以方便地编写多进程并发程序。
Process
Process的使用有点像java.lang.Thread,但Thread是线程。start方法用以启动某个进程。一个简单的示例:
from multiprocessing import Process import os import time def sleeper(name, seconds): print "Process ID# %s" % (os.getpid()) print "Parent Process ID# %s" % (os.getppid()) print "%s will sleep for %s seconds" % (name, seconds) time.sleep(seconds) if __name__ == "__main__": child_proc = Process(target=sleeper, args=('bob', 5)) child_proc.start() print "in parent process after child process start" print "parent process abount to join child process" child_proc.join() print "in parent process after child process join" print "the parent's parent process: %s" % (os.getppid())
实例化一个Process必须要指定target和args。target是新的进程的入口方法,可以认为是main方法。args是该方法的参数列表。启动进程类似于启动Thread,必须要调用start方法。也可以继承Process,覆盖run方法,在run方法中实现该进程的逻辑。调用join方法会阻塞当前调用进程,直到被调用进程运行结束。
手工终止一个进程可以调用terminate方法,在UNIX系统中,该方法会发送SIGTERM信号量,而在windows系统中,会借助TerminateProcess方法。需要注意的是,exit处理逻辑并不会被执行,该进程的子进程不会被终止,他们只会变成孤儿进程。
Queue
Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。put方法用以插入数据到队列中,put方法还有两个可选参数:blocked和timeout。如果blocked为True(默认值),并且timeout为正值,该方法会阻塞timeout指定的时间,直到该队列有剩余的空间。如果超时,会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False,但该Queue已满,会立即抛出Queue.Full异常。
get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样,get方法有两个可选参数:blocked和timeout。如果blocked为True(默认值),并且timeout为正值,那么在等待时间内没有取到任何元素,会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False,有两种情况存在,如果Queue有一个值可用,则立即返回该值,否则,如果队列为空,则立即抛出Queue.Empty异常。Queue的一段示例代码:
from multiprocessing import Process, Queue def offer(queue): queue.put("Hello World") def test(queue, num): queue.put("Hello World: " + str(num)) if __name__ == '__main__': q = Queue() p1 = Process(target=test, args=(q, 1)) p1.start() p = Process(target=offer, args=(q,)) p.start() p2 = Process(target=test, args=(q, 2)) p2.start() p2 = Process(target=test, args=(q, 3)) p2.start() print q.get() print q.get() print q.get() print q.get() print q.close()
输出:
Hello World: 1
Hello World
Hello World: 2
None
Pipes
Pipe方法返回(conn1, conn2)代表一个管道的两个端。Pipe方法有duplex参数,如果duplex参数为True(默认值),那么这个管道是全双工模式,也就是说conn1和conn2均可收发。duplex为False,conn1只负责接受消息,conn2只负责发送消息。
send和recv方法分别是发送和接受消息的方法。例如,在全双工模式下,可以调用conn1.send发送消息,conn1.recv接收消息。如果没有消息可接收,recv方法会一直阻塞。如果管道已经被关闭,那么recv方法会抛出EOFError。
from multiprocessing import Process, Pipe def send(conn): conn.send("Hello World") conn.close() if __name__ == '__main__': parent_conn, child_conn = Pipe() p = Process(target=send, args=(child_conn,)) p.start() print parent_conn.recv()
同步
multiprocessing包提供了Condition, Event, Lock, RLock, Semaphore等组件可用于同步。下面是使用Lock的一个示例:
from multiprocessing import Process, Lock def l(lock, num): lock.acquire() print "Hello Num: %s" % (num) lock.release() if __name__ == '__main__': lock = Lock() for num in range(20): Process(target=l, args=(lock, num)).start()
总结
以上是Python multiprocessing库的简单介绍和实例,熟悉Java多线程开发的同学是不是觉得很熟悉,和java的Concurrency API很像,不过javaConcurrency是处理多线程的而已,我们可以直接按照以前Java多线程的经验用这些API。
感兴趣的朋友可以测试运行本文实例以加深理解。相信本文所述对大家Python程序设计的学习有一定的借鉴价值。

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Il n'y a pas d'application qui peut convertir tous les fichiers XML en PDF car la structure XML est flexible et diversifiée. Le noyau de XML à PDF est de convertir la structure des données en une disposition de page, ce qui nécessite l'analyse du XML et la génération de PDF. Les méthodes courantes incluent l'analyse de XML à l'aide de bibliothèques Python telles que ElementTree et la génération de PDF à l'aide de la bibliothèque ReportLab. Pour le XML complexe, il peut être nécessaire d'utiliser des structures de transformation XSLT. Lorsque vous optimisez les performances, envisagez d'utiliser multithread ou multiprocesses et sélectionnez la bibliothèque appropriée.

Il n'est pas facile de convertir XML en PDF directement sur votre téléphone, mais il peut être réalisé à l'aide des services cloud. Il est recommandé d'utiliser une application mobile légère pour télécharger des fichiers XML et recevoir des PDF générés, et de les convertir avec des API Cloud. Les API Cloud utilisent des services informatiques sans serveur et le choix de la bonne plate-forme est crucial. La complexité, la gestion des erreurs, la sécurité et les stratégies d'optimisation doivent être prises en compte lors de la gestion de l'analyse XML et de la génération de PDF. L'ensemble du processus nécessite que l'application frontale et l'API back-end fonctionnent ensemble, et il nécessite une certaine compréhension d'une variété de technologies.

XML peut être converti en images en utilisant un convertisseur XSLT ou une bibliothèque d'images. Convertisseur XSLT: Utilisez un processeur XSLT et une feuille de style pour convertir XML en images. Bibliothèque d'images: utilisez des bibliothèques telles que PIL ou ImageMagick pour créer des images à partir de données XML, telles que des formes de dessin et du texte.

Convertir XML en PDF avec une qualité de haute qualité sur votre téléphone mobile nécessite: analyser le XML dans le cloud et générer des PDF à l'aide d'une plate-forme informatique sans serveur. Choisissez un analyseur XML efficace et une bibliothèque de génération PDF. Gérer correctement les erreurs. Faites une utilisation complète de la puissance de cloud computing pour éviter les tâches lourdes sur votre téléphone. Ajustez la complexité en fonction des exigences, notamment le traitement des structures XML complexes, la génération de PDF de plusieurs pages et l'ajout d'images. Imprimez les informations du journal pour aider à déboguer. Optimiser les performances, sélectionner des analyseurs efficaces et des bibliothèques PDF et peut utiliser une programmation asynchrone ou des données XML prétraitées. Assurez-vous une bonne qualité de code et maintenabilité.
