【莫煩】Multiprocessing 多程式

Amor167發表於2018-12-20

什麼是 Multiprocessing

和 threading 的比較

多程式 Multiprocessing 和多執行緒 threading 類似, 他們都是在 python 中用來並行運算的. 不過既然有了 threading, 為什麼 Python 還要出一個 multiprocessing 呢? 原因很簡單, 就是用來彌補 threading 的一些劣勢, 比如在 threading 教程中提到的GIL.

使用 multiprocessing 也非常簡單, 如果對 threading 有一定了解的朋友, 你們的享受時間就到了. 因為 python 把 multiprocessing 和 threading 的使用方法做的幾乎差不多. 這樣我們就更容易上手. 也更容易發揮你電腦多核系統的威力了!

新增程式 Process

匯入執行緒程式標準模組

import multiprocessing as mp
import threading as td

定義一個被執行緒和程式呼叫的函式

def job(a,d):
    print('aaaaa')

建立執行緒和程式

t1 = td.Thread(target=job,args=(1,2))
p1 = mp.Process(target=job,args=(1,2))

注意：Thread和Process的首字母都要大寫，被呼叫的函式沒有括號，被呼叫的函式的引數放在args(…)中

分別啟動執行緒和程式

t1.start()
p1.start()

分別連線執行緒和程式

t1.join()
p1.join()

完整的執行緒和程式建立使用對比程式碼

import multiprocessing as mp
import threading as td

def job(a,d):
    print('aaaaa')

t1 = td.Thread(target=job,args=(1,2))
p1 = mp.Process(target=job,args=(1,2))
t1.start()
p1.start()
t1.join()
p1.join()

從上面的使用對比程式碼可以看出，執行緒和程式的使用方法相似

運用

在運用時需要新增上一個定義main函式的語句

if __name__=='__main__':

完整的應用程式碼：

import multiprocessing as mp

def job(a,d):
    print('aaaaa')

if __name__=='__main__':#必須在main下否則會報錯
    p1 = mp.Process(target=job,args=(1,2))
    p1.start()
    p1.join()

執行環境要在terminal環境下，可能其他的編輯工具會出現執行結束後沒有列印結果，在terminal中的執行後列印的結果為：

aaaaa

儲存程式輸出 Queue

Queue的功能是將每個核或執行緒的運算結果放在隊裡中，等到每個執行緒或核執行完畢後再從佇列中取出結果，繼續載入運算。原因很簡單, 多執行緒呼叫的函式不能有返回值, 所以使用Queue儲存多個執行緒運算的結果

把結果放在 Queue 裡

定義一個被多執行緒呼叫的函式，q 就像一個佇列，用來儲存每次函式執行的結果

#該函式沒有返回值！！！
def job(q):
    res=0
    for i in range(1000):
        res+=i+i**2+i**3
    q.put(res)    #queue

主函式

定義一個多執行緒佇列，用來儲存結果

if __name__=='__main__':
    q = mp.Queue()

定義兩個執行緒函式，用來處理同一個任務。
注意：args 的引數只要一個值的時候，引數後面需要加一個逗號，表示args是可迭代的，後面可能還有別的引數，不加逗號會出錯

p1 = mp.Process(target=job,args=(q,))
p2 = mp.Process(target=job,args=(q,))

分別啟動、連線兩個執行緒

p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()

上面是分兩批處理的，所以這裡分兩批輸出，將結果分別儲存

res1 = q.get()
res2 = q.get()

列印最後的運算結果

print(res1+res2)

完整的程式碼

import multiprocessing as mp

def job(q):
    res=0
    for i in range(1000):
        res+=i+i**2+i**3
    q.put(res)    #queue

if __name__=='__main__':
    q = mp.Queue()
    p1 = mp.Process(target=job,args=(q,))
    p2 = mp.Process(target=job,args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    res1 = q.get()
    res2 = q.get()
    print(res1+res2)

執行的時候還是要在terminal中，最後執行結果為

499667166000

效率對比 threading & multiprocessing

上篇講了多程式/多核的運算，這次我們來對比下多程式，多執行緒和什麼都不做時的消耗時間，看看哪種方式更有效率。

建立多程式 multiprocessing

和上節一樣，首先import multiprocessing並定義要實現的job()，同時為了容易比較，我們將計算的次數增加到1000000

import multiprocessing as mp

def job(q):
    res = 0
    for i in range(1000000):
        res += i + i**2 + i**3
    q.put(res) # queue

因為多程式是多核運算，所以我們將上節的多程式程式碼命名為multicore()

def multicore():
    q = mp.Queue()
    p1 = mp.Process(target=job, args=(q,))
    p2 = mp.Process(target=job, args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    res1 = q.get()
    res2 = q.get()
    print('multicore:',res1 + res2)

建立多執行緒 multithread

接下來建立多執行緒程式，建立多執行緒和多程式有很多相似的地方。首先import threading然後定義multithread()完成同樣的任務

import threading as td

def multithread():
    q = mp.Queue() # thread可放入process同樣的queue中
    t1 = td.Thread(target=job, args=(q,))
    t2 = td.Thread(target=job, args=(q,))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    res1 = q.get()
    res2 = q.get()
    print('multithread:', res1 + res2)

建立普通函式

最後我們定義最普通的函式。注意，在上面例子中我們建立了兩個程式或執行緒，均對job()進行了兩次運算，所以在normal()中我們也讓它迴圈兩次

def normal():
    res = 0
    for _ in range(2):
        for i in range(1000000):
            res += i + i**2 + i**3
    print('normal:', res)

執行時間

最後，為了對比各函式執行時間，我們需要import time，然後依次執行定義好函式：

import time

if __name__ == '__main__':
    st = time.time()
    normal()
    st1 = time.time()
    print('normal time:', st1 - st)
    multithread()
    st2 = time.time()
    print('multithread time:', st2 - st1)
    multicore()
    print('multicore time:', time.time() - st2)

大功告成，下面我們來看下實際執行對比。

結果對比

"""
# range(1000000)
('normal:', 499999666667166666000000L)
('normal time:', 1.1306169033050537)
('thread:', 499999666667166666000000L)
('multithread time:', 1.3054230213165283)
('multicore:', 499999666667166666000000L)
('multicore time:', 0.646507978439331)
"""

普通/多執行緒/多程式的執行時間分別是1.13，1.3和0.64秒。我們發現多核/多程式最快，說明在同時間執行了多個任務。而多執行緒的執行時間居然比什麼都不做的程式還要慢一點，說明多執行緒還是有一定的短板的。參見(https://blog.csdn.net/qq_14820609/article/details/85128772)GIL部分。

我們將運算次數加十倍，再來看看三種方法的執行時間：

"""
# range(10000000)
('normal:', 4999999666666716666660000000L)
('normal time:', 40.041773080825806)
('thread:', 4999999666666716666660000000L)
('multithread time:', 41.777158975601196)
('multicore:', 4999999666666716666660000000L)
('multicore time:', 22.4337899684906)
"""

這次執行時間依然是多程式 < 普通 < 多執行緒，由此我們可以清晰地看出哪種方法更有效率。
什麼時候多執行緒更有效率呢，參見下文
Python中單執行緒、多執行緒和多程式的效率對比實驗

程式池 Pool

這次我們講程式池Pool。程式池就是我們將所要執行的東西，放到池子裡，Python會自行解決多程式的問題

首先import multiprocessing和定義job()

import multiprocessing as mp

def job(x):
    return x*x

程式池 Pool() 和 map()

然後我們定義一個Pool

pool = mp.Pool()

有了池子之後，就可以讓池子對應某一個函式，我們向池子裡丟資料，池子就會返回函式返回的值。Pool和之前的Process的不同點是丟向Pool的函式有返回值，而Process的沒有返回值。

接下來用map()獲取結果，在map()中需要放入函式和需要迭代運算的值，然後它會自動分配給CPU核，返回結果

res = pool.map(job, range(10))

讓我們來執行一下

def multicore():
    pool = mp.Pool()
    res = pool.map(job, range(10))
    print(res)
    
if __name__ == '__main__':
    multicore()

執行結果：

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

自定義核數量

我們怎麼知道Pool是否真的呼叫了多個核呢？我們可以把迭代次數增大些，然後開啟CPU負載看下CPU執行情況

開啟CPU負載(Mac)：活動監視器 > CPU > CPU負載(單擊一下即可)
(Windows)：工作管理員>效能>開啟資源監視器>CPU
Pool預設大小是CPU的核數，我們也可以通過在Pool中傳入processes引數即可自定義需要的核數量，

def multicore():
    pool = mp.Pool(processes=3) # 定義CPU核數量為3
    res = pool.map(job, range(10))
    print(res)

apply_async()

Pool除了map()外，還有可以返回結果的方式，那就是apply_async().

apply_async()中只能傳遞一個值，它只會放入一個核進行運算，但是傳入值時要注意是可迭代的，所以在傳入值後需要加逗號, 同時需要用get()方法獲取返回值

def multicore():
    pool = mp.Pool() 
    res = pool.map(job, range(10))
    print(res)
    res = pool.apply_async(job, (2,))
    # 用get獲得結果
    print(res.get())

執行結果；

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]  # map()
4 # apply_async()

用 apply_async() 輸出多個結果

那麼如何用apply_async()輸出多個迭代呢？

我們在apply_async()中多傳入幾個值試試

res = pool.apply_async(job, (2,3,4,))

結果會報錯：

TypeError: job() takes exactly 1 argument (3 given)

即apply_async()只能輸入一組引數。

在此我們將apply_async()放入迭代器中，定義一個新的multi_res

multi_res = [pool.apply_async(job, (i,)) for i in range(10)]

同樣在取出值時需要一個一個取出來

print([res.get() for res in multi_res])

合併程式碼

def multicore():
    pool = mp.Pool() 
    res = pool.map(job, range(10))
    print(res)
    res = pool.apply_async(job, (2,))
    # 用get獲得結果
    print(res.get())
    # 迭代器，i=0時apply一次，i=1時apply一次等等
    multi_res = [pool.apply_async(job, (i,)) for i in range(10)]
    # 從迭代器中取出
    print([res.get() for res in multi_res])

執行結果

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] # map()
4 
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] # multi_res

可以看出在apply用迭代器的得到的結果和用map得到的結果是一樣的

總結

Pool預設呼叫是CPU的核數，傳入processes引數可自定義CPU核數
map()放入迭代引數，返回多個結果
apply_async()只能放入一組引數，並返回一個結果，如果想得到map()的效果需要通過迭代

共享記憶體 shared memory

這節我們學習如何定義共享記憶體。只有用共享記憶體才能讓CPU之間有交流。

Shared Value

我們可以通過使用Value資料儲存在一個共享的記憶體表中。

import multiprocessing as mp

value1 = mp.Value('i', 0) 
value2 = mp.Value('d', 3.14)

其中d和i引數用來設定資料型別的，d表示一個雙精浮點型別，i表示一個帶符號的整型。更多的形式請檢視本頁最後的表.

Shared Array

在Python的mutiprocessing中，有還有一個Array類，可以和共享記憶體互動，來實現在程式之間共享資料。

array = mp.Array('i', [1, 2, 3, 4])

這裡的Array和numpy中的不同，它只能是一維的，不能是多維的。同樣和Value 一樣，需要定義資料形式，否則會報錯。我們會在後一節舉例說明這兩種的使用方法.
錯誤形式

array = mp.Array('i', [[1, 2], [3, 4]]) # 2維list

"""
TypeError: an integer is required
"""

參考資料形式

各引數代表的資料型別

| Type code | C Type             | Python Type       | Minimum size in bytes |
| --------- | ------------------ | ----------------- | --------------------- |
| `'b'`     | signed char        | int               | 1                     |
| `'B'`     | unsigned char      | int               | 1                     |
| `'u'`     | Py_UNICODE         | Unicode character | 2                     |
| `'h'`     | signed short       | int               | 2                     |
| `'H'`     | unsigned short     | int               | 2                     |
| `'i'`     | signed int         | int               | 2                     |
| `'I'`     | unsigned int       | int               | 2                     |
| `'l'`     | signed long        | int               | 4                     |
| `'L'`     | unsigned long      | int               | 4                     |
| `'q'`     | signed long long   | int               | 8                     |
| `'Q'`     | unsigned long long | int               | 8                     |
| `'f'`     | float              | float             | 4                     |
| `'d'`     | double             | float             | 8                     |

(來源：https://docs.python.org/3/library/array.html）

程式鎖 Lock

不加程式鎖

讓我們看看沒有加程式鎖時會產生什麼樣的結果。

import multiprocessing as mp
import time

def job(v, num):
    for _ in range(5):
        time.sleep(0.1) # 暫停0.1秒，讓輸出效果更明顯
        v.value += num # v.value獲取共享變數值
        print(v.value, end="")
        
def multicore():
    v = mp.Value('i', 0) # 定義共享變數
    p1 = mp.Process(target=job, args=(v,1))
    p2 = mp.Process(target=job, args=(v,3)) # 設定不同的number看如何搶奪記憶體
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    
if __name__ == '__main__':
    multicore()

在上面的程式碼中，我們定義了一個共享變數v，兩個程式都可以對它進行操作。在job()中我們想讓v每隔0.1秒輸出一次累加num的結果，但是在兩個程式p1和p2 中設定了不同的累加值。所以接下來讓我們來看下這兩個程式是否會出現衝突。

執行一下：

我們可以看到，程式1和程式2在相互搶著使用共享記憶體v。

加程式鎖

為了解決上述不同程式搶共享資源的問題，我們可以用加程式鎖來解決。

首先需要定義一個程式鎖

    l = mp.Lock() # 定義一個程式鎖

然後將程式鎖的資訊傳入各個程式中

    p1 = mp.Process(target=job, args=(v,1,l)) # 需要將Lock傳入
    p2 = mp.Process(target=job, args=(v,3,l))

在job()中設定程式鎖的使用，保證執行時一個程式的對鎖內內容的獨佔

def job(v, num, l):
    l.acquire() # 鎖住
    for _ in range(5):
        time.sleep(0.1) 
        v.value += num # v.value獲取共享記憶體
        print(v.value)
    l.release() # 釋放

完整程式碼：

import time
import multiprocessing as mp

def job(v, num, l):
    l.acquire() # 鎖住
    for _ in range(5):
        time.sleep(0.1) 
        v.value += num # 獲取共享記憶體
        print(v.value)
    l.release() # 釋放

def multicore():
    l = mp.Lock() # 定義一個程式鎖
    v = mp.Value('i', 0) # 定義共享記憶體
    p1 = mp.Process(target=job, args=(v,1,l)) # 需要將lock傳入
    p2 = mp.Process(target=job, args=(v,3,l)) 
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

if __name__ == '__main__':
    multicore()

執行一下，讓我們看看是否還會出現搶佔資源的情況：

顯然，程式鎖保證了程式p1的完整執行，然後才進行了程式p2的執行

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