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【Python使用】python高级进阶知识md总结第5篇：获取进程编号,1. 获取进程编号的目的【附代码文档】

2024-03-20 17:20 由 程序员一诺yinuo 发表于 #后端开发

python高级进阶全知识知识笔记总结完整教程（附代码资料）主要内容讲述：操作系统，虚拟机软件，Ubuntu操作系统，Linux内核及发行版，查看目录命令，切换目录命令，绝对路径和相对路径，创建、删除文件及目录命令，复制、移动文件及目录命令，终端命令格式的组成，查看命令帮助。HTTP 请求报文，HTTP响应报文，搭建Python自带静态Web服务器，静态Web服务器-返回固定页面数据。静态Web服务器-返回指定页面数据，静态Web服务器-多任务版，静态Web服务器-面向对象开发。静态Web服务器-命令行启动动态绑定端口号，html 的介绍，html 的基本结构，vscode 的基本使用，初始常用的 html 标签，资源路径，列表标签，表格标签。表单标签，表单提交，css 的介绍，css 的引入方式，css 选择器。css 属性，JavaScript的介绍，JavaScript的使用方式，变量和数据类型，函数定义和调用，变量作用域，条件语句，获取标签元素。操作标签元素属性，数组及操作方法，循环语句，字符串拼接，定时器，jQuery的介绍，jQuery的用法，jQuery选择器，选择集过滤。选择集转移，获取和设置元素内容，获取和设置元素属性，jQuery事件，事件，JavaScript对象，json。ajax，数据库，关系型数据库管理系统。MySQL数据库，数据类型和约束。命令行客户端MySQL的使用，as和distinct关键字，where条件查询，排序，分页查询。ls命令选项，mkdir和rm命令选项，cp和mv命令选项，重定向命令，查看文件内容命令，链接命令，文本搜索命令，查找文件命令。聚合函数，分组查询，连接查询-内连接，连接查询-左连接，连接查询-右连接，连接查询-自连接，子查询。数据库设计之三范式，外键SQL语句的编写，演练-分组和聚合函数的组合使用，将查询结果插入到其它表中，使用连接更新表中某个字段数据。创建表并给某个字段添加数据，修改goods表结构，PyMySQL的使用。事务，索引。闭包，闭包的使用，修改闭包内使用的外部变量，装饰器，装饰器的使用，通用装饰器的使用，多个装饰器的使用。带有参数的装饰器，类装饰器的使用，web框架概述，框架程序开发，模板替换功能开发。路由列表功能开发，装饰器方式的添加路由，显示股票信息页面的开发，个人中心数据接口的开发，ajax请求数据渲染个人中心页面。logging日志，property属性。with语句和上下文管理器，生成器的创建方式。深拷贝和浅拷贝，正则表达式的概述，re模块介绍，匹配单个字符。压缩和解压缩命令，文件权限命令，获取管理员权限的相关命令，用户相关操作，用户组相关操作，远程登录、远程拷贝命令。匹配多个字符，匹配开头和结尾，匹配分组。编辑器 vim，软件安装，软件卸载，多任务的介绍，进程，多进程的使用。获取进程编号，进程执行带有参数的任务，进程的注意点，线程，多线程的使用。线程执行带有参数的任务，线程的注意点，互斥锁。死锁，进程和线程的对比，IP 地址的介绍，端口和端口号的介绍，TCP 的介绍，socket 的介绍。TCP 网络应用程序开发流程，TCP 客户端程序开发，TCP服务端程序开发，TCP网络应用程序的注意点。案例-多任务版TCP服务端程序开发，socket之send和recv原理剖析，HTTP 协议，URL，查看HTTP协议的通信过程。

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获取进程编号

学习目标

  • 能够知道如果获取进程编号

1. 获取进程编号的目的

获取进程编号的目的是验证主进程和子进程的关系，可以得知子进程是由那个主进程创建出来的。

获取进程编号的两种操作

  • 获取当前进程编号
  • 获取当前父进程编号

2. 获取当前进程编号

os.getpid() 表示获取当前进程编号

示例代码:

import multiprocessing
import time
import os


  
  
# 跳舞任务
  
  
def dance():
    # 获取当前进程的编号
    print("dance:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("dance:", multiprocessing.current_process())
    for i in range(5):
        print("跳舞中...")
        time.sleep(0.2)
        # 扩展:根据进程编号杀死指定进程
        os.kill(os.getpid(), 9)


  
  
# 唱歌任务
  
  
def sing():
    # 获取当前进程的编号
    print("sing:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("sing:", multiprocessing.current_process())
    for i in range(5):
        print("唱歌中...")
        time.sleep(0.2)


if __name__ == '__main__':

    # 获取当前进程的编号
    print("main:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("main:", multiprocessing.current_process())
    # 创建跳舞的子进程
    # group: 表示进程组，目前只能使用None
    # target: 表示执行的目标任务名(函数名、方法名)
    # name: 进程名称, 默认是Process-1, .....
    dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, name="myprocess1")
    sing_process = multiprocessing.Process(target=sing)

    # 启动子进程执行对应的任务
    dance_process.start()
    sing_process.start()

执行结果:

main: 70763
main: <_MainProcess(MainProcess, started)>
dance: 70768
dance: <Process(myprocess1, started)>
跳舞中...
sing: 70769
sing: <Process(Process-2, started)>
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...

3. 获取当前父进程编号

os.getppid() 表示获取当前父进程编号

示例代码:

import multiprocessing
import time
import os


  
  
# 跳舞任务
  
  
def dance():
    # 获取当前进程的编号
    print("dance:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("dance:", multiprocessing.current_process())
    # 获取父进程的编号
    print("dance的父进程编号:", os.getppid())
    for i in range(5):
        print("跳舞中...")
        time.sleep(0.2)
        # 扩展:根据进程编号杀死指定进程
        os.kill(os.getpid(), 9)


  
  
# 唱歌任务
  
  
def sing():
    # 获取当前进程的编号
    print("sing:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("sing:", multiprocessing.current_process())
    # 获取父进程的编号
    print("sing的父进程编号:", os.getppid())
    for i in range(5):
        print("唱歌中...")
        time.sleep(0.2)


if __name__ == '__main__':

    # 获取当前进程的编号
    print("main:", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("main:", multiprocessing.current_process())
    # 创建跳舞的子进程
    # group: 表示进程组，目前只能使用None
    # target: 表示执行的目标任务名(函数名、方法名)
    # name: 进程名称, 默认是Process-1, .....
    dance_process = multiprocessing.Process(target=dance, name="myprocess1")
    sing_process = multiprocessing.Process(target=sing)

    # 启动子进程执行对应的任务
    dance_process.start()
    sing_process.start()

main: 70860
main: <_MainProcess(MainProcess, started)>
dance: 70861
dance: <Process(myprocess1, started)>
dance的父进程编号: 70860
跳舞中...
sing: 70862
sing: <Process(Process-2, started)>
sing的父进程编号: 70860
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...
唱歌中...

4. 小结

  • 获取当前进程编号

    • os.getpid()

  • 获取当前父进程编号

    • os.getppid()

  • 获取进程编号可以查看父子进程的关系

进程执行带有参数的任务

学习目标

  • 能够写出进程执行带有参数的任务

1. 进程执行带有参数的任务的介绍

前面我们使用进程执行的任务是没有参数的，假如我们使用进程执行的任务带有参数，如何给函数传参呢?

Process类执行任务并给任务传参数有两种方式:

  • args 表示以元组的方式给执行任务传参
  • kwargs 表示以字典方式给执行任务传参

2. args参数的使用

示例代码:

import multiprocessing
import time


  
  
# 带有参数的任务
  
  
def task(count):
    for i in range(count):
        print("任务执行中..")
        time.sleep(0.2)
    else:
        print("任务执行完成")


if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    # args: 以元组的方式给任务传入参数
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task, args=(5,))
    sub_process.start()

执行结果:

任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行完成

3. kwargs参数的使用

示例代码:

import multiprocessing
import time


  
  
# 带有参数的任务
  
  
def task(count):
    for i in range(count):
        print("任务执行中..")
        time.sleep(0.2)
    else:
        print("任务执行完成")


if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程

    # kwargs: 表示以字典方式传入参数
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task, kwargs={"count": 3})
    sub_process.start()

执行结果:

任务执行中..
任务执行中..
任务执行中..
任务执行完成

4. 小结

  • 进程执行任务并传参有两种方式:

    • 元组方式传参(args): 元组方式传参一定要和参数的顺序保持一致。
    • 字典方式传参(kwargs): 字典方式传参字典中的key一定要和参数名保持一致。

进程的注意点

学习目标

  • 能够说出进程的注意点

1. 进程的注意点介绍

  1. 进程之间不共享全局变量
  2. 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

2. 进程之间不共享全局变量

import multiprocessing
import time

  
  
# 定义全局变量
  
  
g_list = list()


  
  
# 添加数据的任务
  
  
def add_data():
    for i in range(5):
        g_list.append(i)
        print("add:", i)
        time.sleep(0.2)

    # 代码执行到此，说明数据添加完成
    print("add_data:", g_list)


def read_data():
    print("read_data", g_list)


if __name__ == '__main__':
    # 创建添加数据的子进程
    add_data_process = multiprocessing.Process(target=add_data)
    # 创建读取数据的子进程
    read_data_process = multiprocessing.Process(target=read_data)

    # 启动子进程执行对应的任务
    add_data_process.start()
    # 主进程等待添加数据的子进程执行完成以后程序再继续往下执行，读取数据
    add_data_process.join()
    read_data_process.start()

    print("main:", g_list)

    # 总结: 多进程之间不共享全局变量

执行结果:

add: 0
add: 1
add: 2
add: 3
add: 4
add_data: [0, 1, 2, 3, 4]
main: []
read_data []

进程之间不共享全局变量的解释效果图:

3. 进程之间不共享全局变量的小结

  • 创建子进程会对主进程资源进行拷贝，也就是说子进程是主进程的一个副本，好比是一对双胞胎，之所以进程之间不共享全局变量，是因为操作的不是同一个进程里面的全局变量，只不过不同进程里面的全局变量名字相同而已。

4. 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

假如我们现在创建一个子进程，这个子进程执行完大概需要2秒钟，现在让主进程执行0.5秒钟就退出程序，查看一下执行结果，示例代码如下:

import multiprocessing
import time


  
  
# 定义进程所需要执行的任务
  
  
def task():
    for i in range(10):
        print("任务执行中...")
        time.sleep(0.2)

if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task)
    sub_process.start()

    # 主进程延时0.5秒钟
    time.sleep(0.5)
    print("over")
    exit()

    # 总结： 主进程会等待所有的子进程执行完成以后程序再退出

执行结果:

任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
over
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...

说明:

通过上面代码的执行结果，我们可以得知: 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

假如我们就让主进程执行0.5秒钟，子进程就销毁不再执行，那怎么办呢?

  • 我们可以设置守护主进程 或者 在主进程退出之前 让子进程销毁

守护主进程:

  • 守护主进程就是主进程退出子进程销毁不再执行

子进程销毁:

  • 子进程执行结束

保证主进程正常退出的示例代码:

import multiprocessing
import time


  
  
# 定义进程所需要执行的任务
  
  
def task():
    for i in range(10):
        print("任务执行中...")
        time.sleep(0.2)

if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    sub_process = multiprocessing.Process(target=task)
    # 设置守护主进程，主进程退出子进程直接销毁，子进程的生命周期依赖与主进程
    # sub_process.daemon = True
    sub_process.start()

    time.sleep(0.5)
    print("over")
    # 让子进程销毁
    sub_process.terminate()
    exit()

    # 总结： 主进程会等待所有的子进程执行完成以后程序再退出
    # 如果想要主进程退出子进程销毁，可以设置守护主进程或者在主进程退出之前让子进程销毁

执行结果:

任务执行中...
任务执行中...
任务执行中...
over

5. 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束的小结

  • 为了保证子进程能够正常的运行，主进程会等所有的子进程执行完成以后再销毁，设置守护主进程的目的是主进程退出子进程销毁，不让主进程再等待子进程去执行。
  • 设置守护主进程方式： 子进程对象.daemon = True
  • 销毁子进程方式： 子进程对象.terminate()

线程

学习目标

能够知道线程的作用

1. 线程的介绍

在Python中，想要实现多任务除了使用进程，还可以使用线程来完成，线程是实现多任务的另外一种方式。

2. 线程的概念

线程是进程中执行代码的一个分支，每个执行分支（线程）要想工作执行代码需要cpu进行调度 ，也就是说线程是cpu调度的基本单位，每个进程至少都有一个线程，而这个线程就是我们通常说的主线程。

3. 线程的作用

多线程可以完成多任务

多线程效果图:

4. 小结

  • 线程是Python程序中实现多任务的另外一种方式，线程的执行需要cpu调度来完成。

多线程的使用

学习目标

  • 能够使用多线程完成多任务

1. 导入线程模块

  
  
#导入线程模块
  
  
import threading

2. 线程类Thread参数说明

Thread([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

  • group: 线程组，目前只能使用None
  • target: 执行的目标任务名
  • args: 以元组的方式给执行任务传参
  • kwargs: 以字典方式给执行任务传参
  • name: 线程名，一般不用设置

3. 启动线程

启动线程使用start方法

4. 多线程完成多任务的代码

import threading
import time

  
  
# 唱歌任务
  
  
def sing():
    # 扩展： 获取当前线程
    # print("sing当前执行的线程为：", threading.current_thread())
    for i in range(3):
        print("正在唱歌...%d" % i)
        time.sleep(1)

  
  
# 跳舞任务
  
  
def dance():
    # 扩展： 获取当前线程
    # print("dance当前执行的线程为：", threading.current_thread())
    for i in range(3):
        print("正在跳舞...%d" % i)
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    # 扩展： 获取当前线程
    # print("当前执行的线程为：", threading.current_thread())
    # 创建唱歌的线程
    # target： 线程执行的函数名
    sing_thread = threading.Thread(target=sing)

    # 创建跳舞的线程
    dance_thread = threading.Thread(target=dance)

    # 开启线程
    sing_thread.start()
    dance_thread.start()

执行结果:

正在唱歌...0
正在跳舞...0
正在唱歌...1
正在跳舞...1
正在唱歌...2
正在跳舞...2

5. 小结

  1. 导入线程模块

    • import threading

  2. 创建子线程并指定执行的任务

    • sub_thread = threading.Thread(target=任务名)

  3. 启动线程执行任务

    • sub_thread.start()

未完待续， 同学们请等待下一期

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