python獲取父進程id

⑴ python同時打開幾個程序默認運行哪一個

操作系統的作用
隱藏醜陋復雜的硬體介面，提供良好的抽象介面
管理、調度進程，並且將多個進程對硬體的競爭變得有序
2. 多道技術產生背景

針對單核，實現並發
現在的主機一般是多核，那麼每個核都會利用多道技術
有 4 個 cpu，運行於 cpu1 的某個程序遇到 io 阻塞，會等到 io 結束再重新調度
會被調度到 4 個 cpu 中的任意一個，具體由操作系統調度演算法決定
3. 多道技術空間上的復用：如內存中同時有多道程序

4. 多道技術時間上的復用

復用一個 cpu 的時間片
注意，遇到 io 切，佔用 cpu 時間過長也切
核心在於切之前將進程的狀態保存下來
這樣才能保證下次切換回來時，能基於上次切走的位置繼續運行
進程的概念
進程是一個具有一定獨立功能的程序關於某個數據集合的一次運行活動
進程是操作系統動態執行的基本單元
在傳統的操作系統中，進程既是基本的分配單元，也是基本的執行單元
進程與程序的區別
程序是指令和數據的有序集合，是一個靜態的概念。程序可以作為一種軟體資料長期存在，是永久的
進程是程序在處理機上的一次執行過程,它是一個動態的概念。進程是有一定生命期的，是暫時的
5. 注意：同一個程序執行兩次，就會在操作系統中出現兩個進程。所以可以同時運行一個軟體，分別做不同的事情也不會混亂，比如可以打開兩個Pycharm做不同的事

6. 進程調度

要想多個進程交替運行，操作系統必須對這些進程進行調度
這個調度也不是隨即進行的，而是需要遵循一定的法則
由此就有了進程的調度演算法：先來先服務調度演算法、短作業優先調度演算法、時間片輪轉法、多級反饋隊列
並行和並發
並行是指在一個時間點上，有多個進程在被 cpu 計算，比如賽跑，兩個人都在不停的往前跑
並發是指資源有限的情況下，在一個時間段上，有多個進程在被 cpu 計算，交替輪流使用資源
並行與並發的區別
並行是從微觀上，也就是在一個精確的時間片刻，有不同的程序在執行，這就要求必須有多個處理器
並發是從宏觀上，在一個時間段上可以看出是同時執行的，比如一個伺服器同時處理多個 session
進程的三狀態
在程序運行的過程中，由於被操作系統的調度演算法控制，程序會進入幾個狀態
就緒
運行
阻塞
2. 舉例說明什麼是 argv，什麼是阻塞

import sys
print(sys.argv)

# 運行結果：
['G:/course_select/進程的概念.py']

# argv 指參數
# sys.argv 是 Python 解釋器在運行的時候傳遞進來的參數

# 首先在cmd輸入以下信息：
python G:/course_select/進程的概念.py
# 列印結果：
['G:/course_select/進程的概念.py']

# 然後在cmd中切換路徑到G盤，接著輸入 python course_select/進程的概念.py
# 列印結果：
['course_select/進程的概念.py']

# 接著，再在cmd中輸入：python course_select/進程的概念.py 123 abc
# 列印結果：
['course_select/進程的概念.py', '123', 'abc']

# 因此，以下程序不能在編輯器里運行，只能在 cmd 裡面使用 Python 運行本文件
# 然後要在後面加上 aaa bbb
# 就像上面的 python course_select/進程的概念.py 123 abc 一樣
if sys.argv[1] == "aaa" and sys.argv[2] == "bbb":
print("登錄成功")
else:
print("登錄失敗")
exit()
print(666)

# 而如果使用input(),其實就是一種阻塞
3. 進程的三狀態圖

.png
同步非同步
同步：形象的說，一件事的執行必須依賴另一件事的結束，強調的是順序性
非同步： 形象的說，兩件事情可以同時進行
注意：同步非同步和並行、並發沒關系
阻塞：等待，比如 input sleep recv accept recvfrom
非阻塞：不等待，start/terminate 都是非阻塞的
阻塞與非阻塞主要是從程序（線程）等待消息通知時的狀態角度來說的
可以分為四類：
同步阻塞
非同步阻塞
同步非阻塞
非同步非阻塞
start/terminate 都是非阻塞的
進程模塊
跟進程相關的基本都在這個模塊里：multiprocessing
父進程與子進程的對比分析
父進程，比如運行本文件
子進程，運行 Process(target=func).start()
父進程與子進程數據隔離
主進程等待子進程結束之後再結束
子進程和主進程之間默認是非同步的
from multiprocessing import Process
import time

def func():
time.sleep(1)
print(666)

if __name__ == "__main__":
# 開啟了一個新的進程，在這個新的進程里執行的 func()
Process(target=func).start()
time.sleep(1)
# 主進程
print(777)

# 777
# 666
# 運行結果仔細觀察發現有非同步的效果
# 也就是說，主進程和新的進程同時執行
3. 上面的示例中為什麼要有 if __name__ == "__main__"？其實這是 windows 操作系統開啟子進程的方式問題

4. 繼續深入

import time
import os
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(1)
print(666, os.getpid(), os.getppid())

if __name__ == "__main__":
# 代碼執行到這里並不代表開啟了子進程
p = Process(target=func)
# 開啟了一個子進程，並執行func()
p.start()
time.sleep(1)
print(777, os.getpid(), os.getppid())

# 主進程運行的結果
777 12340 1636
# 子進程運行的結果
666 7604 12340

# 由上面兩行結果可以得出：
# 利用 os.getpid() 證明兩個進程不一樣
# 另外每次運行，os.getpid() 結果都不一樣
# 但是，12340 是主進程的 id，7604 是子進程的 id
# 1636 是 Pycharm 的 id，排列特點不變
5. 開啟多個相同的子進程示例

import time
import os
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(3)
print(666, os.getpid(), os.getppid())

if __name__ == "__main__":
for i in range(10):
p = Process(target=func)
p.start()
time.sleep(1)
print(777, os.getpid(), os.getppid())

# 這里需要注意一點：Python 程序一直都是逐行執行
# 但是因為這里設置了時間延遲，因此會先執行主程序的代碼
# 運行結果：
777 29006 3833 # 暫停 2s 後再有下面的結果
666 29007 29006
666 29009 29006
666 29008 29006
666 29010 29006
666 29013 29006
666 29011 29006
666 29012 29006
666 29014 29006
666 29016 29006
666 29015 29006

# 觀察結果發現主進程只運行了一次
# 然後剩下的全是一個子進程重新運行的結果
# 主進程運行完不會結束，它會等子進程全部運行結束
# 注意變數 p 拿到的是最後一個子進程的 id
6. 開啟多個不同的子進程示例

import time
import os
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(2)
print(666, os.getpid(), os.getppid())

def func2():
print(111)

if __name__ == "__main__":
for i in range(3):
p = Process(target=func)
p.start()
for i in range(2):
p = Process(target=func2)
p.start()
time.sleep(1)
print(777, os.getpid(), os.getppid())

# 運行程序時仔細觀察結果顯示順序：
111
111
777 29316 3833
666 29319 29316
666 29317 29316
666 29318 29316
7. 給子進程傳參示例

from multiprocessing import Process

def func(name):
print(666, name)

if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=(777,)) # 注意是一個元組
p.start()

import time
from multiprocessing import Process

def func(num, name):
time.sleep(1)
print(num, "hello", name)

if __name__ == "__main__":
for i in range(10):
p = Process(target=func, args=(i, "abc"))
p.start()
print("主進程")

# 運行結果：
666 777
主進程
0 hello abc
2 hello abc
1 hello abc
3 hello abc
5 hello abc
4 hello abc
6 hello abc
7 hello abc
8 hello abc
9 hello abc

# 多運行幾次，發現子進程並不是完全按順序運行的
# 比如上面先出結果 2 hello abc，再出結果 1 hello abc
8. 子進程可以有返回值嗎：不能有返回值，因為子進程函數中的返回值無法傳遞給父進程

import time
from multiprocessing import Process

def func():
time.sleep(3)
print("這是子進程,3s後才運行")

if __name__ == "__main__":
Process(target=func).start()
print("主進程")

# 運行結果：
主進程
這是子進程,3s後才運行

# 主進程會默認等待子進程結束之後才結束
# 因為父進程要負責回收子進程佔用的操作系統資源
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python多進程只有一個進程在執行
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⑵ python怎麼獲得進程的pid

#-*-encoding:UTF-8-*-
importos
importsys
importstring
importpsutil
importre

defget_pid(name):
process_list=psutil.get_process_list()
regex="pid=(d+),sname='"+name+"'"
printregex
pid=0
forlineinprocess_list:
process_info=str(line)
ini_regex=re.compile(regex)
result=ini_regex.search(process_info)
ifresult!=None:
pid=string.atoi(result.group(1))
printresult.group()
break
defmain(argv):<br>name=argv[1]<br>get_pid(name)

if__name__=="__main__":
main(sys.argv)

⑶ python 中os.system和commands.getoutput的區別

1. 使用os.system("cmd")

這是最簡單的一種方法，特點是執行的時候程序會打出cmd在linux上執行的信息。使用前需要import os。

[python]

os.system("ls")

2. 使用Popen模塊產生新的process

現在大部分人都喜歡使用Popen。Popen方法不會列印出cmd在linux上執
行的信息。的確，Popen非常強大，支持多種參數和模式。使用前需要from subprocess import Popen,
PIPE。但是Popen函數有一個缺陷，就是它是一個阻塞的方法。如果運行cmd時產生的內容非常多，函數非常容易阻塞住。解決辦法是不使用
wait()方法，但是也不能獲得執行的返回值了。

Popen原型是：

[python]

subprocess.Popen(args, bufsize=0, executable=None, stdin=None, stdout=None, stderr=None, preexec_fn=None, close_fds=False, shell=False, cwd=None, env=None, universal_newlines=False, startupinfo=None, creationflags=0)

參數bufsize：指定緩沖。我到現在還不清楚這個參數的具體含義，望各個大牛指點。

參數executable用於指定可執行程序。一般情況下我們通過args參數來設置所要運行的程序。如果將參數shell設為 True，executable將指定程序使用的shell。在windows平台下，默認的shell由COMSPEC環境變數來指定。

參數stdin, stdout, stderr分別表示程序的標准輸入、輸出、錯誤句柄。他們可以是PIPE，文件描述符或文件對象，也可以設置為None，表示從父進程繼承。

參數preexec_fn只在Unix平台下有效，用於指定一個可執行對象（callable object），它將在子進程運行之前被調用。

參數Close_sfs：在windows平台
下，如果close_fds被設置為True，則新創建的子進程將不會繼承父進程的輸入、輸出、錯誤管
道。我們不能將close_fds設置為True同時重定向子進程的標准輸入、輸出與錯誤(stdin, stdout, stderr)。

如果參數shell設為true，程序將通過shell來執行。

參數cwd用於設置子進程的當前目錄。

參數env是字典類型，用於指定子進程的環境變數。如果env = None，子進程的環境變數將從父進程中繼承。

參數Universal_newlines:不同操作系統下，文本的換行符是不一樣的。如：windows下用』/r/n』表示換，而Linux下用 『/n』。如果將此參數設置為True，Python統一把這些換行符當作』/n』來處理。

參數startupinfo與createionflags只在windows下用效，它們將被傳遞給底層的CreateProcess()函數，用 於設置子進程的一些屬性，如：主窗口的外觀，進程的優先順序等等。

subprocess.PIPE
在創建Popen對象時，subprocess.PIPE可以初始化stdin, stdout或stderr參數，表示與子進程通信的標准流。

subprocess.STDOUT
創建Popen對象時，用於初始化stderr參數，表示將錯誤通過標准輸出流輸出。

Popen的方法：

Popen.poll()
用於檢查子進程是否已經結束。設置並返回returncode屬性。

Popen.wait()
等待子進程結束。設置並返回returncode屬性。

Popen.communicate(input=None)
與子進程進行交互。向stdin發送數據，或從stdout和stderr中讀取數據。可選參數input指定發送到子進程的參數。
Communicate()返回一個元組：(stdoutdata,
stderrdata)。注意：如果希望通過進程的stdin向其發送數據，在創建Popen對象的時候，參數stdin必須被設置為PIPE。同樣，如
果希望從stdout和stderr獲取數據，必須將stdout和stderr設置為PIPE。

Popen.send_signal(signal)
向子進程發送信號。

Popen.terminate()
停止(stop)子進程。在windows平台下，該方法將調用Windows API TerminateProcess（）來結束子進程。

Popen.kill()
殺死子進程。

Popen.stdin
如果在創建Popen對象是，參數stdin被設置為PIPE，Popen.stdin將返回一個文件對象用於策子進程發送指令。否則返回None。

Popen.stdout
如果在創建Popen對象是，參數stdout被設置為PIPE，Popen.stdout將返回一個文件對象用於策子進程發送指令。否則返回 None。

Popen.stderr
如果在創建Popen對象是，參數stdout被設置為PIPE，Popen.stdout將返回一個文件對象用於策子進程發送指令。否則返回 None。

Popen.pid
獲取子進程的進程ID。

Popen.returncode
獲取進程的返回值。如果進程還沒有結束，返回None。

例如：

[python]

p = Popen("cp -rf a/* b/", shell=True, stdout=PIPE, stderr=PIPE)
p.wait()
if p.returncode != 0:
print "Error."
return -1

3. 使用commands.getstatusoutput方法
這個方法也不會列印出cmd在linux上執行的信息。這個方法唯一的優點是，它不是一個阻塞的方法。即沒有Popen函數阻塞的問題。使用前需要import commands。

例如：

[python]

status, output = commands.getstatusoutput("ls")

還有隻獲得output和status的方法：

[python]

commands.getoutput("ls")
commands.getstatus("ls")

⑷ python腳本怎麼獲取遠程linux伺服器的進程名

進程信息
/proc目錄包含了所有正運行的進程目錄。這些目錄的名字和進程的標識符是一樣的。所以，如果你遍歷/proc目錄下那些使用數字作為它們的名字的目錄，你就會獲得所有現在正在運行的進程列表。在下面的代碼中process_list()函數返回所有現在正在運行的進程的標識符列表。當你執行這個程序後，這個列表的長度就是在系統上運行的總進程數。

復制代碼 代碼如下:

#!/usr/bin/env python
"""
List of all process IDs currently active
"""
from __future__ import print_function
import os
def process_list():
pids = []
for subdir in os.listdir('/proc'):
if subdir.isdigit():
pids.append(subdir)
return pids

if __name__=='__main__':
pids = process_list()
print('Total number of running processes:: {0}'.format(len(pids)))

上面的程序當執行後會顯示和下面類似的輸出：

復制代碼 代碼如下:
Total number of running processes:: 229

每個進程目錄包含了一些其他文件和目錄，如進程命令的調用，它正使用的共享庫以及其它的。
建議看看《Linux就該這么學》這本書

⑸ python使用標准庫根據進程名如何獲取進程的

在Python中，我們通過標准庫中的subprocess包來fork一個子進程，並運行一個外部的程序。
使用subprocess包中的函數創建子進程的時候，要注意:
1) 在創建子進程之後，父進程是否暫停，並等待子進程運行。
2) 函數返回什麼
3) 當returncode不為0時，父進程如何處理。

⑹ python中怎麼判斷子進程和父進程

python執行ps -ef | grep XXX XXX為你的進程，當有返回值的時候，說明你的進程存在，python檢查系統進程其實調用的也是linux的shell

⑺ python 獲取進程的pid

方法一:
使用subprocess 的check_output函數執行pidof命令

方法二:

使用pgrep命令,pgrep獲取的結果與pidof獲得的結果稍有不同.pgrep的進程id稍多幾個.pgrep命令可以使適用subprocess的check_out函數執行

方法三:
獲取當前腳本的pid進程

方法四:命令獲取+kill PID

說明：

注意：linux的進程號最大是是 32768 （32 位系統）和 2 的 22 次方（400w 左右）（64 位系統）。cut -c 9-15不夠，改成awk '{print $2}'

⑻ python 多進程

基於官方文檔：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/multiprocessing.html
日樂購，剛才看到的一個博客，寫的都不太對，還是基於官方的比較穩妥
我就是喜歡抄官方的，哈哈

通常我們使用Process實例化一個進程，並調用 他的 start() 方法啟動它。
這種方法和 Thread 是一樣的。

上圖中，我寫了 p.join() 所以主進程是 等待 子進程執行完後，才執行 print("運行結束")
否則就是反過來了（這個不一定，看你的語句了，順序其實是隨機的）例如：

主進加個 sleep

所以不加join() ,其實子進程和主進程是各干各的，誰也不等誰。都執行完後，文件運行就結束了

上面我們用了 os.getpid() 和 os.getppid() 獲取 當前進程，和父進程的id
下面就講一下，這兩個函數的用法：
os.getpid()
返回當前進程的id
os.getppid()
返回父進程的id。 父進程退出後，unix 返回初始化進程（1）中的一個
windows返回相同的id (可能被其他進程使用了)
這也就解釋了，為啥我上面 的程序運行多次， 第一次列印的parentid 都是 14212 了。
而子進程的父級 process id 是調用他的那個進程的 id ： 1940

視頻筆記：
多進程：使用大致方法：

參考： 進程通信（pipe和queue）

pool.map （函數可以有return 也可以共享內存或queue） 結果直接是個列表

poll.apply_async() （同map,只不過是一個進程，返回結果用 xx.get() 獲得）

報錯：

參考 ： https://blog.csdn.net/xiemanR/article/details/71700531

把 pool = Pool() 放到 if name == " main ": 下面初始化搞定。
結果：

這個肯定有解釋的

測試多進程計算效果：
進程池運行：

結果：

普通計算：

我們同樣傳入 1 2 10 三個參數測試：

其實對比下來開始快了一半的；
我們把循環里的數字去掉一個 0；
單進程：

多進程：

兩次測試 單進程/進程池 分別為 0.669 和 0.772 幾乎成正比的。
問題 二：
視圖：
post 視圖裡面

Music 類：

直接報錯：

寫在 類裡面也 在函數里用 self.pool 調用也不行，也是相同的錯誤。

最後 把 pool = Pool 直接寫在 search 函數裡面，奇跡出現了：

前台也能顯示搜索的音樂結果了

總結一點，進程這個東西，最好 寫在 直接運行的函數裡面，而不是 一個函數跳來跳去。因為最後可能 是在子進程的子進程運行的，這是不許的，會報錯。
還有一點，多進程運行的函數對象，不能是 lambda 函數。也許lambda 虛擬，在內存？？

使用 pool.map 子進程 函數報錯，導致整個 pool 掛了:
參考： https://blog.csdn.net/hedongho/article/details/79139606
主要你要，對函數內部捕獲錯誤，而不能讓異常拋出就可以了。

關於map 傳多個函數參數
我一開始，就是正常思維，多個參數，搞個元祖，讓參數一一對應不就行了：

報錯：

參考：
https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/84672527
普通的 process 當讓可以穿多個參數，map 卻不知道咋傳的。
apply_async 和map 一樣，不知道咋傳的。

最簡單的方法：
使用 starmap 而不是 map

結果：
子進程結束
1.8399453163146973
成功拿到結果了

關於map 和 starmap 不同的地方看源碼：

關於apply_async() ,我沒找到多參數的方法，大不了用 一個迭代的 starmap 實現。哈哈

關於 上面源碼裡面有 itertools.starmap
itertools 用法參考：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/itertools.html#itertool-functions

有個問題，多進程最好不要使用全部的 cpu , 因為這樣可能影響其他任務，所以 在進程池 添加 process 參數 指定，cpu 個數：

上面就是預留了 一個cpu 干其他事的

後面直接使用 Queue 遇到這個問題：

解決：
Manager().Queue() 代替 Queue()

因為 queue.get() 是堵塞型的，所以可以提前判斷是不是 空的，以免堵塞進程。比如下面這樣：
使用 queue.empty() 空為True