⑴ python同时打开几个程序默认运行哪一个
操作系统的作用
隐藏丑陋复杂的硬件接口，提供良好的抽象接口
管理、调度进程，并且将多个进程对硬件的竞争变得有序
2. 多道技术产生背景
针对单核，实现并发
现在的主机一般是多核，那么每个核都会利用多道技术
有 4 个 cpu，运行于 cpu1 的某个程序遇到 io 阻塞，会等到 io 结束再重新调度
会被调度到 4 个 cpu 中的任意一个，具体由操作系统调度算法决定
3. 多道技术空间上的复用：如内存中同时有多道程序
4. 多道技术时间上的复用
复用一个 cpu 的时间片
注意，遇到 io 切，占用 cpu 时间过长也切
核心在于切之前将进程的状态保存下来
这样才能保证下次切换回来时，能基于上次切走的位置继续运行
进程的概念
进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动
进程是操作系统动态执行的基本单元
在传统的操作系统中，进程既是基本的分配单元，也是基本的执行单元
进程与程序的区别
程序是指令和数据的有序集合，是一个静态的概念。程序可以作为一种软件资料长期存在，是永久的
进程是程序在处理机上的一次执行过程,它是一个动态的概念。进程是有一定生命期的，是暂时的
5. 注意：同一个程序执行两次，就会在操作系统中出现两个进程。所以可以同时运行一个软件，分别做不同的事情也不会混乱，比如可以打开两个Pycharm做不同的事
6. 进程调度
要想多个进程交替运行，操作系统必须对这些进程进行调度
这个调度也不是随即进行的，而是需要遵循一定的法则
由此就有了进程的调度算法：先来先服务调度算法、短作业优先调度算法、时间片轮转法、多级反馈队列
并行和并发
并行是指在一个时间点上，有多个进程在被 cpu 计算，比如赛跑，两个人都在不停的往前跑
并发是指资源有限的情况下，在一个时间段上，有多个进程在被 cpu 计算，交替轮流使用资源
并行与并发的区别
并行是从微观上，也就是在一个精确的时间片刻，有不同的程序在执行，这就要求必须有多个处理器
并发是从宏观上，在一个时间段上可以看出是同时执行的，比如一个服务器同时处理多个 session
进程的三状态
在程序运行的过程中，由于被操作系统的调度算法控制，程序会进入几个状态
就绪
运行
阻塞
2. 举例说明什么是 argv，什么是阻塞
import sys
print(sys.argv)
# 运行结果：
['G:/course_select/进程的概念.py']
# argv 指参数
# sys.argv 是 Python 解释器在运行的时候传递进来的参数
# 首先在cmd输入以下信息：
python G:/course_select/进程的概念.py
# 打印结果：
['G:/course_select/进程的概念.py']
# 然后在cmd中切换路径到G盘，接着输入 python course_select/进程的概念.py
# 打印结果：
['course_select/进程的概念.py']
# 接着，再在cmd中输入：python course_select/进程的概念.py 123 abc
# 打印结果：
['course_select/进程的概念.py', '123', 'abc']
# 因此，以下程序不能在编辑器里运行，只能在 cmd 里面使用 Python 运行本文件
# 然后要在后面加上 aaa bbb
# 就像上面的 python course_select/进程的概念.py 123 abc 一样
if sys.argv[1] == "aaa" and sys.argv[2] == "bbb":
print("登录成功")
else:
print("登录失败")
exit()
print(666)
# 而如果使用input(),其实就是一种阻塞
3. 进程的三状态图
.png
同步异步
同步：形象的说，一件事的执行必须依赖另一件事的结束，强调的是顺序性
异步： 形象的说，两件事情可以同时进行
注意：同步异步和并行、并发没关系
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
阻塞与非阻塞主要是从程序（线程）等待消息通知时的状态角度来说的
可以分为四类：
同步阻塞
异步阻塞
同步非阻塞
异步非阻塞
start/terminate 都是非阻塞的
进程模块
跟进程相关的基本都在这个模块里：multiprocessing
父进程与子进程的对比分析
父进程，比如运行本文件
子进程，运行 Process(target=func).start()
父进程与子进程数据隔离
主进程等待子进程结束之后再结束
子进程和主进程之间默认是异步的
from multiprocessing import Process
import time
def func():
time.sleep(1)
print(666)
if __name__ == "__main__":
# 开启了一个新的进程，在这个新的进程里执行的 func()
Process(target=func).start()
time.sleep(1)
# 主进程
print(777)
# 777
# 666
# 运行结果仔细观察发现有异步的效果
# 也就是说，主进程和新的进程同时执行
3. 上面的示例中为什么要有 if __name__ == "__main__"？其实这是 windows 操作系统开启子进程的方式问题
4. 继续深入
import time
import os
from multiprocessing import Process
def func():
time.sleep(1)
print(666, os.getpid(), os.getppid())
if __name__ == "__main__":
# 代码执行到这里并不代表开启了子进程
p = Process(target=func)
# 开启了一个子进程，并执行func()
p.start()
time.sleep(1)
print(777, os.getpid(), os.getppid())
# 主进程运行的结果
777 12340 1636
# 子进程运行的结果
666 7604 12340
# 由上面两行结果可以得出：
# 利用 os.getpid() 证明两个进程不一样
# 另外每次运行，os.getpid() 结果都不一样
# 但是，12340 是主进程的 id，7604 是子进程的 id
# 1636 是 Pycharm 的 id，排列特点不变
5. 开启多个相同的子进程示例
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())
# 这里需要注意一点：Python 程序一直都是逐行执行
# 但是因为这里设置了时间延迟，因此会先执行主程序的代码
# 运行结果：
777 29006 3833 # 暂停 2s 后再有下面的结果
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
# 观察结果发现主进程只运行了一次
# 然后剩下的全是一个子进程重新运行的结果
# 主进程运行完不会结束，它会等子进程全部运行结束
# 注意变量 p 拿到的是最后一个子进程的 id
6. 开启多个不同的子进程示例
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())
# 运行程序时仔细观察结果显示顺序：
111
111
777 29316 3833
666 29319 29316
666 29317 29316
666 29318 29316
7. 给子进程传参示例
from multiprocessing import Process
def func(name):
print(666, name)
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=(777,)) # 注意是一个元组
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("主进程")
# 运行结果：
666 777
主进程
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
# 多运行几次，发现子进程并不是完全按顺序运行的
# 比如上面先出结果 2 hello abc，再出结果 1 hello abc
8. 子进程可以有返回值吗：不能有返回值，因为子进程函数中的返回值无法传递给父进程
import time
from multiprocessing import Process
def func():
time.sleep(3)
print("这是子进程,3s后才运行")
if __name__ == "__main__":
Process(target=func).start()
print("主进程")
# 运行结果：
主进程
这是子进程,3s后才运行
# 主进程会默认等待子进程结束之后才结束
# 因为父进程要负责回收子进程占用的操作系统资源
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深入理解Java中的wait() 方法
使用场景 当某个线程获取到锁后，发现当前还不满足执行的条件，就可以调用对象锁的wait方法，进入等待状态。 直到某个时刻，外在条件满足了，就可以由其他线程通过调用notify()或者notifyAll()方法，来唤醒此线程。 这篇文章将侧重于讨论wait()方法对于线程状态的影响，以及被唤醒后线程的状态变更。 条件 只有已经获取锁的线程，才可以调用锁的wait方法，否则会抛出异常IllegalMonitorStateException。 比如下面的代码，A获得了锁后，主动调用wait方法释放锁和
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python多进程只有一个进程在执行
python两个进程同时开启只运行了一个。
⑵ python怎么获得进程的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的区别
1. 使用os.system("cmd")
这是最简单的一种方法，特点是执行的时候程序会打出cmd在linux上执行的信息。使用前需要import os。
[python]
os.system("ls")
2. 使用Popen模块产生新的process
现在大部分人都喜欢使用Popen。Popen方法不会打印出cmd在linux上执
行的信息。的确，Popen非常强大，支持多种参数和模式。使用前需要from subprocess import Popen,
PIPE。但是Popen函数有一个缺陷，就是它是一个阻塞的方法。如果运行cmd时产生的内容非常多，函数非常容易阻塞住。解决办法是不使用
wait()方法，但是也不能获得执行的返回值了。
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)
参数bufsize：指定缓冲。我到现在还不清楚这个参数的具体含义，望各个大牛指点。
参数executable用于指定可执行程序。一般情况下我们通过args参数来设置所要运行的程序。如果将参数shell设为 True，executable将指定程序使用的shell。在windows平台下，默认的shell由COMSPEC环境变量来指定。
参数stdin, stdout, stderr分别表示程序的标准输入、输出、错误句柄。他们可以是PIPE，文件描述符或文件对象，也可以设置为None，表示从父进程继承。
参数preexec_fn只在Unix平台下有效，用于指定一个可执行对象（callable object），它将在子进程运行之前被调用。
参数Close_sfs：在windows平台
下，如果close_fds被设置为True，则新创建的子进程将不会继承父进程的输入、输出、错误管
道。我们不能将close_fds设置为True同时重定向子进程的标准输入、输出与错误(stdin, stdout, stderr)。
如果参数shell设为true，程序将通过shell来执行。
参数cwd用于设置子进程的当前目录。
参数env是字典类型，用于指定子进程的环境变量。如果env = None，子进程的环境变量将从父进程中继承。
参数Universal_newlines:不同操作系统下，文本的换行符是不一样的。如：windows下用’/r/n’表示换，而Linux下用 ‘/n’。如果将此参数设置为True，Python统一把这些换行符当作’/n’来处理。
参数startupinfo与createionflags只在windows下用效，它们将被传递给底层的CreateProcess()函数，用 于设置子进程的一些属性，如：主窗口的外观，进程的优先级等等。
subprocess.PIPE
在创建Popen对象时，subprocess.PIPE可以初始化stdin, stdout或stderr参数，表示与子进程通信的标准流。
subprocess.STDOUT
创建Popen对象时，用于初始化stderr参数，表示将错误通过标准输出流输出。
Popen的方法：
Popen.poll()
用于检查子进程是否已经结束。设置并返回returncode属性。
Popen.wait()
等待子进程结束。设置并返回returncode属性。
Popen.communicate(input=None)
与子进程进行交互。向stdin发送数据，或从stdout和stderr中读取数据。可选参数input指定发送到子进程的参数。
Communicate()返回一个元组：(stdoutdata,
stderrdata)。注意：如果希望通过进程的stdin向其发送数据，在创建Popen对象的时候，参数stdin必须被设置为PIPE。同样，如
果希望从stdout和stderr获取数据，必须将stdout和stderr设置为PIPE。
Popen.send_signal(signal)
向子进程发送信号。
Popen.terminate()
停止(stop)子进程。在windows平台下，该方法将调用Windows API TerminateProcess（）来结束子进程。
Popen.kill()
杀死子进程。
Popen.stdin
如果在创建Popen对象是，参数stdin被设置为PIPE，Popen.stdin将返回一个文件对象用于策子进程发送指令。否则返回None。
Popen.stdout
如果在创建Popen对象是，参数stdout被设置为PIPE，Popen.stdout将返回一个文件对象用于策子进程发送指令。否则返回 None。
Popen.stderr
如果在创建Popen对象是，参数stdout被设置为PIPE，Popen.stdout将返回一个文件对象用于策子进程发送指令。否则返回 None。
Popen.pid
获取子进程的进程ID。
Popen.returncode
获取进程的返回值。如果进程还没有结束，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
这个方法也不会打印出cmd在linux上执行的信息。这个方法唯一的优点是，它不是一个阻塞的方法。即没有Popen函数阻塞的问题。使用前需要import commands。
例如：
[python]
status, output = commands.getstatusoutput("ls")
还有只获得output和status的方法：
[python]
commands.getoutput("ls")
commands.getstatus("ls")
⑷ python脚本怎么获取远程linux服务器的进程名
进程信息
/proc目录包含了所有正运行的进程目录。这些目录的名字和进程的标识符是一样的。所以，如果你遍历/proc目录下那些使用数字作为它们的名字的目录，你就会获得所有现在正在运行的进程列表。在下面的代码中process_list()函数返回所有现在正在运行的进程的标识符列表。当你执行这个程序后，这个列表的长度就是在系统上运行的总进程数。
复制代码 代码如下:
#!/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)))
上面的程序当执行后会显示和下面类似的输出：
复制代码 代码如下:
Total number of running processes:: 229
每个进程目录包含了一些其他文件和目录，如进程命令的调用，它正使用的共享库以及其它的。
建议看看《Linux就该这么学》这本书
⑸ python使用标准库根据进程名如何获取进程的
在Python中，我们通过标准库中的subprocess包来fork一个子进程，并运行一个外部的程序。
使用subprocess包中的函数创建子进程的时候，要注意:
1) 在创建子进程之后，父进程是否暂停，并等待子进程运行。
2) 函数返回什么
3) 当returncode不为0时，父进程如何处理。
⑹ python中怎么判断子进程和父进程
python执行ps -ef | grep XXX XXX为你的进程，当有返回值的时候，说明你的进程存在，python检查系统进程其实调用的也是linux的shell
⑺ python 获取进程的pid
方法一:
使用subprocess 的check_output函数执行pidof命令
方法二:
使用pgrep命令,pgrep获取的结果与pidof获得的结果稍有不同.pgrep的进程id稍多几个.pgrep命令可以使适用subprocess的check_out函数执行
方法三:
获取当前脚本的pid进程
方法四:命令获取+kill PID
说明：
注意：linux的进程号最大是是 32768 （32 位系统）和 2 的 22 次方（400w 左右）（64 位系统）。cut -c 9-15不够，改成awk '{print $2}'
⑻ python 多进程
基于官方文档：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/multiprocessing.html
日乐购，刚才看到的一个博客，写的都不太对，还是基于官方的比较稳妥
我就是喜欢抄官方的，哈哈
通常我们使用Process实例化一个进程，并调用 他的 start() 方法启动它。
这种方法和 Thread 是一样的。
上图中，我写了 p.join() 所以主进程是 等待 子进程执行完后，才执行 print("运行结束")
否则就是反过来了（这个不一定，看你的语句了，顺序其实是随机的）例如：
主进加个 sleep
所以不加join() ,其实子进程和主进程是各干各的，谁也不等谁。都执行完后，文件运行就结束了
上面我们用了 os.getpid() 和 os.getppid() 获取 当前进程，和父进程的id
下面就讲一下，这两个函数的用法：
os.getpid()
返回当前进程的id
os.getppid()
返回父进程的id。 父进程退出后，unix 返回初始化进程（1）中的一个
windows返回相同的id (可能被其他进程使用了)
这也就解释了，为啥我上面 的程序运行多次， 第一次打印的parentid 都是 14212 了。
而子进程的父级 process id 是调用他的那个进程的 id ： 1940
视频笔记：
多进程：使用大致方法：
参考： 进程通信（pipe和queue）
pool.map （函数可以有return 也可以共享内存或queue） 结果直接是个列表
poll.apply_async() （同map,只不过是一个进程，返回结果用 xx.get() 获得）
报错：
参考 ： https://blog.csdn.net/xiemanR/article/details/71700531
把 pool = Pool() 放到 if name == " main ": 下面初始化搞定。
结果：
这个肯定有解释的
测试多进程计算效果：
进程池运行：
结果：
普通计算：
我们同样传入 1 2 10 三个参数测试：
其实对比下来开始快了一半的；
我们把循环里的数字去掉一个 0；
单进程：
多进程：
两次测试 单进程/进程池 分别为 0.669 和 0.772 几乎成正比的。
问题 二：
视图：
post 视图里面
Music 类：
直接报错：
写在 类里面也 在函数里用 self.pool 调用也不行，也是相同的错误。
最后 把 pool = Pool 直接写在 search 函数里面，奇迹出现了：
前台也能显示搜索的音乐结果了
总结一点，进程这个东西，最好 写在 直接运行的函数里面，而不是 一个函数跳来跳去。因为最后可能 是在子进程的子进程运行的，这是不许的，会报错。
还有一点，多进程运行的函数对象，不能是 lambda 函数。也许lambda 虚拟，在内存？？
使用 pool.map 子进程 函数报错，导致整个 pool 挂了:
参考： https://blog.csdn.net/hedongho/article/details/79139606
主要你要，对函数内部捕获错误，而不能让异常抛出就可以了。
关于map 传多个函数参数
我一开始，就是正常思维，多个参数，搞个元祖，让参数一一对应不就行了：
报错：
参考：
https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/84672527
普通的 process 当让可以穿多个参数，map 却不知道咋传的。
apply_async 和map 一样，不知道咋传的。
最简单的方法：
使用 starmap 而不是 map
结果：
子进程结束
1.8399453163146973
成功拿到结果了
关于map 和 starmap 不同的地方看源码：
关于apply_async() ,我没找到多参数的方法，大不了用 一个迭代的 starmap 实现。哈哈
关于 上面源码里面有 itertools.starmap
itertools 用法参考：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/itertools.html#itertool-functions
有个问题，多进程最好不要使用全部的 cpu , 因为这样可能影响其他任务，所以 在进程池 添加 process 参数 指定，cpu 个数：
上面就是预留了 一个cpu 干其他事的
后面直接使用 Queue 遇到这个问题：
解决：
Manager().Queue() 代替 Queue()
因为 queue.get() 是堵塞型的，所以可以提前判断是不是 空的，以免堵塞进程。比如下面这样：
使用 queue.empty() 空为True