Python如何开另一个进程

Python开另一个进程的方法有几种，包括使用subprocess模块、multiprocessing模块等。subprocess模块可以用来启动新的进程并与其进行通信，multiprocessing模块则主要用于并行任务处理。我们将详细介绍subprocess模块的使用方法。其中，subprocess模块提供了丰富的API来启动和管理子进程，特别是通过subprocess.run()、subprocess.Popen()等函数来实现，这里我们重点介绍subprocess.run()的使用。它能够启动一个新进程，等待它完成，并返回一个CompletedProcess实例，其中包含了执行结果的详细信息。

一、SUBPROCESS模块

subprocess模块是Python中用于启动新进程并与其通信的标准库。它为我们提供了多种方法来启动和管理子进程，下面我们详细介绍其中的一些常用方法。

SUBPROCESS.RUN()

subprocess.run() 是Python 3.5中引入的一个高级接口，用于启动子进程并等待其完成。它返回一个CompletedProcess实例，其中包含了子进程的返回码、标准输出、标准错误等信息。下面是一个简单的示例：

import subprocess
result = subprocess.run(['ls', '-l'], capture_output=True, text=True)
print("Return code:", result.returncode)
print("Output:", result.stdout)
print("Error:", result.stderr)

在上述代码中，subprocess.run() 启动了一个新的进程来执行 ls -l 命令，并捕获了其标准输出和标准错误。capture_output=True 参数表示我们希望捕获子进程的输出，text=True 参数表示我们希望以字符串形式接收输出。

SUBPROCESS.POPEN()

subprocess.Popen() 是一个更底层的接口，用于启动子进程并与其进行更复杂的交互。与 subprocess.run() 不同，subprocess.Popen() 不会等待子进程完成，而是立即返回一个 Popen 对象，通过该对象我们可以与子进程进行通信并检查其状态。

import subprocess
process = subprocess.Popen(['ping', 'www.google.com'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True)
等待子进程完成并获取输出
stdout, stderr = process.communicate()
print("Return code:", process.returncode)
print("Output:", stdout)
print("Error:", stderr)

在上述代码中，subprocess.Popen() 启动了一个新的进程来执行 ping www.google.com 命令，并通过 communicate() 方法等待子进程完成并获取其输出。

参数详解

args：要执行的命令及其参数，通常是一个列表。
stdin、stdout、stderr：分别表示标准输入、标准输出和标准错误的重定向。
shell：如果设置为True，命令将在shell中执行。
cwd：设置子进程的当前工作目录。
env：设置子进程的环境变量。

二、MULTIPROCESSING模块

multiprocessing模块是Python中用于并行任务处理的标准库。它允许我们创建多个进程来执行任务，从而充分利用多核CPU的性能。下面我们详细介绍一些常用的方法。

MULTIPROCESSING.PROCESS

multiprocessing.Process 类用于创建和管理子进程。我们可以通过继承该类并重写其 run() 方法来定义子进程的任务。

import multiprocessing
def worker():
    print("Worker process")
if __name__ == "__main__":
    process = multiprocessing.Process(target=worker)
    process.start()
    process.join()

在上述代码中，我们定义了一个名为 worker 的函数，并创建了一个子进程来执行该函数。start() 方法用于启动子进程，join() 方法用于等待子进程完成。

MULTIPROCESSING.POOL

multiprocessing.Pool 类用于创建一个进程池，并行执行多个任务。它提供了 map()、apply_async() 等方法来调度任务。

import multiprocessing
def square(x):
    return x * x
if __name__ == "__main__":
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(square, range(10))
    print(results)

在上述代码中，我们创建了一个包含4个进程的进程池，并使用 map() 方法并行执行 square 函数。

参数详解

target：指定子进程要执行的函数。
args：传递给目标函数的位置参数。
kwargs：传递给目标函数的关键字参数。
processes：指定进程池中的进程数。

三、THREADING模块

虽然本文主要讨论进程，但在某些情况下，使用线程也是一种可行的方案。threading模块用于创建和管理线程。

THREADING.THREAD

threading.Thread 类用于创建和管理线程。与 multiprocessing.Process 类似，我们可以通过继承该类并重写其 run() 方法来定义线程的任务。

import threading
def worker():
    print("Worker thread")
if __name__ == "__main__":
    thread = threading.Thread(target=worker)
    thread.start()
    thread.join()

在上述代码中，我们定义了一个名为 worker 的函数，并创建了一个线程来执行该函数。start() 方法用于启动线程，join() 方法用于等待线程完成。

GIL的影响

需要注意的是，由于Python的全局解释器锁（GIL），多线程在CPU密集型任务中的性能提升有限。在这种情况下，使用多进程可能是更好的选择。

四、CONCURRENT.FUTURES模块

concurrent.futures模块提供了高级接口用于并行执行任务。它包含了 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 两个类，用于创建线程池和进程池。

THREADPOOLEXECUTOR

ThreadPoolExecutor 类用于创建一个线程池，并行执行多个任务。它提供了 submit() 和 map() 方法来调度任务。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def worker(x):
    return x * x
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = executor.map(worker, range(10))
print(list(results))

在上述代码中，我们创建了一个包含4个线程的线程池，并使用 map() 方法并行执行 worker 函数。

PROCESSPOOLEXECUTOR

ProcessPoolExecutor 类用于创建一个进程池，并行执行多个任务。它的用法与 ThreadPoolExecutor 类似。

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def worker(x):
    return x * x
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = executor.map(worker, range(10))
print(list(results))

在上述代码中，我们创建了一个包含4个进程的进程池，并使用 map() 方法并行执行 worker 函数。