Python学习入门（23）——进程

本文介绍Python的os包中有查询和修改进程信息的函数，Python的这些工具符合Linux系统的相关概念，所以可以帮助理解Linux体系。

1. 进程信息

os包中相关函数如下：

uname() 返回操作系统相关信息，类似于Linux上的 uname 命令。

umask() 设置该进程创建文件时的权限mask，类似于Linux上的 umask 命令。

get*() 查询 (*由以下代替)

uid, euid, resuid, gid, egid, resgid ：权限相关，其中resuid主要用来返回saved UID。相关介绍见 Linux用户与“最小权限”原则

pid, pgid, ppid, sid ：进程相关。相关介绍见 Linux进程关系

put* () 设置 (*由以下代替)

euid, egid：用于更改euid ， egid 。

uid, gid ：改变进程的uid, gid。只有 super user 才有权改变进程uid和gid (意味着要以 $sudo python 的方式运行Python)。

pgid, sid ：改变进程所在的进程组(process group)和会话(session)。

getenviron() ：获得进程的环境变量

setenviron() ：更改进程的环境变量

例1，进程的real UID和real GID， #注释后面是结果

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

'''
@author: homer
@see: ithomer.net
'''

import os

print(os.getuid())              # 1000

print(os.getpid())              # 9047
print(os.getppid())             # 6829

print(os.getgid())              # 1000
print(os.getgroups())           # [4, 24, 27, 30, 46, 109, 124, 1000]

print(os.getenv("JAVA_HOME", ))      # /home/homer/eclipse/jdk1.6.0_22

将上面的程序保存为py_id.py文件，分别用 $python py_id.py 和 $sudo python py_id.py 看一下运行结果

2. 有关saved UID和saved GID

saved UID和saved GID很难如同我们在 Linux用户与“最小权限”原则中描述的那样在Python程序工作。原因在于，当我们写一个Python脚本后，我们实际运行的是python这个解释器，而不是python脚本文件 (而C语言则是直接运行由C语言编译成的执行文件)。我们必须更改python这个执行文件本身的权限来运用saved UID机制，然而这么做又是异常危险的。

比如说，我们的python执行文件为/usr/bin/python (你可以通过 $which python 获知)

我们先看一下

$ls -l /usr/bin/python

的结果:

-rwxr-xr-x root root

我们修改权限以设置set UID和set GID位 (参考 Linux用户与“最小权限”原则 )

$sudo chmod 6755 /usr/bin/python

/usr/bin/python的权限成为:

-rwsr-sr-x root root

随后，我们运行文件下面test.py文件，这个文件可以是由普通用户vamei所有:

import os
print(os.getresuid())

我们得到结果:

(1000, 0, 0)

上面分别是UID，EUID，saved UID。我们只用执行一个由普通用户拥有的python脚本，就可以得到super user的权限！所以，这样做是极度危险的，我们相当于交出了系统的保护系统。想像一下Python强大的功能，别人现在可以用这些强大的功能作为攻击你的武器了！使用下面命令来恢复到从前:

$sudo chmod 0755 /usr/bin/python

总结:

get*, set*

umask(), uname()

Python 多进程

1. threading 和 multiprocessing

multiprocessing 包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似，它可以利用 multiprocessing.Process 对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。此外 multiprocessing包中也有 Lock / Event / Semaphore / Condition 类 (这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程)，用以同步进程，其用法与threading包中的同名类一致。所以，multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。

但在使用这些共享API的时候，我们要注意以下几点:

在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程 (Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用 join() 方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。
multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue)，效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue，避免使用 Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。
多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和 Manager 的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。

Process.PID 中保存有PID，如果进程还没有start()，则PID为None。

我们可以从下面的程序中看到Thread对象和Process对象在使用上的相似性与结果上的不同。各个线程和进程都做一件事：打印PID。但问题是，所有的任务在打印的时候都会向同一个标准输出(stdout)输出。这样输出的字符会混合在一起，无法阅读。使用Lock同步，在一个任务输出完成之后，再允许另一个任务输出，可以避免多个任务同时向终端输出。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

'''
@author: homer
@see: ithomer.net
'''

import os
import threading
import multiprocessing

# worker function
def worker(sign, lock):
    lock.acquire()
    print(sign, os.getpid())
    lock.release()

# Main
print('Main:', os.getpid())      # 主进程

# Multi-thread
record = []
lock  = threading.Lock()
for i in range(5):
    thread = threading.Thread(target=worker,args=('thread', lock))
    thread.start()
    record.append(thread)

for thread in record:
    print(thread)
    thread.join()

# Multi-process
record = []
lock = multiprocessing.Lock()
for i in range(5):
    process = multiprocessing.Process(target=worker,args=('process',lock))
    process.start()
    record.append(process)

for process in record:
    print(process)
    process.join()

运行结果：

('Main:', 9904)
('thread', 9904)
('thread', 9904)
('thread', 9904)
('thread'<Thread(Thread-1, stopped 140098907965184)>
<Thread(Thread-2, stopped 140098907965184)>
<Thread(Thread-3, stopped 140098899572480)>
<Thread(Thread-4, started 140098907965184)>
, 9904)
<Thread(Thread-5, started 140098899572480)>(
'thread', 9904)
('process', 9914)
('process', 9915)
('proces<Process(Process-1, stopped)>s', 9916)

<Process(Process-2, stopped)>
<Process(Process-3, started)>
<Process(Process-4, started)>
('process', 9917)
<Process(Process-5, started)>
('process', 9918)

所有Thread的PID都与主程序相同，而每个Process都有一个不同的PID。

使用mutiprocessing包将 Python多线程与同步中的多线程程序更改为多进程程序

2. Pipe和Queue

正如我们在 Linux多线程中介绍的管道PIPE和消息队列message queue，在multiprocessing包中有 Pipe 类和 Queue 类来分别支持这两种IPC机制。Pipe和Queue可以用来传送常见的对象。

1) Pipe可以是单向 (half-duplex)，也可以是双向 (duplex)。我们通过 mutiprocessing.Pipe( duplex=False ) 创建单向管道 ( 默认为双向 )。一个进程从PIPE一端输入对象，然后PIPE另一端的进程接收对象。单向管道只允许管道一端的进程输入，而双向管道则允许从两端输入。

下面的程序展示了Pipe的使用:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

'''
@author: homer
@see: ithomer.net
'''

import multiprocessing as multipro

def proc1(pipe):
    pipe.send('hello')
    print('proc1 recv:', pipe.recv())

def proc2(pipe):
    print('proc2 recv:', pipe.recv())
    pipe.send('hello, too')

# Build a pipe
pipe = multipro.Pipe()

# Pass an end of the pipe to process 2
p1 = multipro.Process(target=proc1, args=(pipe[0],))
# Pass the other end of the pipe to process 1
p2 = multipro.Process(target=proc2, args=(pipe[1],))

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

运行结果：

('proc2 rec:', 'hello')
('proc1 rec:', 'hello, too')

这里的Pipe是双向的。

Pipe对象建立的时候，返回一个含有两个元素的表，每个元素代表Pipe的一端(Connection对象)。我们对Pipe的某一端调用 send() 方法来传送对象，在另一端使用 recv() 来接收。

2) Queue与Pipe相类似，都是先进先出的结构。但Queue允许多个进程放入，多个进程从队列取出对象。Queue使用 mutiprocessing.Queue( maxsize ) 创建，maxsize表示队列中可以存放对象的最大数量。

下面的程序展示了Queue的使用:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

'''
@author: homer
@see: ithomer.net
'''

import os
import multiprocessing
import time

# input worker
def inputQ(queue):
    info = str(os.getpid()) + ' (put): ' + str(time.strftime("%Y-%m-%d__%H:%M:%S", time.localtime(time.time())))
    queue.put(info)

# output worker
def outputQ(queue, lock):
    info = queue.get()
    lock.acquire()
    print (str(os.getpid()) + '(get):' + info + "\n")
    lock.release()
    
# Main
record1 = []                        # store input processes
record2 = []                        # store output processes
lock = multiprocessing.Lock()       # To prevent messy print
queue = multiprocessing.Queue(3)

# input processes
for i in range(10):
    process = multiprocessing.Process(target=inputQ, args=(queue,))
    process.start()
    record1.append(process)

# output processes
for i in range(10):
    process = multiprocessing.Process(target=outputQ, args=(queue, lock))
    process.start()
    record2.append(process)

for p in record1:
    p.join()

queue.close()  # No more object will come, close the queue

for p in record2:
    p.join()

运行结果：

10370(get):10357 (put): 2013-12-11__19:32:09

10369(get):10356 (put): 2013-12-11__19:32:09

10372(get):10359 (put): 2013-12-11__19:32:09

10371(get):10360 (put): 2013-12-11__19:32:09

10378(get):10366 (put): 2013-12-11__19:32:09

10374(get):10365 (put): 2013-12-11__19:32:09

10376(get):10364 (put): 2013-12-11__19:32:09

10380(get):10361 (put): 2013-12-11__19:32:09

10381(get):10368 (put): 2013-12-11__19:32:09

10383(get):10367 (put): 2013-12-11__19:32:09

一些进程使用 put() 在Queue中放入字符串，这个字符串中包含PID和时间。另一些进程从Queue中取出，并打印自己的PID以及 get() 的字符串。

总结：

Process, Lock, Event, Semaphore, Condition

Pipe, Queue

原文： Python学习入门（23）——进程

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