pythonfork進程
A. python 怎麼啟動一個外部命令程序，並且不阻塞當前進程
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。
subprocess.call()
父進程等待子進程完成
返回退出信息
subprocess.check_call()
父進程等待子進程完成
返回0
檢查退出信息，如果returncode不為0，則舉出錯誤subprocess.CalledProcessError，該對象包含有returncode屬性，可用try...except...來檢查。
subprocess.check_output()
父進程等待子進程完成
返回子進程向標准輸出的輸出結果
檢查退出信息，如果returncode不為0，則舉出錯誤subprocess.CalledProcessError，該對象包含有returncode屬性和output屬性，output屬性為標准輸出的輸出結果，可用try...except...來檢查。
這三個函數的使用方法相類似，我們以subprocess.call()來說明:
importsubprocess
rc=subprocess.call(["ls","-l"])
實際上，我們上面的三個函數都是基於Popen()的封裝(wrapper)。這些封裝的目的在於讓我們容易使用子進程。當我們想要更個性化我們的需求的時候，就要轉向Popen類，該類生成的對象用來代表子進程。
與上面的封裝不同，Popen對象創建後，主程序不會自動等待子進程完成。我們必須調用對象的wait()方法，父進程才會等待 (也就是阻塞block)：
importsubprocess
child=subprocess.Popen(["ping","-c","5","www.google.com"])
child.wait()
print("parentprocess")
此外，你還可以在父進程中對子進程進行其它操作，比如我們上面例子中的child對象:
child.poll() # 檢查子進程狀態
child.kill() # 終止子進程
child.send_signal()# 向子進程發送信號
child.terminate() # 終止子進程
因此，如果不希望當前進程被阻塞，你可以使用Popen對象進行操作。
B. 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。
C. python os.fock 創建的子進程里如果是個死循環，怎麼強制結束進程
os.fork()正常返回創建的子進程id，可以使用
os.kill(pid,sig)
殺死子進程。
D. 如何在python腳本中新建一個守護子進程
函數實現
[html] view plain
#!/usr/bin/env python
#coding: utf-8
import sys, os
'''將當前進程fork為一個守護進程
注意：如果你的守護進程是由inetd啟動的，不要這樣做！inetd完成了
所有需要做的事情，包括重定向標准文件描述符，需要做的事情只有chdir()和umask()了
'''
def daemonize (stdin='/dev/null', stdout='/dev/null', stderr='/dev/null'):
#重定向標准文件描述符（默認情況下定向到/dev/null）
try:
pid = os.fork()
#父進程(會話組頭領進程)退出，這意味著一個非會話組頭領進程永遠不能重新獲得控制終端。
if pid > 0:
sys.exit(0) #父進程退出
except OSError, e:
sys.stderr.write ("fork #1 failed: (%d) %s\n" % (e.errno, e.strerror) )
sys.exit(1)
#從母體環境脫離
os.chdir("/") #chdir確認進程不保持任何目錄於使用狀態，否則不能umount一個文件系統。也可以改變到對於守護程序運行重要的文件所在目錄
os.umask(0) #調用umask(0)以便擁有對於寫的任何東西的完全控制，因為有時不知道繼承了什麼樣的umask。
os.setsid() #setsid調用成功後，進程成為新的會話組長和新的進程組長，並與原來的登錄會話和進程組脫離。
#執行第二次fork
try:
pid = os.fork()
if pid > 0:
sys.exit(0) #第二個父進程退出
except OSError, e:
sys.stderr.write ("fork #2 failed: (%d) %s\n" % (e.errno, e.strerror) )
sys.exit(1)
#進程已經是守護進程了，重定向標准文件描述符
for f in sys.stdout, sys.stderr: f.flush()
si = open(stdin, 'r')
so = open(stdout, 'a+')
se = open(stderr, 'a+', 0)
os.p2(si.fileno(), sys.stdin.fileno()) #p2函數原子化關閉和復制文件描述符
os.p2(so.fileno(), sys.stdout.fileno())
os.p2(se.fileno(), sys.stderr.fileno())
#示例函數：每秒列印一個數字和時間戳
def main():
import time
sys.stdout.write('Daemon started with pid %d\n' % os.getpid())
sys.stdout.write('Daemon stdout output\n')
sys.stderr.write('Daemon stderr output\n')
c = 0
while True:
sys.stdout.write('%d: %s\n' %(c, time.ctime()))
sys.stdout.flush()
c = c+1
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
daemonize('/dev/null','/tmp/daemon_stdout.log','/tmp/daemon_error.log')
main()
可以通過命令ps -ef | grep daemon.py查看後台運行的繼承，在/tmp/daemon_error.log會記錄錯誤運行日誌，在/tmp/daemon_stdout.log會記錄標准輸出日誌。
E. 如何理解python的fork，thread，anm
使用fork創建一個新進程成功後，新進程會是原進程的子進程，原進程稱為父進程。如果發生錯誤，則會拋出OSError異常。
#!/usr/bin/env python
#coding=utf8
from time import sleep
import os
try:
pid = os.fork()
except OSError, e:
pass
sleep(30)
F. python fork id為0是子進程么
python的os mole中有fork()函數用於生成子進程，生成的子進程是父進程的鏡像，但是它們有各自的地址空間，子進程復制一份父進程內存給自己
兩個進程之間的執行是相互獨立的，其執行順序可以是不確定的、隨機的、不可預測的，這點與多線程的執行順序相似。
G. python 多進程
os.fork()指令會創建另外一個進程，他的輸出源也是你的python command line或者其他IDE。所以你會看見2個提示符。另外，IDE要處理那麼多輸出源，當然會很卡。還有，你連打下3次這個命令，相當於對三個進程都進行了下達指令，所以這時候你的進程數目為8(看不懂的建議看小學數學)。你的各個進程的輸出會類似於打架，所以窗口會變得很慢。
建議：用pid來區分各個進程(os.fork()在父進程會返回pid，子進程會返回0)，例如：
import os
import time
pid=os.fork()
if pid==0:
time.sleep(0.1);
print "Child."
else:
print "The child's pid is:"+str(pid)
//end
以上代碼中子進程我給他暫停0.1秒來防止與父進程的輸出「打架」，當然有更好的解決方法，由於字數限制不打出來了，具體就是鎖住輸出源，通過之後再解鎖，可以網路。
點贊、採納、轉發，素質三連，友誼你我他！
H. Python中進程與線程的區別是什麼
Num01–>線程
線程是操作系統中能夠進行運算調度的最小單位。它被包含在進程之中，是進程中的實際運作單位。
一個線程指的是進程中一個單一順序的控制流。
一個進程中可以並發多條線程，每條線程並行執行不同的任務。
Num02–>進程
進程就是一個程序在一個數據集上的一次動態執行過程。
進程有以下三部分組成：
1，程序：我們編寫的程序用來描述進程要完成哪些功能以及如何完成。
2，數據集：數據集則是程序在執行過程中需要的資源，比如圖片、音視頻、文件等。
3，進程式控制制塊：進程式控制制塊是用來記錄進程的外部特徵，描述進程的執行變化過程，系統可以用它來控制和管理進程，它是系統感知進程存在的唯一標記。
Num03–>進程和線程的區別：
1、運行方式不同：
進程不能單獨執行，它只是資源的集合。
進程要操作CPU，必須要先創建一個線程。
所有在同一個進程里的線程，是同享同一塊進程所佔的內存空間。
2，關系
進程中第一個線程是主線程，主線程可以創建其他線程；其他線程也可以創建線程；線程之間是平等的。
進程有父進程和子進程，獨立的內存空間，唯一的標識符：pid。
3，速度
啟動線程比啟動進程快。
運行線程和運行進程速度上是一樣的，沒有可比性。
線程共享內存空間，進程的內存是獨立的。
4，創建
父進程生成子進程，相當於復制一份內存空間，進程之間不能直接訪問
創建新線程很簡單，創建新進程需要對父進程進行一次復制。
一個線程可以控制和操作同級線程里的其他線程，但是進程只能操作子進程。
5，交互
同一個進程里的線程之間可以直接訪問。
兩個進程想通信必須通過一個中間代理來實現。
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Num04–>幾個常見的概念
1，什麼的並發和並行？
並發：微觀上CPU輪流執行，宏觀上用戶看到同時執行。因為cpu切換任務非常快。
並行：是指系統真正具有同時處理多個任務（動作）的能力。
2，同步、非同步和輪詢的區別？
同步任務：B一直等著A，等A完成之後，B再執行任務。(打電話案例)
輪詢任務：B沒有一直等待A，B過一會來問一下A，過一會問下A
非同步任務：B不需要一直等著A, B先做其他事情，等A完成後A通知B。（發簡訊案例）
Num05–>進程和線程的優缺點比較
首先，要實現多任務，通常我們會設計Master-Worker模式，Master負責分配任務，Worker負責執行任務，因此，多任務環境下，通常是一個Master，多個Worker。
如果用多進程實現Master-Worker，主進程就是Master，其他進程就是Worker。
如果用多線程實現Master-Worker，主線程就是Master，其他線程就是Worker。
多進程模式最大的優點就是穩定性高，因為一個子進程崩潰了，不會影響主進程和其他子進程。（當然主進程掛了所有進程就全掛了，但是Master進程只負責分配任務，掛掉的概率低）著名的Apache最早就是採用多進程模式。
多進程模式的缺點是創建進程的代價大，在Unix/linux系統下，用fork調用還行，在Windows下創建進程開銷巨大。另外，操作系統能同時運行的進程數也是有限的，在內存和CPU的限制下，如果有幾千個進程同時運行，操作系統連調度都會成問題。
多線程模式通常比多進程快一點，但是也快不到哪去，而且，多線程模式致命的缺點就是任何一個線程掛掉都可能直接造成整個進程崩潰，因為所有線程共享進程的內存。在Windows上，如果一個線程執行的代碼出了問題，你經常可以看到這樣的提示：「該程序執行了非法操作，即將關閉」，其實往往是某個線程出了問題，但是操作系統會強制結束整個進程。
在Windows下，多線程的效率比多進程要高，所以微軟的IIS伺服器默認採用多線程模式。由於多線程存在穩定性的問題，IIS的穩定性就不如Apache。為了緩解這個問題，IIS和Apache現在又有多進程+多線程的混合模式，真是把問題越搞越復雜。
Num06–>計算密集型任務和IO密集型任務
是否採用多任務的第二個考慮是任務的類型。我們可以把任務分為計算密集型和IO密集型。
第一種：計算密集型任務的特點是要進行大量的計算，消耗CPU資源，比如計算圓周率、對視頻進行高清解碼等等，全靠CPU的運算能力。這種計算密集型任務雖然也可以用多任務完成，但是任務越多，花在任務切換的時間就越多，CPU執行任務的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，計算密集型任務同時進行的數量應當等於CPU的核心數。
計算密集型任務由於主要消耗CPU資源，因此，代碼運行效率至關重要。Python這樣的腳本語言運行效率很低，完全不適合計算密集型任務。對於計算密集型任務，最好用C語言編寫。
第二種：任務的類型是IO密集型，涉及到網路、磁碟IO的任務都是IO密集型任務，這類任務的特點是CPU消耗很少，任務的大部分時間都在等待IO操作完成（因為IO的速度遠遠低於CPU和內存的速度）。對於IO密集型任務，任務越多，CPU效率越高，但也有一個限度。常見的大部分任務都是IO密集型任務，比如Web應用。
IO密集型任務執行期間，99%的時間都花在IO上，花在CPU上的時間很少，因此，用運行速度極快的C語言替換用Python這樣運行速度極低的腳本語言，完全無法提升運行效率。對於IO密集型任務，最合適的語言就是開發效率最高（代碼量最少）的語言，腳本語言是首選，C語言最差。
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Python中的進程是什麼
I. python哪個函數啟動進程和關閉進程
任何一種編程語言，啟動進程和關閉進程都是跟操作系統相關的操作，python中與操作系統打交道的話，推薦使用os模塊。
os.system() 函數可以啟動一個進程，執行完之後返回狀態碼。
os.fork() 復制一個進程，如果是子進程返回0，如果是父進程返回子進程的pid，使用這個函數的時候，建議你學習一下linux編程的知識。
os.popen 以管道的方式創建進程。
os.spawnl 也可以創建進程，並能指定環境變數。
os.kill(pid, sig) 關閉一個進程，pid是進程號，sig是信號。與fork配合使用，例如你剛才用fork創建了一個子進程，它的pid是11990， 那麼調用
os.kill( 11990, signal.CTRL_BREAK_EVENT)
就以ctrl+c的方式殺死了這個進程。
另外還有一個模塊multiprocessing，這個模塊封裝了很多創建進程和進程間通信的操作，可以讓你發揮多核的威力。
J. python fork子進程執行完需要怎麼處理
（代碼驗證） fork確實創建了一個子進程並完全復制父進程，但是子進程是從fork後面那個指令開始執行的。
對於原因也很合邏輯，如果子進程也從main開頭到尾執行所有指令，那它執行到fork指令時也必定會創建一個子子進程，如此下去這個小小的程序就可以創建無數多個進程可以把你的電腦搞癱瘓,所以fork作者肯定不會傻到這種程度fork和線程，進程的理解2011-10-11 10:09 本文分為三部分：1. 什麼是fork？2. fork用途？3. fork怎麼工作？ 1． 什麼是fork?Fork源於OS中多線程任務的需要。在傳統的Unix環境下，有兩個基本的操作用於創建和修改進程：函數fork( )用來創建一個新的進程，該進程幾乎是當前進程的一個完全拷貝；函數族exec( )用來啟動另外的進程以取代當前運行的進程。下面說一下進程和線程。進程的簡單理解就是：一個進程表示的就是一個可執行程序的一次執行過程中的一個狀態。一個進程，主要包含三個元素：一個可以執行的程序； --- 代碼段
和該進程相關聯的全部數據（包括變數，內存空間，緩沖區等等）； --- 數據段
程序的執行上下文（execution context）。 --- 堆棧段 "代碼段"，顧名思義，就是存放了程序代碼的數據，假如機器中有數個進程運行相同的一個程序，那麼它們就可以使用相同的代碼段。"堆棧段"存放的就是子程序的返回地址、子程序的參數以及程序的局部變數。而數據段則存放程序的全局變數，常數以及動態數據分配的數據空間（比如用malloc之類的函數取得的空間）。 一般的CPU都有上述三種段寄存器，以方便操作系統的運行