python清理子进程机制剖析

yipeiwu_com6年前Python基础

起步

在我的印象中,python的机制会自动清理已经完成任务的子进程的。通过网友的提问,还真看到了僵尸进程。

import multiprocessing as mp
import os
import time
def pro():
 print ("os.pid is ", os.getpid())
if __name__ == '__main__':
 print ("parent ", os.getpid())
 while True:
  p = mp.Process(target = pro)
  p.start()
  time.sleep(1)

于是我觉得我要重新了解一下这个过程。

销毁僵尸进程的时机

mutilprossing.Process 继承自 BaseProcess 文件在 Lib/mutilprossing/process.py 中,我们看看它的start方法:

_children = set()
class BaseProcess(object):
 def start(self):
  self._check_closed()
  _cleanup()
  self._popen = self._Popen(self)
  self._sentinel = self._popen.sentinel
  # Avoid a refcycle if the target function holds an indirect
  # reference to the process object (see bpo-30775)
  del self._target, self._args, self._kwargs
  _children.add(self)

_children 是一个全局的集合变量,保存着所有 BaseProcess 实例, start 函数末尾处 _children.add(self) 将进程对象放入。又注意到 _cleanup() 函数:

def _cleanup():
 # check for processes which have finished
 for p in list(_children):
  if p._popen.poll() is not None:
   _children.discard(p)

_popen 是一个 Popen 对象,代码在 multiprossing/popen_fork.py 中,其 poll 函数有个 id, sts = os.waitpid(self.pid, flag) 一个回收子进程的函数。回收后再将 BaseProcess 子类实例从_children中移除。

这下就清楚了,python在子进程start中将进程放入集合,子进程可能长时间运行,因此这个集合上的进程会有很多状态,而为了防止过多僵尸进程导致资源占用,python会在下一个子进程 start 时清理僵尸进程。所以,最后一个子进程在自身程序运行完毕后就变成僵尸进程,它在等待下一个子进程start时被清理。所以 ps 上总有一个僵尸进程,但这个僵尸进程的 进程id 一直在变化。

相关文章

Python中str is not callable问题详解及解决办法

Python中str is not callable问题详解及解决办法 问题提出:    在Python的代码,在运行过程中,碰到了一个错误信息:  &nb...

解决Django删除migrations文件夹中的文件后出现的异常问题

migrate文件记录了每一次数据迁移的改变 解决方法:重建数据库 1.删除数据库 错误方法: python manage.py shell from app.models impo...

如何实现Django Rest framework版本控制

如何实现Django Rest framework版本控制

前言 首先,我们开发的项目会有多个版本. 其次,我们的项目版本会随着更新越来越多,我们不可能因出了新版本就不维护旧版本了. 那么,我们就需要对版本进行控制——DRF版本控制. 源码剖...

Python 利用邮件系统完成远程控制电脑的实现(关机、重启等)

Python 利用邮件系统完成远程控制电脑的实现(关机、重启等)

0. 我们如何通过邮件系统完成远程控制电脑(关机、重启等)? 实现思路: 需要有两个邮箱:接收指令邮箱(A)发送指令邮箱(B) 被控制的电脑(查看 A 邮箱): 1. 每隔指...

分享Python开发中要注意的十个小贴士

大家请注意:这篇文中假设我们都用的是Python 3 1. 列表推导式 你有一个list:bag = [1, 2, 3, 4, 5] 现在你想让所有元素翻倍,让它看起来是这个样子: [2...