python导入多进程的包
时间: 2023-07-06 09:34:37 浏览: 53
在Python中,可以使用`multiprocessing`模块来实现多进程编程。下面是一个简单的示例代码:
```python
import multiprocessing
def worker(num):
"""子进程要执行的代码"""
print('Worker %d is running' % num)
if __name__ == '__main__':
# 创建4个子进程
for i in range(4):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
p.start()
```
在上面的代码中,首先导入了`multiprocessing`模块,然后定义了一个`worker`函数,用来表示子进程要执行的代码。在主程序中,使用`Process`类创建了4个子进程,每个子进程都会执行`worker`函数,并且传入不同的参数。
需要注意的是,在使用多进程编程时,必须在`if __name__ == '__main__'`语句中调用创建子进程的代码,否则会导致子进程无法正常启动。这是因为在Windows系统中,每个进程都会执行一遍程序代码,如果不加这个判断语句,会导致创建多个子进程的死循环。
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1. 首先导入必要的库:
```python
from multiprocessing import Process, Queue
```
2. 创建Queue对象:
```python
queue = Queue()
```
3. 定义需要在多进程中执行的函数,该函数可以将数据写入队列:
```python
def write_to_queue(queue, data):
queue.put(data)
```
4. 创建进程并启动:
```python
p = Process(target=write_to_queue, args=(queue, "Hello world!"))
p.start()
```
5. 在主进程中从队列中读取数据:
```python
data = queue.get()
print(data) # 输出: Hello world!
```
以上示例中,我们创建了一个进程p,该进程执行write_to_queue函数并将数据"Hello world!"写入队列。然后从主进程中使用queue.get()方法获取队列中的数据,并将其打印出来。
需要注意的是,多进程queue中的数据是由操作系统来管理和同步的,因此确保数据传递的顺序和可靠性。此外,为了终止子进程,我们还可以使用p.join()方法。
总结:Python 3.6中的多进程queue提供了一种在多个进程之间共享数据的有效和方便的方式,通过使用Queue对象,我们可以实现数据的安全传递和同步。