multiprocessing 使用方法

Python 的 multiprocessing 模块提供了一种在多个 CPU 上并行执行代码的方式。下面是 multiprocessing 模块的使用方法：

1. 导入模块

import multiprocessing

2. 创建进程池

pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

这里创建了一个进程池，其中 processes 参数指定了要创建的进程数。

3. 将任务添加到进程池中

result = pool.apply_async(func, args)

这里使用 apply_async 方法向进程池中添加任务，其中 func 是要执行的函数，args 是函数的参数。apply_async 方法会返回一个 AsyncResult 对象，可以通过这个对象获取函数的返回值。

4. 获取函数的返回值

value = result.get()

这里使用 get 方法获取函数的返回值。

5. 关闭进程池

pool.close()
pool.join()

这里使用 close 方法关闭进程池，然后使用 join 方法等待所有进程执行完毕。

以上就是 multiprocessing 模块的基本使用方法。需要注意的是，在使用 multiprocessing 模块时，函数必须定义在 if __name__ == '__main__': 语句块中，否则可能会出现一些奇怪的问题。

相关问题

Python多进程multiprocessing使用方法

Python的multiprocessing模块提供了一种简单的方式来实现多进程编程。以下是使用multiprocessing模块的基本步骤：

1. 导入multiprocessing模块

import multiprocessing

2. 创建进程

p = multiprocessing.Process(target=function_name, args=(arg1, arg2,))

其中，function_name是要在子进程中执行的函数名，args是function_name函数的参数列表，可以为空。

3. 启动进程

p.start()

4. 等待进程结束

p.join()

完整的示例代码：

import multiprocessing

def worker(num):
    """子进程要执行的代码"""
    print('Worker %d is running' % num)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        p.start()

上述代码会创建5个子进程，每个子进程都会执行worker函数，并打印一行输出。

在多进程编程中，由于子进程和父进程是独立的，它们之间不能共享变量。如果需要共享变量，可以使用multiprocessing模块提供的共享内存和进程间通信机制。

multiprocessing 使用

multiprocessing模块是Python标准库中用于并行处理的模块，它提供了在多个进程中执行并行计算的功能。使用multiprocessing可以让Python程序利用多核CPU，从而提高程序的性能。

multiprocessing模块中的Process类是最基本的用于创建进程的类，它使用起来非常简单，只需要定义一个函数作为进程的执行体，然后将这个函数传给Process类的构造函数即可。例如：

import multiprocessing

def worker():
    print('Worker')
    
if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    p.start()

在这个例子中，我们创建了一个名为worker的函数，它将被用作进程的执行体。在主程序中，我们创建了一个Process对象p，并将worker函数传给它。最后调用p.start()方法启动新进程。

除了Process类，multiprocessing模块中还提供了一些其它的可用于并行处理的类和函数。例如，Pool类可以用来创建一组进程，以便并行执行某个函数，Queue类可以用来在进程之间传递数据等等。这些类和函数的使用方法可以参考Python官方文档。