python 多进程如何实现传参

Python多进程可以通过多种方式传参，比较常用的有以下两种：

1. 通过multiprocessing.Process的构造函数传参

import multiprocessing

def func(param1, param2):
    print(param1, param2)

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=func, args=('hello', 'world'))
    p.start()
    p.join()

2. 使用multiprocessing.Pool.map方法传参

import multiprocessing

def func(param1, param2):
    print(param1, param2)

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool(processes=2) as pool:
        pool.map(func, [('hello', 'world'), ('foo', 'bar')])

在这两种方式中，参数都需要在进程中进行序列化和反序列化，因此要注意传入的参数必须是可以序列化的对象。如果需要传递大量数据，可以考虑使用共享内存或队列等方式。

相关问题

python 多进程函数传参

在Python中，可以通过使用`multiprocessing`模块来创建多进程，并传递参数给进程函数。以下是几种常见的方法：

1. 通过`args`参数传递单个参数：

import multiprocessing

def process_function(arg1, arg2):
    # 在这里编写你的进程逻辑
    # ...

if __name__ == '__main__':
    arg1 = 10
    arg2 = "Hello"
    process = multiprocessing.Process(target=process_function, args=(arg1, arg2))
    process.start()
    process.join()

在上述示例代码中，我们通过`args`参数将两个参数`arg1`和`arg2`传递给进程函数`process_function`。

2. 通过`kwargs`参数传递命名参数：

import multiprocessing

def process_function(arg1, arg2):
    # 在这里编写你的进程逻辑
    # ...

if __name__ == '__main__':
    arg1 = 10
    arg2 = "Hello"
    process = multiprocessing.Process(target=process_function, kwargs={'arg1': arg1, 'arg2': arg2})
    process.start()
    process.join()

在上述示例代码中，我们通过`kwargs`参数将两个命名参数`arg1`和`arg2`传递给进程函数`process_function`。

3. 使用全局变量传递参数：

import multiprocessing

# 定义全局变量
arg1 = 10
arg2 = "Hello"

def process_function():
    # 在这里编写你的进程逻辑，可以直接访问全局变量arg1和arg2
    # ...

if __name__ == '__main__':
    process = multiprocessing.Process(target=process_function)
    process.start()
    process.join()

在上述示例代码中，我们将参数`arg1`和`arg2`定义为全局变量，在进程函数中可以直接访问这些全局变量。

需要注意的是，在使用多进程时，参数传递会通过序列化和反序列化进行，因此传递的参数必须是可序列化的类型。如果需要传递复杂的对象或不可序列化的对象，可以考虑使用`multiprocessing.Manager`提供的共享内存对象来进行进程间通信。

python 多进程传参

Python中的多进程传参可以通过使用`multiprocessing.Process`模块来实现。具体步骤如下：

1. 首先，需要导入`multiprocessing`模块：`import multiprocessing`。
2. 然后，定义一个函数作为子进程的执行函数，并在函数的参数列表中添加需要传递的参数。
3. 创建一个子进程对象，使用`multiprocessing.Process`，并将执行函数和参数传递给子进程对象。
4. 启动子进程，使用`start()`方法。
5. 可以在主进程中使用`join()`方法等待子进程执行完毕。

示例如下：

import multiprocessing

# 定义子进程的执行函数
def my_func(name, age):
    print(f"子进程：name={name}, age={age}")

if __name__ == "__main__":
    # 创建子进程对象，并传递参数
    p = multiprocessing.Process(target=my_func, args=("Tom", 20))

    # 启动子进程
    p.start()

    # 等待子进程执行完毕
    p.join()