示范下 multiprocessing 模块的使用

当你需要在 Python 中同时执行多个任务时，可以使用 multiprocessing 模块。下面是一个简单的示例代码：

import multiprocessing

def worker(num):
    """worker function"""
    print('Worker:', num)
    return

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

在这个示例中，我们定义了一个 worker 函数，它接受一个参数 num，并打印出一个字符串。然后我们使用 multiprocessing 模块创建了 5 个进程，并将它们添加到 jobs 列表中。最后，我们启动了这些进程。

注意，我们在 if __name__ == '__main__': 中使用了这个条件语句，这是因为在 Windows 系统中，如果不加这个条件语句，会导致多个进程无法正常工作。

这就是 multiprocessing 模块的简单示例。

相关问题

multiprocessing 模块使用示例

好的，下面是一个使用multiprocessing模块的简单示例：

import multiprocessing

def worker(num):
    """worker function"""
    print('Worker:', num)
    return

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

这个示例中，我们定义了一个worker函数，并使用multiprocessing模块创建5个进程来执行这个函数。每个进程都会打印出一个数字，表示它是第几个进程。

multiprocessing模块使用方法附代码

multiprocessing 是 Python 的一个标准库，它提供了一种在多个进程中并行执行任务的方式。这里是一个使用 multiprocessing 的简单例子：

import multiprocessing

def worker(num):
    """worker function"""
    print('Worker:', num)
    return

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

在这个例子中，我们定义了一个函数 `worker`，它接受一个参数 `num`，并简单地打印一条消息。然后，我们使用 `multiprocessing.Process` 类创建了 5 个进程，每个进程都调用 `worker` 函数，传入不同的参数。最后，我们使用 `start` 方法启动了这些进程。

注意到我们使用了 `if __name__ == '__main__':` 来保证该脚本只在主进程中运行，而其他子进程不会再次运行该脚本。

上述代码执行后，将会输出类似以下内容的 5 行消息：

Worker: 0
Worker: 1
Worker: 2
Worker: 3
Worker: 4

当然，multiprocessing 模块可以做的事情远不止如此，还包括进程池、锁、队列等等。如果有需要，可以查看官方文档了解更多信息。