python multiprocessing用法

时间: 2023-04-19 08:04:17 浏览: 109

Python多进程multiprocessing用法实例分析

Python的`multiprocessing`模块是实现多进程编程的关键工具，它允许我们利用多核处理器的并行计算能力，提高程序的执行效率。在Python中，线程（threading）主要用于处理I/O密集型任务，而多进程（multiprocessing）则更适合CPU密集型任务，因为它可以避免全局解释器锁（GIL）的限制。 **进程的创建** 创建进程的基本方式是通过`multiprocessing.Process`类。首先定义一个函数作为目标函数，然后实例化`Process`对象，将目标函数和参数传递给`target`参数。调用`start()`方法启动进程。例如： ```python import multiprocessing def worker(num): print('Worker:', num) if __name__ == '__main__': jobs = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)) jobs.append(p) p.start() ``` **进程命名** 为了便于识别和追踪，可以通过设置`Process`对象的`name`属性来给进程命名。在创建进程中指定`name`参数即可。 ```python import multiprocessing import time def worker(): name = multiprocessing.current_process().name print(name, 'Starting') time.sleep(2) print(name, 'Exiting') if __name__ == '__main__': service = multiprocessing.Process(name='my_service', target=my_service) worker_1 = multiprocessing.Process(name='worker 1', target=worker) worker_2 = multiprocessing.Process(target=worker) # default name worker_1.start() worker_2.start() service.start() ``` **守护进程（Daemonic Processes）** 守护进程是在主进程结束后仍然继续运行的进程。在Python中，可以通过设置`Process`对象的`daemon`属性为`True`来创建守护进程。需要注意的是，守护进程不能拥有子进程，否则会引发错误。使用`join()`方法等待守护进程退出，如果希望设定等待时间，可以传入浮点数。 ```python import multiprocessing import time import sys def daemon(): print('Starting:', multiprocessing.current_process().name) time.sleep(2) print('Exiting :', multiprocessing.current_process().name) def non_daemon(): print('Starting:', multiprocessing.current_process().name) print('Exiting :', multiprocessing.current_process().name) if __name__ == '__main__': d = multiprocessing.Process(name='daemon', target=daemon) d.daemon = True n = multiprocessing.Process(name='non-daemon', target=non_daemon) n.daemon = False d.start() n.start() d.join(1) print('d.is_alive()', d.is_alive()) n.join() ``` **进程间通信（Inter-Process Communication, IPC）** `multiprocessing`模块提供了多种方式来进行进程间通信，如队列（Queue）、管道（Pipe）和共享内存（Value/Array）。这些通信机制允许进程之间交换数据，实现协同工作。 **终止进程** 有时需要强制终止进程，可以使用`Process.terminate()`方法。但需要注意，`terminate()`之后必须调用`join()`来更新进程状态，确保资源得到正确释放。例如： ```python import multiprocessing import time def slow_worker(): print('Starting worker') while True: time.sleep(1) if __name__ == '__main__': p = multiprocessing.Process(target=slow_worker) p.start() p.terminate() p.join() ``` `multiprocessing`模块提供了一套完整的多进程编程接口，包括进程创建、命名、守护进程设置、进程间通信以及进程的终止和管理。熟练掌握这些知识，能够帮助开发者编写出高效、稳定的多进程Python程序。

Python multiprocessing是Python标准库中的一个模块，它提供了一种在多个进程中同时执行Python代码的方法。使用Python multiprocessing可以充分利用多核CPU的优势，提高程序的执行效率。在使用Python multiprocessing时，需要先创建一个进程池，然后将需要执行的任务分配给进程池中的进程进行处理。可以使用多种方式来创建进程池，如使用Pool类、Process类等。同时，Python multiprocessing还提供了一些方便的工具函数，如Queue、Pipe等，用于实现进程间通信。

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