multiprocessing.Queue()

时间: 2023-07-14 19:56:10 浏览: 210

简单学习Python多进程Multiprocessing

Python的多进程模块Multiprocessing是Python中用于实现并发执行任务的重要工具，特别是在处理CPU密集型任务时，能够充分利用多核处理器的优势。本文将详细介绍Multiprocessing的基本概念、如何创建进程、利用队列存储进程输出以及对比多进程和多线程的效率，并简要提及进程池的应用。 1.1 什么是Multiprocessing 多线程在同一时刻只能处理一个任务，这意味着在多核处理器环境下，多线程并不能充分利用所有核心的计算能力。而多进程（Multiprocessing）则允许在不同进程中并行地执行任务，每个进程都有自己的内存空间，因此可以在多核处理器上同时运行，从而提高程序的执行效率。 1.2 添加进程创建进程与创建线程类似，使用`multiprocessing`模块的`Process`类。下面的例子展示了如何创建一个进程并执行目标函数`job`，但需要注意的是，由于IDLE不支持多进程，因此需要在命令行终端运行才能看到结果。 ```python import multiprocessing as mp def job(a, b): print('abc') if __name__ == '__main__': p1 = mp.Process(target=job, args=(1, 2)) p1.start() p1.join() ``` 1.3 存储进程输出可以使用`multiprocessing`的`Queue`类来存储进程的输出。下面的例子中，两个进程分别计算一个序列的数学运算并将结果放入队列，主进程再从队列中取出结果进行加法运算。 ```python import multiprocessing as mp def job(q): res = 0 for i in range(1000): res += i + i**2 + i**3 q.put(res) if __name__ == '__main__': q = mp.Queue() p1 = mp.Process(target=job, args=(q,)) p2 = mp.Process(target=job, args=(q,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join() res1 = q.get() res2 = q.get() print(res1 + res2) ``` 1.4 效率比对为了比较多进程、多线程和单进程的执行效率，我们可以编写一个函数来测量它们完成特定任务的时间。在示例中，任务是执行大量的数学运算。通常情况下，多进程的执行速度会优于单进程，因为多进程可以并行处理任务，而多线程可能会受到全局解释器锁（GIL）的限制，导致在多核处理器上并不一定快于单进程。 ```python # ...效率比对代码省略... ``` 1.5 进程池（Pool）进程池允许我们批量处理任务，它会自动管理进程的数量和任务的分配。使用`multiprocessing`的`Pool`类，我们可以方便地并行执行大量任务。例如，如果有一个需要多次调用的函数，我们可以创建一个进程池，然后将这些调用作为任务提交给池子，Python会自动分配和管理这些任务。 ```python import multiprocessing as mp def worker(x): return x*x if __name__ == '__main__': pool = mp.Pool(processes=4) # 创建一个包含4个进程的池 result = pool.map(worker, [1, 2, 3, 4]) print(result) ``` Python的Multiprocessing模块提供了多进程的功能，能够在多核处理器上实现任务的并行处理，从而提高程序性能。通过使用`Queue`存储进程输出，可以实现进程间的数据交换。在实际应用中，根据任务类型和系统环境，合理选择多进程、多线程或者进程池可以显著提升程序的执行效率。

`multiprocessing.Queue()` 是 Python 中的一个多进程模块，用于在多个进程之间传递数据。它提供了一个队列数据结构，支持多个进程在队列的两端进行插入和删除操作，从而实现了进程间的通信和数据共享。在使用时，我们可以将一个 `multiprocessing.Queue()` 对象传递给多个进程，在进程之间传递数据时，一个进程将数据放入队列中，另一个进程从队列中取出该数据，从而实现了进程之间传递数据的目的。

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