python3多进程

Python3提供了多种创建多进程的方式，其中比较常用的有：

1. 使用`multiprocessing`模块：该模块提供了与`threading`模块类似的接口，可以创建进程、管理进程等。

2. 使用`subprocess`模块：该模块可以启动新的进程并与其进行交互。

3. 使用`os.fork()`方法：该方法可以在Unix/Linux系统中创建新的进程，但在Windows系统中不可用。

下面是一个使用`multiprocessing`模块的例子：

import multiprocessing

def worker():
    """子进程执行的任务"""
    print('子进程执行中...')

if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    # 启动子进程
    p.start()
    # 等待子进程结束
    p.join()
    print('主进程执行完毕！')

在这个例子中，我们创建了一个子进程并启动它执行`worker()`函数中的任务。`join()`方法用于等待子进程执行完毕，然后主进程才能继续执行。

相关问题

python3 多进程多线程

Python3中可以使用multiprocessing模块实现多进程，也可以使用threading模块实现多线程。下面是一个简单的示例代码：

1. 多进程示例代码：

import multiprocessing

def worker(num):
    """进程 worker 函数"""
    print('Worker %s is running' % num)

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程
    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(2,))
    # 启动进程
    p1.start()
    p2.start()
    # 等待进程结束
    p1.join()
    p2.join()

2. 多线程示例代码：

import threading

def worker(num):
    """线程 worker 函数"""
    print('Worker %s is running' % num)

if __name__ == '__main__':
    # 创建线程
    t1 = threading.Thread(target=worker, args=(1,))
    t2 = threading.Thread(target=worker, args=(2,))
    # 启动线程
    t1.start()
    t2.start()
    # 等待线程结束
    t1.join()
    t2.join()

python3 异步多进程

Python3中也提供了异步多进程的解决方案，其中比较常用的有：

1. 使用`asyncio`和`multiprocessing`模块：可以结合使用这两个模块来实现异步多进程。

2. 使用`multiprocessing.pool.AsyncPool`类：该类继承自`multiprocessing.pool.Pool`类，可以在异步环境下使用。

下面是一个使用`asyncio`和`multiprocessing`模块的例子：

import asyncio
import multiprocessing

async def worker():
    """异步子进程执行的任务"""
    print('异步子进程执行中...')
    await asyncio.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    # 创建异步事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 创建异步进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=2)
    # 将异步任务提交给异步进程池
    tasks = [loop.run_in_executor(pool.apply_async, worker) for _ in range(2)]
    # 等待异步任务执行完成
    loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
    # 关闭异步进程池
    pool.close()
    pool.join()
    print('主进程执行完毕！')

在这个例子中，我们使用了`asyncio`模块创建了一个异步事件循环，使用`multiprocessing`模块创建了一个异步进程池，并将异步任务提交给异步进程池执行。等待所有异步任务执行完成后，我们关闭异步进程池，主进程才能继续执行。