Python多进程并发实践：multiprocessing模块详解

"本文主要介绍了Python并发编程中的多进程实现，包括进程的理论基础和Python的multiprocessing模块的使用。" 在计算机系统中，进程是操作系统分配资源的基本单位，而线程则是执行的最小单元。当一个应用程序运行时，可能会有多个进程并发执行，每个进程又可以包含多个线程来共享资源。进程之间的资源不共享，因此它们之间通信需要通过特定机制，如管道、共享内存或消息队列等。相比之下，线程共享同一进程的资源，使得线程间的通信更为简便，但同时线程切换的资源开销较小。 Python的`multiprocessing`模块提供了对多进程的支持，使得开发者能够充分利用多核处理器的优势，提高程序的运行效率。该模块提供了两种创建进程的方式： 1. 创建`Process`对象并调用`start()`方法启动进程。这是一种简洁的创建进程的方式，需要指定目标函数（即子进程要执行的函数）和传递给该函数的参数。例如： ```python from multiprocessing import Process def foo(name): print('hello,%s'%name) if __name__ == '__main__': p1 = Process(target=foo, args=('world',)) p2 = Process(target=foo, args=('China',)) p1.start() p2.start() print('=====主进程=====') ``` 在这个例子中，`p1`和`p2`是两个并发执行的进程，分别打印出"hello,world"和"hello,China"。 2. 自定义一个类继承`Process`类，并重写`run()`方法。这种方式允许更灵活的进程结构设计，可以将具体的执行逻辑放在`run()`方法内。例如： ```python from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): def __init__(self, name): super().__init__() self.name = name def run(self): print('hello,%s'%self.name) if __name__ == '__main__': myprocess1 = MyProcess('world') myprocess2 = MyProcess('China') myprocess1.start() myprocess2.start() ``` 在这个例子中，我们创建了一个`MyProcess`类，重写了`run()`方法，然后创建了两个`MyProcess`实例，它们各自执行自己的`run()`方法。 值得注意的是，`Process`对象必须在`if __name__ == '__main__':`代码块内创建，以避免在导入时意外启动子进程。这是因为当模块被导入时，Python会执行模块内的所有代码，而在非主进程中执行`start()`方法会导致错误。 在实际开发中，根据任务的特性和需求，可以选择使用多进程或多线程。多进程适合于任务之间相互独立，需要大量资源，且不涉及频繁通信的情况。多线程则适用于任务之间需要共享数据，且对资源的需求相对较小的情况。通过合理选择并发模型，可以优化程序性能，提高系统的整体利用率。