Python multiprocessing模块详解：多进程与进程间通讯

"Python 多进程使用multiprocessing模块来实现，尤其在Unix/Linux系统中，它基于fork()系统调用。而在Windows系统中，由于没有fork()，multiprocessing需要通过pickle序列化对象来模拟进程创建。Process类是实现多进程的核心，包含多种方法如is_alive()、join()、start()、run()和terminate()等。此外，进程间通信可以通过队列Queues、管道Pipe和managers等机制实现数据交换。" 在Python中，多进程编程主要依赖于`multiprocessing`模块，这个模块使得开发者能够创建和管理多个独立的进程，从而利用多核处理器的优势提高程序的执行效率。在Unix/Linux操作系统下，`multiprocessing`模块直接封装了`fork()`系统调用，简化了进程创建的过程。然而，Windows系统中没有`fork()`，所以`multiprocessing`模块需要通过序列化和反序列化（pickle模块）的方式来复制父进程中的对象到子进程中。 `Process`类是`multiprocessing`模块的核心，用于创建新的进程。构造函数`Process([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]])`接受几个参数，其中`group`目前未实现，通常设置为`None`；`target`是新进程要执行的函数；`name`是进程的名称；`args`和`kwargs`分别用于传递给`target`函数的参数列表和关键字参数。 `Process`类提供了一些重要的方法： - `is_alive()`：检查进程是否还在运行。 - `join([timeout])`：阻塞当前进程，直到指定的`timeout`时间过去或者被调用的进程结束。 - `start()`：启动进程，将其置于就绪状态，等待操作系统调度。 - `run()`：当`start()`方法被调用时，会执行这个方法。如果在实例化`Process`时没有指定`target`，则默认执行`run()`。 - `terminate()`：强制终止进程，不管其当前是否在执行任务。 在不同进程中，内存是不共享的，因此需要特定的方式来交换数据。`multiprocessing`模块提供了几种进程间通信（IPC）的方式： 1. **进程队列（Queues）**：类似于`threading`模块中的`Queue`，可以实现进程间的异步通信和数据传递。 2. **管道（Pipe）**：创建一个双向通道，允许两个进程之间直接通信。 3. **管理者（Managers）**：通过网络连接创建跨进程的对象，可以实现更复杂的共享数据结构，如列表、字典等。 下面是一个简单的示例，展示了如何创建进程和使用队列进行通信： ```python import time from multiprocessing import Process, Queue def foo(q, n): q.put([42, n, 'hello']) time.sleep(2) if __name__ == '__main__': q = Queue() processes = [] for i in range(3): p = Process(target=foo, args=(q, i)) p.start() processes.append(p) for p in processes: p.join() print("主进程结束") ``` 在这个例子中，我们创建了3个进程，每个进程都会向队列`q`中放入数据。主进程等待所有子进程结束后才结束。 Python的`multiprocessing`模块为开发者提供了强大的多进程支持，无论是在Unix/Linux还是Windows环境下，都能有效地管理和控制进程，以及实现进程间的数据交换，从而编写出高效并行的Python程序。