Python多进程与线程：multiprocessing模块解析

"Python中的多进程、线程和协程是并发执行任务的关键技术。本资源主要介绍了如何使用multiprocessing模块来实现多进程，并展示了使用Process类创建和管理进程，以及使用Pool批量处理任务的示例。" 在Python中，多进程是指在一个程序中同时运行多个独立的执行流，每个执行流都有自己的内存空间，互不影响。`multiprocessing` 模块是Python提供的一个用于进程编程的标准库，它提供了一个 `Process` 类，用于表示和管理进程。 以下是如何使用 `multiprocessing` 模块创建和管理进程的步骤： 1. 导入 `multiprocessing` 模块：`from multiprocessing import Process` 2. 定义一个函数，这个函数将在子进程中执行：`def run_proc(name): ...` 3. 在主程序中，创建一个 `Process` 实例，传入目标函数和参数：`p = Process(target=run_proc, args=('test',))` 4. 启动进程：`p.start()`，这将执行子进程中的函数。 5. 如果需要等待子进程结束，可以调用 `join()` 方法：`p.join()`，这会阻塞主进程，直到子进程执行完毕。 示例代码中展示了如何创建一个简单的子进程，打印出父进程和子进程的PID，然后等待子进程结束。通过 `os.getpid()` 可以获取当前进程的ID。 `multiprocessing` 模块还提供了 `Pool` 类，用于创建进程池。进程池允许预先创建一定数量的进程，当有新的任务到来时，可以立即分配给空闲的进程，而无需每次都创建新的进程。这样可以提高效率，特别是在需要频繁创建和销毁进程的场景下。 例如，以下代码创建了一个包含4个进程的进程池，并使用 `apply_async` 方法异步提交任务到进程池： ```python p = Pool(4) for i in range(5): p.apply_async(long_time_task, args=("Task", i)) ``` 在这个例子中，`long_time_task` 函数会被提交到进程池，每个任务都会在单独的进程中执行，且进程池的大小限制为4。这意味着如果有超过4个任务同时提交，多余的任务会在现有进程完成后再被分配执行。 多进程的优点在于能够充分利用多核CPU的计算能力，但缺点是进程间通信复杂，数据共享困难。在需要频繁通信或者对内存使用敏感的场景下，可能需要考虑使用线程或协程。线程在同一进程内共享内存，而协程是一种轻量级的线程，允许在一个线程中协同调度多个执行流，通常用于实现高效的异步I/O操作。