Python多进程编程入门：突破GIL，提升性能

"多进程编程入门：快速提升Python程序性能" 在Python编程中，多进程编程是提高程序性能的一个重要手段，尤其在处理CPU密集型任务时，通过多进程可以有效利用多核处理器的优势。Python的`multiprocessing`模块是在2.6版本引入的，由Jesse Noller和Richard Oudkerk在PEP371中定义。这个模块提供了一种类似`threading`模块的方式来创建进程，但关键区别在于，多进程可以绕过全局解释器锁（GIL），允许每个进程独立地运行，从而实现真正的并行计算。 在`threading`模块中，由于GIL的存在，即使在多核环境下，同一时间也只能有一个线程在执行Python字节码，这限制了多线程在CPU密集型任务中的性能。而`multiprocessing`模块则可以启动多个独立的进程，每个进程都有自己的内存空间和独立的GIL，因此可以同时运行，提高了程序的执行效率。 `multiprocessing`模块的核心类是`Process`，它与`threading.Thread`类似，用于创建新的进程。创建一个进程的基本步骤如下： 1. 导入`multiprocessing`模块。 2. 创建`Process`实例，通常需要传递一个函数作为参数，这个函数将在新进程中运行。 3. 调用`start()`方法启动进程。 4. 可以选择调用`join()`方法等待进程结束，或者让主进程继续执行其他任务。 示例代码： ```python import multiprocessing def worker_function(name): print(f'Worker {name} is running.') if __name__ == '__main__': processes = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker_function, args=(i,)) processes.append(p) p.start() # 等待所有进程完成 for p in processes: p.join() ``` 在这个例子中，我们创建了5个进程，每个进程都会运行`worker_function`函数，并传入一个唯一的标识符作为参数。 除了`Process`类，`multiprocessing`模块还提供了`Pool`类，这是一个非常有用的工具，它可以创建一个进程池，允许你并行地执行同一个函数。例如，如果你有一个需要对大量数据进行处理的任务，可以将数据分割成多个部分，然后通过`Pool.map()`或`Pool.apply_async()`方法并行处理这些部分。 ```python from multiprocessing import Pool def square(number): return number ** 2 if __name__ == '__main__': with Pool(4) as pool: results = pool.map(square, [1, 2, 3, 4, 5]) print(results) ``` 这段代码创建了一个包含4个进程的进程池，然后并行地计算列表中的每个数字的平方，最后打印出结果。 `multiprocessing`模块是Python中进行多进程编程的重要工具，它提供了与`threading`模块类似的接口，但能够充分利用多核处理器的性能，对于需要高性能计算的场景，如图像处理、机器学习等，使用多进程编程能够显著提升程序的运行速度。