Python多进程编程：multiprocessing模块原理与应用实践

Python multiprocessing 多进程原理与应用示例 Python 的 multiprocessing 模块是 Python 中的一个多进程管理包，允许开发者创建多个进程来执行不同的任务，从而提高程序的执行效率。在多核 CPU 环境中，使用 multiprocessing 模块可以大大提高运行效率。 进程的创建 在 Python 中，使用 multiprocessing 模块可以创建多个进程，每个进程都是一个独立的执行单元。可以使用 `multiprocessing.Process` 对象来创建进程。`Process` 对象拥有多种方法，例如 `is_alive()`、`join([timeout])`、`run()`、`start()`、`terminate()` 等。 进程的管理 在使用 multiprocessing 模块时，需要注意进程的管理。每个进程都有自己的独立的 GIL（Global Interpreter Lock），因此不存在进程间争抢 GIL 的问题。在多核 CPU 环境中，可以大大提高运行效率。 示例应用 下面是一个使用 multiprocessing 模块的示例应用，演示了如何使用多进程来执行不同的任务： ``` import multiprocessing import time import cv2 def daemon1(image): name = multiprocessing.current_process().name for i in range(50): image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 1) time.sleep(0.1) print('daemon1 done!') cv2.imshow('daemon1', image) def daemon2(image): name = multiprocessing.current_process().name for i in range(50): image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 1) time.sleep(0.5) print('daemon2 done!') cv2.imshow('daemon2', image) if __name__ == '__main__': t1 = time.time() number_kernel = multiprocessing.cpu_count() print('We have {} kernels'.format(number_kernel)) p1 = multiprocessing.Process(name='daemon1', target=daemon1, args=(image,)) p2 = multiprocessing.Process(name='daemon2', target=daemon2, args=(image,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join() ``` 在这个示例中，我们定义了两个函数 `daemon1` 和 `daemon2`，每个函数都执行不同的任务。在 `main` 函数中，我们创建了两个进程 `p1` 和 `p2`，并将它们启动起来。两个进程将并发执行不同的任务，从而提高程序的执行效率。 总结 Python 的 multiprocessing 模块提供了一个简单的方式来创建和管理多进程，从而提高程序的执行效率。在多核 CPU 环境中，使用 multiprocessing 模块可以大大提高运行效率。通过使用 multiprocessing 模块，可以轻松地创建和管理多进程，以满足不同的应用需求。