Python多进程编程:multiprocessing模块原理与应用实践
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更新于2024-08-31
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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。
2020-09-18 上传
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2023-09-11 上传
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2023-05-05 上传
2023-06-09 上传
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