python如何操作多进程

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python如何操作多进程

关于Python中操作多进程主要依赖于`multiprocessing`模块，而这个模块提供了一个API来创建进程，管理它们之间的通信，以及同步它们的工作。以下是一些常见的使用场景和示例。

创建进程

你可以使用`multiprocessing.Process`类来创建新的进程。每个进程都是一个独立的Python解释器实例，它有自己的内存空间。

from multiprocessing import Process

def worker(name):
    print(f'Hello, {name}!')

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程对象
    p1 = Process(target=worker, args=('Alice',))
    p2 = Process(target=worker, args=('Bob',))

    # 启动进程
    p1.start()
    p2.start()

    # 等待进程结束
    p1.join()
    p2.join()

进程间通信

进程间通信（IPC）可以通过多种方式实现，如管道（Pipe）、队列（Queue）、共享内存等。`multiprocessing.Queue`是常用的IPC方式之一，因为它提供了线程安全的通信。

from multiprocessing import Process, Queue

def writer(q):
    q.put('Hello')

def reader(q):
    print(q.get())

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()

    # 创建进程对象
    pw = Process(target=writer, args=(q,))
    pr = Process(target=reader, args=(q,))

    # 启动进程
    pw.start()
    pr.start()

    # 等待进程结束
    pw.join()
    pr.join()

进程池

如果你需要并行运行大量任务，使用`multiprocessing.Pool`可以更加高效地管理进程。进程池会维护一个固定数量的工作进程，并分配任务给它们。

from multiprocessing import Pool

def square(n):
    return n * n

if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=4) as pool:
        numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
        results = pool.map(square, numbers)
        print(results)

进程同步

对于需要同步的进程，可以使用锁（Lock）或信号量（Semaphore）等同步原语。

from multiprocessing import Process, Lock

def f(l, i):
    l.acquire()
    try:
        print('hello world', i)
    finally:
        l.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()

    for num in range(10):
        Process(target=f, args=(lock, num)).start()

在使用`multiprocessing`模块时，请确保所有的进程相关代码都放在`if __name__ == '__main__':`语句块内。这是因为Windows需要这样做来启动新进程（UNIX/Linux系统则不需要）。请记住，虽然多进程可以提高程序的并行处理能力，但也会引入额外的开销，如进程创建和销毁的开销，以及进程间通信的开销。因此，在决定是否使用多进程时，需要权衡这些开销与潜在的性能提升。

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