网站建设绩效考核表,自己怎么做一个网页,亚洲足球最新排名,世界顶尖名表瑞士网站不要中国手表网站Python多进程 1. 介绍2. multiprocessing模块的基本用法3. 使用Pool4. 进程间通信5. 进程同步6. Process子类化7. 注意事项及选择 1. 介绍
Python中的多进程是通过multiprocessing模块来实现的#xff0c;与多线程相比#xff0c;多进程可以实现真正的并行计算#xff0c;因… Python多进程 1. 介绍2. multiprocessing模块的基本用法3. 使用Pool4. 进程间通信5. 进程同步6. Process子类化7. 注意事项及选择 1. 介绍
Python中的多进程是通过multiprocessing模块来实现的与多线程相比多进程可以实现真正的并行计算因为每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间因此不会受全局解释器锁Global Interpreter Lock, GIL的限制。
2. multiprocessing模块的基本用法
基本上multiprocessing模块的Process类与threading模块的Thread类的使用非常相似。下面是一个简单的例子说明如何创建和启动一个进程
from multiprocessing import Process
import os# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):print(fRun child process {name} ({os.getpid()})...)if __name____main__:print(fParent process {os.getpid()}.)p Process(targetrun_proc, args(test,))print(Child process will start.)p.start()p.join()print(Child process end.)当我们运行上面的代码将会创建一个子进程执行run_proc函数中的代码。
3. 使用Pool
如果你要启动大量的子进程可以用进程池的方式批量创建子进程
from multiprocessing import Pool
import timedef run_task(name):print(fTask {name} (pid {os.getpid()}) is running...)time.sleep(1)print(fTask {name} is end.)if __name__ __main__:print(Parent process is run.)with Pool(5) as p: # 创建拥有5个进程的进程池p.map(run_task, range(5))print(All subprocesses done.)这里使用了Pool对象的map方法将不同的参数传入到目标函数此例中为run_task并并行执行函数。
4. 进程间通信
multiprocessing支持进程间的两种主要通信方式队列Queue和管道Pipe。
from multiprocessing import Queue# 创建Queue的实例然后使用Queue来进行进程间的通信
q Queue()
q.put(Message 1)
q.put(Message 2)
print(q.get())5. 进程同步
在多进程环境下由于进程间共享资源可能会导致数据混乱因此需要对这些资源进行同步访问控制。multiprocessing模块中的Lock类就是用来解决这一问题的
from multiprocessing import Process, Lockdef lock_func(lock, num):lock.acquire()try:print(fHello from process {num})finally:lock.release()if __name____main__:lock Lock()for num in range(5):Process(targetlock_func, args(lock, num)).start()6. Process子类化
与threading.Thread类似你也可以通过继承multiprocessing.Process来创建自己的进程类
from multiprocessing import Processclass MyProcess(Process):def __init__(self, arg):super(MyProcess, self).__init__()self.arg argdef run(self):print(fProcess with argument: {self.arg})if __name____main__:p MyProcess(test)p.start()p.join()当MyProcess实例的start()方法被调用时其run()方法将在独立的子进程中执行。
7. 注意事项及选择
在使用多进程时需要考虑一些事情
因为进程之间的内存是隔离的所以它们必须通过进程间通信来交换信息这可能会导致程序复杂。创建进程比创建线程的开销大所以需要更多的系统资源。在多核/多处理器环境下多进程是真正实现并行计算的一种方式。
选择使用多线程还是多进程通常取决于任务特性和需求
涉及阻塞I/O操作或需等待外部事件如网络通信、文件I/O的任务使用多线程比较适合。如果任务是计算密集型的如数学计算、数据处理并且需要进行并行处理那么多进程更为合适。
总之Python的多进程编程提供了对并行任务处理的强大支持特别是在避免GIL限制的情况下有效利用多核处理器。然而正确地使用它需要对进程间通信、数据共享和同步有透彻的理解。
