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原文内容：

本文实例讲述了Python多进程multiprocessing用法。分享给广大家长和学者参考，具体如下：

内容相关：

multiprocessing进程的创建与运行进程常用相关函数进程池为什么要有进程池

解析：

multiprocessingPython中的multiprocessing模块提供了创建和管理多进程的能力，它允许开发者利用多核处理器并行执行任务。

进程的创建与运行在multiprocessing模块中，可以通过`Process`类来创建一个新的进程。创建进程后，可以使用`start()`方法启动进程，进程开始执行。

进程常用相关函数multiprocessing提供了多种与进程相关的函数，如`Queue`用于进程间通信，`Pipe`用于管道通信，`Manager`用于进程间共享数据。

进程池进程池是预先创建一组进程，然后按照请求分配给这些进程执行任务。使用进程池可以提高程序的执行效率，避免频繁创建和销毁进程的开销。

为什么要有进程池进程池可以减少进程创建和销毁的开销，提高程序的执行效率，同时还可以更好地利用多核处理器的优势。

本文实例讲述了Python多进程multiprocessing、进程池用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

内容相关：

multiprocessing：

• 进程的创建与运行
• 进程常用相关函数

进程池：

• 为什么要有进程池
• 进程池的创建与运行：串行、并行
• 回调函数

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多进程multiprocessing:

python中的多进程需要使用multiprocessing模块

• 多进程的创建与运行：

1.进程的创建：进程对象=multiprocessing.Process(target=函数名,args=(参数,))

2.进程的运行: 进程对象.start()

进程的join跟线程的join一样，意义是 “阻塞当前进程，直到调用join方法的那个进程执行完，再继续执行当前进程”

注：在windows中代码中必须使用这个，在Linux 中不需要加这个

import multiprocessing,time,os def thread_run(): print(threading.current_thread()) def run(name): time.sleep(1) print("hello",name,"run in ",os.getpid(),"ppid:",os.getppid()) if __name__=='__main__':#必须加 obj=[] for i in range(10): p=multiprocessing.Process(target=run,args=('bob',)) obj.append(p) p.start() start_time=time.time() for i in obj: i.join() print("run in main") print("spend time :",time.time()-start_time)

• 与多线程同样的：也可以通过继承multiprocessing的Process来创建进程

继承multiprocessing的Process类的类要主要做两件事：

1.如果初始化自己的变量，则先要调用父类的__init__()然后做自己的初始化;如果不需要初始化自己的变量，那么不需要重写__init__,直接使用父类的__init__即可

2.重写run函数

import multiprocessing class myProcess(multiprocessing.Process): def run(self): print("run in myProcess") if __name__=="__main__": p=myProcess() p.start() p.join()

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进程常用相关函数：

• os.getpid():获取当前进程号。
• os.getppid():获取当前进程的父进程号。
• 进程对象.is_alive():判断进程是否存活

• 进程对象.terminate():结束进程

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进程池：

• 为什么需要进程池
  • 如果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，而进程池可以限制运行的进程的数量

  from multiprocessing import Pool import time,os def func1(i): time.sleep(1) print("run in process:",os.getpid()) return "filename" def log(arg):##参数为进程创建中func的函数的返回值 print("log done :",arg) if __name__=="__main__": pool=Pool(5) start_time = time.time() for i in range(10): pool.apply_async(func=func1,args=(i,),callback=log,)#log的参数是func1的返回值 pool.close()#先close再等待 pool.join() print("main run done,spend_time:",time.time()-start_time)

  • 注：对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。
    • • 小测试：

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  希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。