Python 3.x 中如何使用multiprocessing模块进行多进程管理

开发运维 2023-08-07 向阳逐梦 手机阅读

Python 3.x 中如何使用multiprocessing模块进行多进程管理

引言：在Python中，多核CPU的普及使得多进程编程成为一种重要的技巧。而multiprocessing模块则是Python中用于处理多进程的标准库。本文将介绍如何使用multiprocessing模块进行多进程管理，并结合代码示例进行说明。

一、multiprocessing模块简介Python的multiprocessing模块提供了一个包装器，它能够将Python程序映射到多个进程上运行。multiprocessing模块是线程安全的，并且提供了比threading模块更多的功能。

二、multiprocessing模块的常用函数和类

  • multiprocessing.Process类multiprocessing.Process类用于创建和管理进程。它有4个主要的方法：
  • start(): 启动进程并调用run()方法。
  • run(): 进程的入口函数，需要用户自行定义。
  • join([timeout]): 等待进程结束。如果不指定timeout，则会一直等待直到进程结束。
  • is_alive(): 判断进程是否还在运行。
  • multiprocessing.current_process()函数multiprocessing.current_process()函数返回当前进程的Process对象。
  • multiprocessing.active_children()函数multiprocessing.active_children()函数返回正在运行的子进程的列表，只包括当前进程创建的子进程。
  • multiprocessing.Pool类multiprocessing.Pool类用于创建一个进程池，可以方便地管理多个进程的执行。最常用的方法有：
  • apply(func, args): 同步执行函数，返回结果。
  • apply_async(func, args): 异步执行函数，返回AsyncResult对象。
  • close(): 关闭进程池，不再接受新的任务。
  • join(): 主进程等待所有子进程结束。

    • 三、使用multiprocessing模块的示例代码下面是一个简单的示例，展示了如何使用multiprocessing模块进行多进程管理：

    import multiprocessing def worker(name): print('Worker %s' % name) return name if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=4) results = [] for i in range(4): result = pool.apply_async(worker, args=(i,)) results.append(result) pool.close() pool.join() for result in results: print(result.get())登录后复制

    执行上述代码，将会输出以下结果：

    Worker 0 Worker 1 Worker 2 Worker 3 0 1 2 3登录后复制

    参考资料：[1] Python官方文档 - multiprocessing模块. https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html

    以上就是Python 3.x 中如何使用multiprocessing模块进行多进程管理的详细内容，更多请关注每日运维网(www.mryunwei.com)其它相关文章！