Python进价系列 - 16讲多进程-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/pythontip/article/details/126825254

本文深入探讨了Python中的多进程编程，包括如何创建和运行进程、进程间共享数据、理解锁的作用以及如何解决竞争条件。还介绍了使用队列进行进程间通信以及进程池的概念，为高效并行处理提供了实用的方法和示例。

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在这篇文章中我们讨论如何在Python中使用multiprocessing模块。

如何创建并启动多个进程
如何等待进程结束
如何在进程间共享数据
如何使用锁来防止竞争条件
如何使用Queue进行流程安全的数据/任务处理。
如何使用Pool管理多个工作进程

创建和运行进程

你可以使用multiprocessing.Process()来创建一个进程。它有两个重要的参数：

target: 一个可调用对象（函数），这个进程将在进程启动时被调用。
args: 函数参数。元组。

实例：

from multiprocessing import Process
import os


def square_numbers():
    for i in range(1000):
        result = i * i

if __name__ == "__main__":
    processes = []
    
    num_processes = os.cpu_count()
    print(num_processes) # 计算机中的CPU数量
    # 构造多个进程
    for _ in range(num_processes):
        process = Process(target=square_numbers)
        processes.append(process)
    # 执行进程、等待进程结束
    for process in processes:
        process.start()
        process.join()

在进程间共享数据

既然进程不在同一个内存空间，那么它们就没有访问同一个（公开）数据的权限。
因此，它们需要特殊的共享内存对象来共享数据。

数据可以通过Value或Array来存储在共享内存中:

Value(type, value): 创建一个ctypes对象的类型是type。访问值使用.target。
Array(type, value): 创建一个ctypes数组，其元素的类型是type。访问值使用[]。

任务：创建两个进程，每个进程都应该访问共享变量，并修改它（在这种情况下，只增加它重复100次）。
创建两个进程，每个进程都应该访问共享变量，并修改它（在这种情况下，只增加它重复100次）。

from multiprocessing import Process, Value, Array
import time

# 增加100次
def add_100(number):
    for _ in range(100):
        time.sleep(0.01)
        number.value += 1

# number中每个位置增加100次
def add_100_array(numbers):
    for _ in range(100):
        time.sleep(0.01)
        for i in range(len(numbers)):
            numbers[i] += 1


if __name__ == "__main__"