Python多进程例子代码.zip_Python多进程例子代码_py代码过长_py多进程

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py：6个

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134 浏览量 2022-07-15 21:08:29 上传评论收藏 4KB ZIP 举报

Python的多进程编程是通过`multiprocessing`模块来实现的，这个模块提供了进程管理功能，使得我们可以方便地创建和管理多个并发执行的进程。在Python中，与多线程相比，多进程通常能更好地利用多核处理器的资源，因为每个进程都有独立的内存空间。在`multiprocessing`模块中，`Process`类是核心，它代表了一个独立的进程。我们可以继承`Process`类并重写其`run`方法，`run`方法中的代码将在新进程中执行。例如： ```python from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): def run(self): print("这是新进程正在执行的任务") p = MyProcess() p.start() # 启动进程 p.join() # 等待进程结束 ``` 在描述中提到的“py代码过长”，这可能指的是单个进程处理大量数据或执行复杂计算时，代码量会增加。为了解决这个问题，可以将大任务分解成多个小任务，然后由多个进程并行处理。`Pool`类是`multiprocessing`模块提供的进程池，它可以一次性创建多个进程，并通过`apply_async`或`map`等方法分配任务给这些进程。例如，如果我们有一个函数`long_running_task(input)`，想要并行处理一个包含多个输入的列表，可以这样做： ```python from multiprocessing import Pool def long_running_task(input): # 复杂的计算任务 pass inputs = [1, 2, 3, 4, 5] # 待处理的数据列表 with Pool(processes=4) as pool: # 创建一个包含4个进程的进程池 results = pool.map(long_running_task, inputs) # 并行处理所有输入 # 结果会按照输入的顺序返回 print(results) ``` 在`Python多进程例子代码`这个压缩包中，可能包含了各种多进程编程的例子，比如进程间通信（使用`Queue`、`Pipe`等）、守护进程（`daemon`属性）、进程池的使用等。这些例子可以帮助初学者更好地理解多进程编程的原理和实际应用。在使用多进程时，需要注意进程间数据共享的问题，因为进程间的内存是隔离的。如果需要共享数据，可以使用`multiprocessing`模块提供的共享对象，如`Value`、`Array`，或者使用队列、管道等通信机制。此外，由于进程的创建和销毁有一定的开销，因此适合于处理计算密集型而非I/O密集型任务。 Python的`multiprocessing`模块提供了一套完整的多进程编程解决方案，能够帮助开发者编写高效、可扩展的并发程序。通过学习和实践压缩包中的例子，可以加深对Python多进程的理解，提高编程能力。

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Python多进程例子代码.zip （6个子文件）

Python多进程例子代码

使用进程池问题.py 1KB

使用进程池，并关注结果.py 452B

使用进程池（阻塞）.py 662B

使用进程池multiprocessing pool map.py 206B

多进程&进程池例子.py 665B

使用多个进程池.py 2KB

#coding: utf-8 import multiprocessing import os, time, random def Lee(): print "\nRun task Lee-%s" %(os.getpid()) #os.getpid()获取当前的进程的ID start = time.time() time.sleep(random.random() * 10) #random.random()随机生成0-1之间的小数 end = time.time() print 'Task Lee, runs %0.2f seconds.' %(end - start) def Marlon(): print "\nRun task Marlon-%s" %(os.getpid()) start = time.time() time.sleep(random.random() * 40) end=time.time() print 'Task Marlon runs %0.2f seconds.' %(end - start) def Allen(): print "\nRun task Allen-%s" %(os.getpid()) start = time.time() time.sleep(random.random() * 30) end = time.time() print 'Task Allen runs %0.2f seconds.' %(end - start) def Frank(): print "\nRun task Frank-%s" %(os.getpid()) start = time.time() time.sleep(random.random() * 20) end = time.time() print 'Task Frank runs %0.2f seconds.' %(end - start) if __name__=='__main__': function_list= [Lee, Marlon, Allen, Frank] print "parent process %s" %(os.getpid()) pool=multiprocessing.Pool(4) for func in function_list: pool.apply_async(func) #Pool执行函数，apply执行函数,当有一个进程执行完毕后，会添加一个新的进程到pool中 print 'Waiting for all subprocesses done...' pool.close() pool.join() #调用join之前，一定要先调用close() 函数，否则会出错, close()执行后不会有新的进程加入到pool,join函数等待素有子进程结束 print 'All subprocesses done.'

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