python多进程 python多进程的坑

Python多进程的实现与应用

在Python中，多进程是一种并行处理的方式，它允许我们同时运行多个独立的进程，每个进程都有自己的内存空间，可以独立执行任务，互不干扰，这种方式可以提高程序的执行效率，特别是在处理大量数据或者需要长时间运行的任务时，多进程的优势就更加明显。

Python的multiprocessing模块是实现多进程的主要工具，这个模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，我们可以创建多个Process对象来代表多个进程，每个Process对象都有一个start()方法来启动进程，一个join()方法来等待进程结束。

下面是一个简单的Python多进程的例子：

import multiprocessing
def worker(num):
    """线程调用的函数"""
    print('工作进程： %s' % num)
    return
if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

在这个例子中，我们首先导入了multiprocessing模块，然后定义了一个worker函数，这个函数会被每个进程调用，在主程序中，我们创建了5个进程，每个进程都会调用worker函数，并传入一个参数，我们使用start()方法启动了所有的进程。

需要注意的是，由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程并不能真正地实现并行计算，而多进程则没有这个问题，对于CPU密集型的任务，我们应该优先考虑使用多进程。

多进程也有其缺点，创建和销毁进程需要消耗一定的系统资源，进程间的通信比线程间通信要复杂得多，Python提供了一些用于进程间通信的方法，如Queue、Pipe、Manager等，但是使用起来相对复杂，由于每个进程都有自己的内存空间，如果需要在不同的进程之间共享数据，也需要额外的编程工作。

尽管有这些缺点，但是在某些情况下，多进程仍然是必要的，当我们需要同时运行多个任务，而这些任务之间不能互相干扰时，就应该考虑使用多进程，如果我们的程序需要处理大量的数据，而且数据的处理速度比数据的生成速度慢，那么使用多进程也可以提高程序的效率。

Python的多进程是一种强大的工具，它可以帮助我们更好地利用计算机的资源，提高程序的执行效率，使用多进程也需要考虑到其带来的复杂性和额外的开销，在实际编程中，我们需要根据具体的需求和情况，合理地选择和使用多进程。