一、Python Multiprocessing
Python Multiprocessing 是一个用于并行处理和并行计算的模块。其主要提供了本地和分布式多处理功能,使我们能够同时使用多个进程来处理更多数据。Python Multiprocessing 可以充分利用多核 CPU,提高程序的处理速度。
使用多进程比使用单进程有很多优点,它可以提高运行效率,因为当一个进程内部发生错误时,可以避免整个程序崩溃。
Python Multiprocessing 包括 Process,Queue,Pipe,Lock 和 Manager 等类,其中 Process 是最重要的。
二、Python Multiprocessing Pool
Python Multiprocessing Pool 是 Python Multiprocessing 的又一个重要模块,它能够实现进程池技术。在大量数据需要处理时,用进程池可以减少了进程的创建和销毁过程,更加高效地完成任务。
Python Multiprocessing Pool 中有两个常用的方法:map 和 apply_async,map 可以将函数应用于可迭代对象中的每个元素;apply_async 是异步执行,并且它可以将函数与参数传递给一个进程,并且不必等待,返回一个AsyncResult 对象。
三、Python Multiprocessing用法
1、使用Python Multiprocessing创建进程
import multiprocessing def func(x): print("This is a process") if __name__ == '__main__': p = multiprocessing.Process(target=func, args=("argument", )) p.start() p.join()
在这个例子中,我们创建了一个名为p的进程,它将实现func函数,并且将字符串“argument”作为参数传递。我们使用p.start()启动进程,p.join()等待进程完成。
2、使用Python Multiprocessing创建进程池
import multiprocessing def func(x): return x*x if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=2) result = pool.map(func, [1, 2, 3, 4, 5]) pool.close() pool.join() print(result)
在这个例子中,我们创建了一个名为pool的进程池,它将使用2个进程执行func函数,我们使用pool.map()函数并将[1, 2, 3, 4, 5]这样的任务放进进程池中处理,返回的结果存储在result变量中。
3、使用Python Multiprocessing共享内存
import multiprocessing def func(val_list, i): val_list[i] = i if __name__ == '__main__': manager = multiprocessing.Manager() val_list = manager.list(range(5)) process_list = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=func, args=(val_list, i)) p.start() process_list.append(p) for p in process_list: p.join() print(val_list)
在这个例子中,我们使用了multiprocessing.Manager()创建了一个名为val_list的共享数组。我们在5个进程中更新数组的值,然后使用join()等待所有进程结束。在最后,我们输出了更新后的共享内存的值。
四、总结
使用 Python Multiprocessing 可以充分利用多核CPU,加快程序运行速度。虽然在进程池中需要用到一定的内存和 CPU 资源,但是这都是值得的,因为这可以使程序更加优化和高效。