一、进程的创建
Python的multiprocessing模块提供了Process类，该类可用来在各平台下创建新进程。其构造函数是：
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__init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) |
其中，各个参数的含义如下：
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group:该参数未实现，不需要传参 -
target:为新建进程指定执行任务，也就是指定一个函数 -
args:以元组的方式，为target指定的方法传递参数，如果传入的是元组中有多个参数的话则传入方式是（arg1,arg2,....argn,） -
kwargs:以字典的方法，为target指定的方法传递参数。 -
name: 为新建进程设置名称
1、一些常用方法介绍
start() 方法用于启动进程
run() 方法用于运行所要执行的任务
is_alive() 方法用于判断当前进程是否还活着
getPid() 方法用于获取进程的ID号。
直接创建Process类的实例对象，由此就可以创建一个新的进程；
这个就类似于直接创建实例化线程Thread类
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from multiprocessing import Processimport os# 定义要调用的方法def async_fun(name, add): for arc in add: print(name + str(os.getpid()) + " " + arc)if __name__ == '__main__': my_tuple = ("码农飞哥", "今天是宅家的一天", "30岁了还没对象焦虑呀") # 创建进程 process = Process(target=async_fun, args=("子进程", my_tuple)) # 启动子进程 process.start() # 启动主进程 async_fun("主进程", my_tuple) |
运行结果是：
主进程11610 码农飞哥
主进程11610 今天是宅家的一天
主进程11610 30岁了还没对象焦虑呀
子进程11612 码农飞哥
子进程11612 今天是宅家的一天
子进程11612 30岁了还没对象焦虑呀
这里需要注意的一点是，必须要将代码放在if __name__ == '__main__': 代码块中。通过os.getpid()方法来获取进程号。
通过继承Process类的子类，创建实例对象，也可以创建新的进程。
第二种方式就是通过继承Process类的子类，创建实例对象，也可以创建新的进程，不过这种方式需要重写父类的run()方法。这种方法就类似于直接继承Thread类创建线程。
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import multiprocessingimport os# 定义要调用的方法def async_fun(name, add): for arc in add: print(name + str(os.getpid()) + " " + arc)class MyProcess(multiprocessing.Process): def __init__(self, name, add): multiprocessing.Process.__init__(self) self.add = add self.name = name # 重写run()方法 def run(self): async_fun(self.name, self.add)if __name__ == '__main__': my_tuple = ("码农飞哥", "今天是宅家的一天", "宅家也不能虚度") myprocess = MyProcess("子进程", my_tuple) myprocess.start() # 主进程 async_fun("主进程", my_tuple) |
运行结果同上：
主进程11610 码农飞哥
主进程11610 今天是宅家的一天
主进程11610 30岁了还没对象焦虑呀
子进程11612 码农飞哥
子进程11612 今天是宅家的一天
子进程11612 30岁了还没对象焦虑呀
这里还是推荐使用第一种方法创建进程，因为这种方式创建进程比较简洁
二、进程池的使用
由于创建进程对系统的开销比较大。所以，所以在实际开发中一般都会使用进程池来创建进程。进程池的使用与线程池的使用也是有神似的地方。同样的在multiprocessing模块中提供了Pool函数来创建进程池。
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import osfrom multiprocessing import Poolimport time# 定义要调用的方法def async_fun(add): time.sleep(1) print("进程号：" + str(os.getpid()) + " " + add)if __name__ == '__main__': add = "码农飞哥,今天是宅家的一天,30岁了还没对象焦虑呀" # 创建包含4个进程的进程池 pool = Pool(processes=4) # 提交action pool.apply_async(func=async_fun, args=(add,)) pool.apply_async(func=async_fun, args=("加油加油",)) pool.close() pool.join() |
运行结果是：
进程号：11658 码农飞哥,今天是宅家的一天,30岁了还没对象焦虑呀
进程号：11659 加油加油
同样的进程池也可以通过with语句来创建
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from multiprocessing import Poolimport osimport timedef async_add(max): time.sleep(1) print("进程号：" + str(os.getpid()) + "最大值是" + str(max))if __name__ == '__main__': with Pool(processes=4) as pool: # 使用线程池执行max计算 results = pool.map(async_add, (20, 30, 40, 50)) |
运行结果是：
进程号：11726最大值是20
进程号：11725最大值是30
进程号：11727最大值是40
进程号：11728最大值是50
三、多进程和多线程的优缺点对比
多进程的优点就是稳定性好，一个子进程崩溃了，不会影响主进程以及其余子进程，各个子进程各用一套独立的内存空间。多线程的优点就是效率高，适用于批处理等功能。
多进程的缺点就是创建进程的代价非常大，因为操作系统要给每个进程分配固定的资源，并且操作系统对进程的总数会有一定的限制，若进程过多，操作系统调度都会存在问题，会造成假死状况。
总结：
到此这篇关于Python多进程的使用详情的文章就介绍到这了,更多相关Python多进程的使用，内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/u014534808/article/details/120250312
