Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解

来源：动视网责编：小采时间：2020-11-27 14:33:54

Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解

Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解:本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能用满1个CPU核心。 Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一

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本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：

由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能用满1个CPU核心。
Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。

1、新建单一进程

如果我们新建少量进程，可以如下：

import multiprocessing
import time
def func(msg):
 for i in xrange(3):
 print msg
 time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
 p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", ))
 p.start()
 p.join()
 print "Sub-process done."

2、使用进程池

是的，你没有看错，不是线程池。它可以让你跑满多核CPU，而且使用方法非常简单。

注意要用apply_async，如果落下async，就变成阻塞版本了。

processes=4是最多并发进程数量。

import multiprocessing
import time
def func(msg):
 for i in xrange(3):
 print msg
 time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
 pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
 for i in xrange(10):
 msg = "hello %d" %(i)
 pool.apply_async(func, (msg, ))
 pool.close()
 pool.join()
 print "Sub-process(es) done."

3、使用Pool，并需要关注结果

更多的时候，我们不仅需要多进程执行，还需要关注每个进程的执行结果，如下：

import multiprocessing
import time
def func(msg):
 for i in xrange(3):
 print msg
 time.sleep(1)
 return "done " + msg
if __name__ == "__main__":
 pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
 result = []
 for i in xrange(10):
 msg = "hello %d" %(i)
 result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
 pool.close()
 pool.join()
 for res in result:
 print res.get()
 print "Sub-process(es) done."

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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