python编程中的并发------多进程multiprocessing

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python编程中的并发------多进程multiprocessing相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

任务例子:喝水、吃饭动作需要耗时1S

 

单任务:(耗时20s)

for i in range(10):

    print(‘a正在喝水‘)

    time.sleep(1)

    print(‘a正在吃饭‘)

    time.sleep(1)

 

一、多进程(耗时10s)

multiprocessing模块开启2个进程实现

代码如下:

import multiprocessing
import time

def start(fuc):
for i in range(10):
print(‘正在{}‘.format(fuc))
time.sleep(1)



if __name__ == ‘__main__‘:
p1 = multiprocessing.Process(target=start,args=(‘喝水‘,))
p2 = multiprocessing.Process(target=start,args=(‘吃饭‘,))
p1.start()
p2.start()

二、多进程:如何共享资源

方案1:使用内置的消息队列Queue

def start(fuc,q):
for i in range(10):
# 向队列中加入一个信息:fuc
q.put(fuc)
time.sleep(1)

if __name__ == ‘__main__‘:
# 定义一个消息队列,默认存储的队列信息为5个
q = multiprocessing.Queue(5)
p1 = multiprocessing.Process(target=start,args=(‘喝水‘,q))
p2 = multiprocessing.Process(target=start,args=(‘吃饭‘,q))
p1.start()
p2.start()
while True:
# 从队列中取出一个信息(先放入的先被取出来)
print(q.get())

三、多进程:进程池

当我们的任务很多时,或者任务数量不一定时,无限的创建进程会导致程序崩溃,可以固定使用几个进程来分配完成这些任务

(比如10个新app需要研发,3个研发团队,一个个的去完成)

def start(num):
print(‘--开始执行任务{}--‘.format(num))
time.sleep(2)
print(‘--结束执行任务{}--‘.format(num))

if __name__ == ‘__main__‘:
# 定义一个进程池,至多开启2个进程
pool = multiprocessing.Pool(2)
# 向进程池中添加新任务
pool.apply_async(start, args=(1,))
pool.apply_async(start, args=(2,))
pool.apply_async(start, args=(3,))
pool.apply_async(start, args=(4,))
# 关闭进程池
pool.close()
# 在此阻塞,等到进程池任务全部完成,子进程全部结束,再执行下面的代码
# 如不阻塞等待,主进程如果在下面终止了,则子进程全部终止
pool.join()

pool.apply_async等待进程池关闭后开启同步执行子进程
pool.apply本次添加进进程池的任务,添加的同时开始执行,结束了才开始下一次添加

以上是关于python编程中的并发------多进程multiprocessing的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python并发编程中的多进程(代码实现)

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