Python Process多进程实现过程

Python中的多进程是通过`multiprocessing`模块来实现的，该模块提供了类似多线程的接口，但在每个进程中运行的任务是完全独立的，因此每个进程都有自己的内存空间，可以实现真正的并行计算。多进程在处理CPU密集型任务时特别有用，因为它允许不同任务在不同核心上同时运行。 我们要理解进程的概念。程序是一组静态的指令，而进程则是这些指令在执行过程中的动态表现，包含了程序执行时所需的所有资源，如内存、文件句柄等。同一程序可以有多个进程，每个进程都有独立的资源和状态。例如，你可以在电脑上同时打开多个QQ聊天窗口，它们各自就是一个独立的进程。 进程有三种基本状态：就绪态（等待CPU执行）、执行态（CPU正在执行该进程）和等待态（等待特定条件满足，如等待IO操作完成）。在Python中，我们可以通过`multiprocessing`模块创建和管理进程。 创建多进程的基本步骤如下： 1. 导入`multiprocessing`模块。 2. 定义要并发执行的函数。 3. 创建`multiprocessing.Process`类的实例，并将函数作为`target`参数传入。 4. 调用实例的`start()`方法启动进程。 以下是一个简单的多进程示例： ```python import time import multiprocessing def sing(): while True: print("-----sing-----") time.sleep(1) def dance(): while True: print("-----dance-----") time.sleep(1) def main(): p1 = multiprocessing.Process(target=sing) p2 = multiprocessing.Process(target=dance) p1.start() p2.start() if __name__ == "__main__": main() ``` 在这个例子中，`sing`和`dance`函数分别在两个进程中运行，互不影响，形成了并发执行的效果。 值得注意的是，当一个进程创建子进程时，子进程会继承父进程的大部分资源，包括代码、全局变量等，但拥有独立的内存空间和进程ID（PID）。这种资源共享和独立性是进程与线程的主要区别之一。线程虽然也能够实现并发，但它们共享同一内存空间，因此更轻量级，但可能导致竞态条件和资源冲突。 获取进程ID可以使用`os.getpid()`函数，如下所示： ```python from multiprocessing import Process import os def run_proc(): print('子进程运行中，pid=%d...' % os.getpid()) print('子进程将要结束...') if __name__ == '__main__': print('父进程pid: %d' % os.getpid()) p = Process(target=run_proc) p.start() ``` 在比较进程和线程时，我们可以总结出以下几点差异： - 进程是系统分配资源的基本单位，线程是CPU调度的基本单位。 - 进程间内存独立，线程间共享内存，这使得线程在执行效率上有优势。 - 线程不能单独执行，必须依存于进程。 - 多线程通常用于需要频繁交互的任务，而多进程适合CPU密集型任务。 在Python中，如果需要进程间通信，可以使用`multiprocessing`模块提供的队列（Queue）或其他通信机制，如管道（Pipe）。队列的使用方法如下： ```python from multiprocessing import Queue q = Queue(3) # 创建队列，限制最大长度为3 q.put(xxx) # 向队列中添加数据 q.get() # 从队列中获取数据 ``` Python的`multiprocessing`模块为开发者提供了强大的多进程支持，帮助我们构建能够高效利用多核CPU的程序。然而，由于进程间不共享内存，所以在处理需要大量同步和通信的任务时，可能需要额外的协调机制，如队列或锁，这可能会增加编程的复杂性。在实际应用中，选择多进程还是多线程，取决于具体的需求和任务类型。