Python Multiprocess的全面介绍

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。