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Python多进程怎么用？多进程&多线程超详细对比

2025-06-22 19:06:31 0浏览收藏

想知道Python多进程怎么用吗？本文将深入解析Python多进程编程，对比多进程与多线程的差异，助你选择更优的并发方案。Python多进程主要依赖`multiprocessing`模块，通过`Process`类和`Pool`类轻松创建和管理进程，实现真正的并行计算，尤其在CPU密集型任务中效果显著。文章将详细介绍如何使用`Process`类创建独立进程，以及利用`Pool`类构建进程池，高效分配任务。同时，还将探讨进程间通信的多种方式，如`Queue`和`Pipe`，并提供CPU密集型和IO密集型任务场景下的选择建议。掌握多进程编程，优化Python程序的执行效率，提升系统性能，就从这里开始！

Python中实现多进程主要依赖multiprocessing模块，该模块提供Process类、Pool类等来创建和管理进程。1.使用Process类可创建独立进程，通过target参数指定执行函数；2.使用Pool类可创建进程池，自动分配任务并控制并发数量；3.进程间通信可通过Queue、Pipe、Value、Array等机制实现；4.选择进程数量应根据CPU核心数合理设定，避免系统开销过大；5.多进程适用于CPU密集型任务和需要资源隔离的场景，而多线程更适合IO密集型任务；6.调试多进程程序时建议使用日志记录或pdb调试器，同时注意处理僵尸进程问题。所有进程完成后主程序会输出“所有进程完成”信息。

Python中的多进程如何实现多进程与多线程有什么区别

Python中实现多进程，主要依赖multiprocessing模块。它允许你创建和管理多个独立的Python解释器进程，从而真正实现并行执行，特别是在CPU密集型任务中能显著提升性能。多进程和多线程的主要区别在于资源隔离和并发模型。多进程拥有独立的内存空间，而多线程共享同一进程的内存空间。

multiprocessing模块提供了Process类、Pool类等多种方式来创建和管理进程。

解决方案

使用Process类创建进程：

这是最基本的创建进程的方式。你需要创建一个继承自Process的类，并重写run方法，或者直接使用Process类，并传入一个可调用对象作为target参数。

import multiprocessing
import time

def worker(num):
    """工作进程函数"""
    print(f"进程 {num} 启动")
    time.sleep(2)  # 模拟耗时操作
    print(f"进程 {num} 结束")

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(3):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()  # 等待所有进程结束

    print("所有进程完成")

这段代码创建了3个独立的进程，每个进程执行worker函数。p.join()确保主进程等待所有子进程完成后再退出。

使用Pool类创建进程池：

进程池可以更方便地管理大量进程，并控制并发数量。Pool类会自动分配任务给空闲进程。

import multiprocessing
import time

def worker(num):
    """工作进程函数"""
    print(f"进程 {num} 启动")
    time.sleep(2)  # 模拟耗时操作
    print(f"进程 {num} 结束")
    return num * num

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:  # 创建一个包含4个进程的进程池
        results = pool.map(worker, range(5))  # 将worker函数应用于range(5)中的每个元素
        # pool.close() # 关闭进程池，不再接受新的任务
        # pool.join()  # 等待所有进程完成

    print("所有进程完成")
    print("结果:", results) # 输出每个任务的结果

这里创建了一个包含4个进程的进程池，pool.map将worker函数应用于range(5)的每个元素，并将结果收集到results列表中。使用with语句可以自动管理进程池的生命周期，避免资源泄漏。

进程间通信：

由于多进程拥有独立的内存空间，进程间通信需要使用特定的机制，例如Queue、Pipe、Value、Array等。

import multiprocessing

def sender(queue):
    """发送数据到队列"""
    print("发送进程启动")
    queue.put("Hello from process!")
    print("发送进程结束")

def receiver(queue):
    """从队列接收数据"""
    print("接收进程启动")
    message = queue.get()
    print(f"接收到消息: {message}")
    print("接收进程结束")

if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()
    p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(queue,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(queue,))

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()

    print("所有进程完成")

这个例子使用Queue在两个进程之间传递消息。

多进程与多线程的适用场景