Python多进程教程:multiprocessing全解析
**Python多进程使用教程:multiprocessing模块详解,提升程序性能** 想要提升Python程序的运行效率,充分利用多核CPU的强大性能吗?本文将带你深入了解Python的`multiprocessing`模块,教你如何通过多进程并发执行计算密集型任务,有效绕过GIL限制。文章详细介绍了创建和启动进程的基本方法,利用`Process`类和`start()`、`join()`函数实现进程控制。更进一步,探讨了如何使用`Pool`进程池管理大量进程,并介绍`map`、`apply_async`和`starmap`等常用方法,推荐使用`with Pool(...)`的写法来自动管理资源。最后,讲解了进程间通信的关键技术,包括`Queue`、`Pipe`、`Value/Array`和`Manager`,帮助你实现进程间的数据传递与共享,从而构建更高效、更强大的Python应用程序。掌握这些技巧,让你的Python程序性能更上一层楼!
Python中使用multiprocessing模块可通过多进程提升性能,尤其适合计算密集型任务。1. 创建并启动进程使用Process类,通过target指定函数,start()启动,join()确保主进程等待;2. 多个进程并发执行可循环创建多个Process实例并启动,适用于任务相互独立的情况;3. 使用Pool进程池管理大量进程,常见方法有map、apply_async和starmap,with Pool(...)推荐写法自动管理资源;4. 进程间通信通过Queue、Pipe、Value/Array和Manager实现,支持数据传递与共享。掌握这些内容即可灵活优化程序性能。
在Python中,使用多进程(multiprocessing)是提升程序性能、充分利用多核CPU的有效方式。尤其当你需要处理大量计算密集型任务时,多进程比多线程更合适,因为它是绕过GIL(全局解释器锁)限制的一种手段。

下面我们就来看看如何在Python中使用multiprocessing
模块进行多进程编程。
1. 创建并启动一个进程
最基础的用法就是通过Process
类来创建一个新的进程。和threading.Thread
类似,但不同的是每个进程拥有独立的内存空间。

from multiprocessing import Process import os def show_pid(): print(f"当前进程ID: {os.getpid()}") if __name__ == "__main__": p = Process(target=show_pid) p.start() p.join()
target
:指定要运行的函数;start()
:启动子进程;join()
:等待子进程执行完毕再继续主进程;
小提示:如果你不加
join()
,主进程可能在子进程还没执行完就结束了,导致输出不全或看不到结果。
2. 多个进程并发执行
实际应用中,我们往往需要同时运行多个进程来处理不同的任务。可以通过循环创建多个Process
实例,并依次启动它们。

processes = [] for i in range(4): p = Process(target=show_pid) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join()
- 启动多个进程后记得都调用
join()
; - 如果不控制顺序,所有进程会“几乎”同时开始执行;
- 这种方式适合任务之间相互独立的情况。
3. 使用进程池(Pool)管理大量进程
当你需要处理几十甚至上百个任务时,手动管理每个进程效率太低,这时候应该使用Pool
进程池。
from multiprocessing import Pool def square(x): return x * x if __name__ == "__main__": with Pool(4) as pool: # 启动4个进程 results = pool.map(square, range(10)) print(results)
常见方法:
map(func, iterable)
:将可迭代对象分发给多个进程;apply_async(func[, args])
:异步执行函数;starmap()
:支持传入多个参数的map
版本;
注意:
with Pool(...)
是推荐写法,它能自动关闭资源,避免忘记调用pool.close()
和pool.join()
。
4. 进程间通信与数据共享
由于每个进程都有自己独立的内存空间,所以不能像多线程那样直接共享变量。但multiprocessing
提供了一些机制来实现进程间通信(IPC):
- Queue:安全的队列,用于传递数据;
- Pipe:点对点通信,适用于两个进程;
- Value / Array:共享内存,适用于少量数据;
- Manager:更高级的共享方式,支持列表、字典等复杂结构。
例如使用Queue
:
from multiprocessing import Process, Queue def put_data(q): q.put("Hello from child") def get_data(q): print(q.get()) if __name__ == "__main__": q = Queue() p1 = Process(target=put_data, args=(q,)) p2 = Process(target=get_data, args=(q,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join()
基本上就这些。掌握好这些内容,你就可以在Python中灵活地使用多进程来优化你的程序了。虽然看起来有点复杂,但只要理解了基本逻辑和适用场景,用起来其实并不难。
本篇关于《Python多进程教程:multiprocessing全解析》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于文章的相关知识,请关注golang学习网公众号!

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