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深入理解Python多进程编程 multiprocessing

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Python 的 multiprocessing 模块允许创建多个进程，从而可以利用多核处理器的能力来并行执行任务。这意味着程序的不同部分可以在不同的CPU核心上同时运行，极大地提高了处理效率，特别是在执行计算密集型任务时。

与多线程相比，multiprocessing 使用的是系统级的进程而不是线程。每个进程都有独立的内存空间和系统资源，而线程则共享同一个进程的内存空间。因此，在Python中（特别是由于全局解释器锁GIL的存在），对于CPU密集型任务，使用multiprocessing比多线程能更有效地利用多核CPU的优势。

进程的概念

在计算机操作系统中，进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。一个进程可以包含多个线程。当使用multiprocessing模块时，可以创建新的进程，这些新进程将与主程序并行运行，并且它们各自拥有独立的内存空间。

示例代码1：单个进程打印数字

下面是一个简单的示例，演示如何使用multiprocessing模块创建一个进程来打印从1到5的数字：

import multiprocessing
import timedef print_numbers():"""打印从1到5的数字"""for i in range(1, 6):print("数字:", i)time.sleep(1)  # 模拟耗时操作if __name__ == "__main__":# 创建一个新的进程process = multiprocessing.Process(target=print_numbers)# 启动进程process.start()# 等待进程完成process.join()

数字: 1
数字: 2
数字: 3
数字: 4
数字: 5

• multiprocessing.Process()：创建一个新的进程对象。
• target=print_numbers：指定该进程的目标函数为print_numbers。
• process.start()：启动进程。
• process.join()：等待进程结束。

示例代码2：两个进程分别打印不同字符串

下面是另一个示例，演示如何同时启动两个进程，每个进程打印不同的字符串：

import multiprocessingdef print_message(message):"""打印传入的消息"""print(f"消息: {message}")if __name__ == "__main__":# 创建两个进程process1 = multiprocessing.Process(target=print_message, args=("Hello from Process 1",))process2 = multiprocessing.Process(target=print_message, args=("Hello from Process 2",))# 启动两个进程process1.start()process2.start()# 等待两个进程都完成process1.join()process2.join()

消息: Hello from Process 1
消息: Hello from Process 2

在这个例子中，定义了一个print_message函数，它接受一个字符串参数并打印出来。然后，创建了两个进程，每个进程都调用这个函数，但传递了不同的字符串参数。通过args参数，可以向目标函数传递额外的参数。最后，启动这两个进程，并等待它们完成各自的执行。这样，就可以看到两个进程几乎同时开始工作，并打印出各自的消息。

示例3：使用 multiprocessing.Value 在多个进程中共享一个计数器

multiprocessing.Value
Value 允许多个进程共享一个值。它适用于需要在多个进程中共享简单数据类型（如整数或浮点数）的情况。

import multiprocessingdef increment(counter, lock):"""增加计数器的值"""for _ in range(1000):with lock:counter.value += 1if __name__ == "__main__":# 创建一个共享的整数值和锁counter = multiprocessing.Value('i', 0)  # 'i' 表示整数类型lock = multiprocessing.Lock()# 创建多个进程来增加计数器processes = [multiprocessing.Process(target=increment, args=(counter, lock)) for _ in range(10)]# 启动所有进程for p in processes:p.start()# 等待所有进程完成for p in processes:p.join()print("最终计数器值:", counter.value)

最终计数器值: 10000

• multiprocessing.Value(typecode_or_type, *args, lock=True)：创建一个新的共享值对象。typecode_or_type 指定了要共享的数据类型（例如 'i' 表示整数）。
• value.value：访问共享值的实际内容。
• lock：确保对共享资源的安全访问，防止竞态条件。

进程（Process）和线程（Thread）在Python中的区别

特性	进程（Process）	线程（Thread）
内存空间	每个进程有独立的内存空间	所有线程共享同一进程的内存空间
资源消耗	开销较大，需要更多系统资源	轻量级，开销小，资源共享
通信难度	进程间通信复杂（IPC），如管道、套接字等	线程间通信简单，直接访问相同变量和数据结构
全局解释器锁(GIL)	不受GIL限制，适合计算密集型任务	受GIL限制，对于计算密集型任务效率提升有限
适用场景	计算密集型任务，稳定性要求高的应用	I/O密集型任务，快速响应用户界面的应用
崩溃影响	一个进程崩溃不影响其他进程	一个线程出错可能导致整个进程崩溃

Python中多线程（Thread）和多进程（Process）的区别

特性	多线程（Thread）	多进程（Process）
内存空间	所有线程共享同一进程的内存空间	每个进程有独立的内存空间
资源消耗	轻量级，开销小，资源共享	开销较大，需要更多系统资源
通信难度	线程间通信简单，直接访问相同变量和数据结构	进程间通信复杂（IPC），如管道、套接字等
全局解释器锁 (GIL)	受GIL限制，对于计算密集型任务效率提升有限	不受GIL限制，适合计算密集型任务
适用场景	I/O密集型任务，快速响应用户界面的应用	计算密集型任务，稳定性要求高的应用
崩溃影响	一个线程出错可能导致整个进程崩溃	一个进程崩溃不影响其他进程
创建与销毁开销	创建和销毁开销较小	创建和销毁开销较大
并发性能	对于I/O密集型任务性能较好，但对于CPU密集型任务受限	对于CPU密集型任务性能较好
示例用途	网络请求、文件读写、GUI应用等	数据分析、图像处理、科学计算等

进程间通信

在Python的multiprocessing模块中，提供了几种常用的进程间通信（IPC）方式，包括队列（Queue）、管道（Pipe）等。这些工具允许不同的进程之间安全地传递数据。

使用 multiprocessing.Queue 实现进程间通信

Queue 是一个线程和进程安全的 FIFO 队列，非常适合用于进程间的简单数据交换。

示例代码：

import multiprocessingdef producer(queue):"""生产者函数，向队列中添加数据"""for i in range(5):queue.put(f"数据 {i}")print(f"生产者放入: 数据 {i}")def consumer(queue):"""消费者函数，从队列中取出数据"""while not queue.empty():data = queue.get()print(f"消费者获取: {data}")if __name__ == "__main__":# 创建一个队列对象queue = multiprocessing.Queue()# 创建生产者和消费者进程p1 = multiprocessing.Process(target=producer, args=(queue,))p2 = multiprocessing.Process(target=consumer, args=(queue,))# 启动进程p1.start()p2.start()# 等待两个进程完成p1.join()p2.join()

生产者放入: 数据 0
生产者放入: 数据 1
生产者放入: 数据 2
生产者放入: 数据 3
生产者放入: 数据 4
消费者获取: 数据 0
消费者获取: 数据 1
消费者获取: 数据 2
消费者获取: 数据 3
消费者获取: 数据 4

• 队列的使用：queue.put() 用于向队列中添加数据，queue.get() 用于从队列中取出数据。
• 数据传递原理：生产者进程通过调用 put 方法将数据放入队列，而消费者进程通过调用 get 方法从队列中取出数据。Queue 对象是进程安全的，因此多个进程可以同时访问它而不发生冲突。

使用 multiprocessing.Pipe 实现进程间通信

Pipe 提供了一个双向通道，适用于两个进程之间的直接通信。

示例代码：

import multiprocessingdef sender(conn, messages):"""发送者函数，通过管道发送消息"""for msg in messages:conn.send(msg)print(f"发送者发送: {msg}")conn.close()def receiver(conn):"""接收者函数，通过管道接收消息"""while True:msg = conn.recv()if msg == "END":breakprint(f"接收者接收: {msg}")if __name__ == "__main__":# 创建一个管道对象parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe()# 准备要发送的消息messages = ["Hello", "from", "sender", "END"]# 创建发送者和接收者进程p1 = multiprocessing.Process(target=sender, args=(child_conn, messages))p2 = multiprocessing.Process(target=receiver, args=(parent_conn,))# 启动进程p1.start()p2.start()# 等待两个进程完成p1.join()p2.join()

发送者发送: Hello
发送者发送: from
发送者发送: sender
发送者发送: END
接收者接收: Hello
接收者接收: from
接收者接收: sender

进程池的使用

multiprocessing.Pool 是一个用于管理一组工作进程的类，它可以简化并行任务的分配和结果收集。

示例代码：使用 Pool 并行计算数字的平方

import multiprocessingdef square(n):"""计算一个数的平方"""return n * nif __name__ == "__main__":# 定义要处理的数字列表numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 创建一个包含4个进程的进程池with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:# 使用map方法将square函数应用于每个数字results = pool.map(square, numbers)print("结果:", results)

结果: [1, 4, 9, 16, 25]

• 进程池的概念和作用：Pool 允许你指定一定数量的工作进程，并且可以通过 map、apply 等方法轻松地将任务分配给这些进程。这样可以有效地利用多核CPU来加速计算密集型任务。
• 设置进程池大小：通过 processes 参数指定进程池中的工作进程数量，默认情况下，它会根据系统CPU核心数自动调整。
• 处理任务的方式：pool.map() 方法类似于内置的 map() 函数，但它会在多个进程中并行执行。在这个例子中，我们将 square 函数应用到 numbers 列表中的每个元素，并返回计算结果。

Semaphore（信号量）

信号量是一种更高级的同步机制，可以用来控制同时访问某一资源的进程数量。

示例：使用 Semaphore 控制并发访问

import multiprocessing
import timedef worker(semaphore, name):with semaphore:print(f"{name} 获得信号量")time.sleep(1)if __name__ == "__main__":semaphore = multiprocessing.Semaphore(3)  # 最多允许3个进程同时访问processes = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(semaphore, f"进程 {i}")) for i in range(6)]for p in processes:p.start()for p in processes:p.join()

Event（事件）

事件是一种简单的线程间通信机制，可以让一个或多个进程等待某个特定事件的发生。

示例：使用 Event 实现进程间的同步

import multiprocessing
import timedef wait_for_event(event):print("等待事件触发...")event.wait()  # 阻塞直到事件被设置print("事件已触发！")def set_event(event):time.sleep(3)event.set()  # 触发事件if __name__ == "__main__":event = multiprocessing.Event()p1 = multiprocessing.Process(target=wait_for_event, args=(event,))p2 = multiprocessing.Process(target=set_event, args=(event,))p1.start()p2.start()p1.join()p2.join()

Manager（管理器）

Manager 提供了更高层次的接口，可以创建可以在不同进程之间共享的数据结构，如列表、字典等。

示例：使用 Manager 创建共享数据结构

import multiprocessingdef append_to_list(shared_list, item):shared_list.append(item)print(f"添加到共享列表: {item}")if __name__ == "__main__":with multiprocessing.Manager() as manager:shared_list = manager.list()  # 创建一个可共享的列表processes = [multiprocessing.Process(target=append_to_list, args=(shared_list, i)) for i in range(5)]for p in processes:p.start()for p in processes:p.join()print("最终共享列表:", list(shared_list))

文中processes = [multiprocessing.Process(target=append_to_list, args=(shared_list, i)) for i in range(5)]这一句 等于下面的代码

processes = []
for i in range(5):p = multiprocessing.Process(target=append_to_list, args=(shared_list, i))processes.append(p)

共享内存

multiprocessing 还支持通过共享内存的方式在进程之间共享数据，这对于大规模数据共享特别有用。

示例：使用 Array 共享数组

import multiprocessingdef modify_array(shared_array, index, value):shared_array[index] = valueif __name__ == "__main__":array = multiprocessing.Array('i', [1, 2, 3, 4, 5])  # 创建共享数组processes = [multiprocessing.Process(target=modify_array, args=(array, i, i*10)) for i in range(len(array))]for p in processes:p.start()for p in processes:p.join()print("修改后的数组:", list(array))

修改后的数组: [0, 10, 20, 30, 40]