Python 학습 다중 프로세스 소개

다중 프로세스의 기본 사용

import multiprocessing
import os
import time
 
 
def run():
    print("父进程：%s，子进程：%s" % (os.getppid(), os.getpid()))
    time.sleep(2)
 
if __name__ == "__main__":
        p = multiprocessing.Process(target=run)
        p.start()
        p.join()

프로세스 간 통신

두 프로세스 간에 데이터를 교환하려면 다음 방법을 사용할 수 있습니다.

큐

import multiprocessing
 
 
def f(q):
    q.put(11111)
 
if __name__ == "__main__":
    q = multiprocessing.Queue()
    p = multiprocessing.Process(target=f, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())

파이프

import multiprocessing
 
 
def f(conn):
    conn.send(1)
    conn.send(2)
    print(conn.recv())
    conn.close()
 
if __name__ == "__main__":
    parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe()
    p = multiprocessing.Process(target=f, args=(child_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())
    print(parent_conn.recv())
    parent_conn.send(3)
    p.join()

프로세스 간 데이터 공유

Manager

import multiprocessing
import os
 
 
def func(d, l):
    d[os.getpid()] = os.getpid()
    print(d)
    l.append(os.getpid())
    print(l)
 
if __name__ == "__main__":
    manager = multiprocessing.Manager()
    d = manager.dict()
    l = manager.list()
    p_list = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=func, args=(d, l))
        p.start()
        p_list.append(p)
    for p in p_list:
        p.join()

 

프로세스 잠금

여러 프로세스가 공유 리소스에 액세스하려는 경우 Lock을 사용하여 액세스 충돌을 피할 수 있습니다

import multiprocessing
 
 
def f(l, i):
    l.acquire()
    print("hello world", i)
    l.release()
 
if __name__ == "__main__":
    lock = multiprocessing.Lock()
    for num in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=f, args=(lock, num))
        p.start()

프로세스 풀

프로세스 풀을 사용하면 내부적으로 프로세스 대기열을 유지합니다. 프로세스 풀에 사용 가능한 프로세스가 없으면 프로그램은 프로세스 풀에 프로세스가 있을 때까지 기다립니다.

import multiprocessing
import os
import time
 
 
def foo(i):
    time.sleep(2)
    print("in process", os.getpid())
    return i + 100
 
 
def bar(arg):
    print("==>exec done:", arg)
 
if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(5)
    for i in range(10):
        pool.apply_async(func=foo, args=(i,), callback=bar)
    print("end")
    pool.close()
    pool.join()

위 내용은 Python 학습 다중 프로세스 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!