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Python多进程编程--第1页

Python多进程编程

Python多进程编程

随着计算机科技的快速发展，处理大型数据的需求不断增长，为

了满足这种需求，并行计算技术应运而生。这种技术的一个关键组成

部分就是多进程编程，而使用Python语言编写多进程应用程序是一种

非常常见的方法。本文将从多进程概念、Python的多进程库、多进程

编程的使用及注意事项方面介绍Python多进程编程技术。

一、多进程概念

多进程是一种并行计算方式，是指在一个程序中同时运行多个进

程。不像线程，多进程会更安全稳定，每个进程都有独立的地址空间，

相互之间不会影响，也不会共享内存，从而避免了一些并发问题。

多进程与多线程最大的不同就在于多进程可以利用多个CPU或者

多台计算机的计算能力，从而可以大大提高程序的运行速度。同时，

多进程还可用于测试和调试，可以方便地通过多个进程同时调用某个

函数或方法，以检查其是否满足多线程环境下的要求。

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二、Python的多进程编程库

Python语言的多进程编程可以通过内置的multiprocessing模块

实现。这个模块包含了一个Process类，可以很方便地创建和管理进

程。另外，它还包含了一些本地进程之间的通信方法，如：Pipes、

Queues、Value和Array等，方便多个进程之间进行数据交换。

下面通过一个简单的代码实现来介绍Python的多进程编程。

1、创建进程

使用Process创建一个新的进程是很容易的，只需要实例化

Process类，并将一个函数赋值给它的target属性。该函数将在新进

程中运行。如下代码所示：

```

importmultiprocessing

defworker():

print(Worker)

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if__name__==__main__:

p=multiprocessing.Process(target=worker)

p.start()

p.join()

```

在上面的代码中，我们使用Process类创建了一个新的进程，并

将函数worker赋值给它的target属性。p.start()方法启动了这个进

程，p.join()方法阻塞当前进程，等待子进程的结束。

2、进程之间通信

使用Queue类很容易实现进程之间的通信。如下代码所示：

```

importmultiprocessing

defworker(q):

data=q.get()

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print(Worker:,data)

if__name__==__main__:

q=multiprocessing.Queue()

p=multiprocessing