Python多进程怎么用？多进程&多线程超详细对比

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

1. 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。

2. 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。

3. 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

• CPU密集型任务： 多进程更适合CPU密集型任务，因为可以利用多核CPU并行计算，避免GIL（全局解释器锁）的限制。
• IO密集型任务： 多线程在IO密集型任务中表现更好，因为线程切换的开销比进程切换小，可以更高效地利用CPU时间。
• 需要资源隔离的任务： 多进程由于拥有独立的内存空间，更适合需要资源隔离的任务，可以避免线程间的资源竞争和数据污染。

如何选择进程数量

进程数量并非越多越好。过多的进程会增加系统开销，导致性能下降。通常，进程数量设置为CPU核心数或核心数的2倍是一个不错的选择。你可以通过multiprocessing.cpu_count()获取CPU核心数。

多进程调试的技巧

多进程调试比单进程调试更复杂。可以使用pdb调试器，或者使用日志记录来跟踪进程的执行情况。另外，确保在调试过程中正确处理进程间通信，避免死锁或数据丢失。

进程间共享数据的方式有哪些

除了Queue和Pipe，还可以使用Value和Array在进程间共享数据。Value用于共享单个变量，Array用于共享数组。这些共享对象需要使用锁机制来避免并发访问冲突。

多进程出现僵尸进程如何处理

僵尸进程是指已经完成执行，但其父进程没有调用wait或waitpid来回收其资源的进程。长时间积累僵尸进程会导致系统资源耗尽。可以使用signal模块注册信号处理函数来处理僵尸进程。例如，捕获SIGCHLD信号，并在信号处理函数中调用waitpid来回收子进程资源。

以上就是本文的全部内容了，是否有顺利帮助你解决问题？若是能给你带来学习上的帮助，请大家多多支持golang学习网！更多关于文章的相关知识，也可关注golang学习网公众号。