python使用多进程的实例详解

关于“python使用多进程的实例详解”的攻略，我在以下几个方面进行讲解：

1. 多进程介绍
2. Python多进程模块介绍
3. 使用示例一：使用Python多进程爬取网页数据
4. 使用示例二：使用Python多进程进行并行计算

1. 多进程介绍

多进程是指操作系统同时执行多个进程，每个进程都有一个独立的内存空间，进程之间互相独立。多进程可以通过充分利用多核CPU提高程序的性能。在Python中，有多个模块可以用于实现多进程，如multiprocessing、os.fork等。

2. Python多进程模块介绍

在Python中，multiprocessing模块是实现多进程的主要模块。在使用multiprocessing模块时，主要会用到以下几个类和方法：

• Process类：表示创建的进程。
• multiprocessing.current_process()方法：获取当前进程信息。
• multiprocessing.Pool()方法：创建进程池。
• pool.apply_async()方法：异步执行多进程任务。
• Queue类：多进程之间通信的队列。

3. 使用示例一：使用Python多进程爬取网页数据

以下是使用multiprocessing模块进行多进程爬取网页数据的示例代码：

import requests
from multiprocessing import Process, Queue

def spider(url, q):
    response = requests.get(url)
    q.put(response.text)

if __name__ == '__main__':
    urls = [
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.sina.com.cn',
        'http://www.sohu.com'
    ]

    processes = []
    q = Queue()

    for url in urls:
        p = Process(target=spider, args=(url, q))
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()

    while not q.empty():
        print(q.get())

在上述示例代码中，首先定义了一个spider函数，用于爬取指定URL的网页内容并将结果存入传入的队列中。同时，还定义了一个主函数，通过multiprocessing模块创建多个进程，分别执行spider函数。最后在主函数中，使用Queue类获取其他进程执行结果。

4. 使用示例二：使用Python多进程进行并行计算

以下是使用multiprocessing模块进行并行计算的示例代码：

from multiprocessing import Pool

def calc(num):
    result = 0
    for i in range(num):
        result += i
    return result

if __name__ == '__main__':
    nums = [1000000, 2000000, 3000000, 4000000]
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(calc, nums)
        print(results)

在上述示例代码中，首先定义了一个calc函数，用于计算一个数值的加和。同时，还定义了一个主函数，通过multiprocessing.Pool()方法创建进程池，然后使用pool.map()方法进行并行计算。最后输出结果。

以上就是“python使用多进程的实例详解”的完整攻略，其中包含了爬虫和并行计算两个示例。希望能帮到你。