python 多进程和协程配合使用写入数据

为了更好地理解多进程和协程配合使用写入数据的完整攻略，我们需要先详细了解一下多进程和协程的概念以及特点。

多进程是指同一时间内，运行着多个进程在同一台计算机上。每个进程通过操作系统分配独立的内存空间，互相之间不会干扰。多进程可以利用现代计算机的多核处理器，可以同时执行多个任务，提高CPU利用率和运行效率。

协程是轻量级的线程，它可以在同一个线程中实现多个并发任务之间的切换。协程是一种异步编程的方式，通过在程序内部手动控制任务切换，避免了线程切换的开销。协程在Python中可以通过asyncio模块进行实现。

针对题目中的问题，我们可以借助多进程和协程的特点，实现多个进程同时写入数据，并且在同一个进程内，使用协程来控制任务的切换，实现高效写入数据的功能。

下面是实现多进程和协程配合使用写入数据的完整攻略：

1. 使用Python的multiprocessing模块创建多个进程，每个进程负责写入一部分数据到文件中。

import multiprocessing

def write_data_to_file(file, start, end):
    with open(file, 'a') as f:
        for i in range(start, end):
            f.write(str(i) + '\n')

if __name__ == '__main__':
    file = 'data.txt'
    n_processes = 4
    n_lines = 1000000
    chunk_size = n_lines // n_processes

    processes = []
    for i in range(n_processes):
        start = i * chunk_size
        end = start + chunk_size
        p = multiprocessing.Process(target=write_data_to_file, args=(file, start, end))
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()

在上面的代码中，我们首先定义了一个写数据到文件的函数write_data_to_file()。它接收一个文件名，以及待写入的数据的start和end索引。在函数体中，我们打开文件，将数据写入文件中。在这里，我们采用了上下文管理器打开文件，确保在with块结束时，文件被正常关闭。

在if __name__ == '__main__':块中，我们定义了要写入的文件名file、进程数量n_processes、文件总行数n_lines和每个进程要写入的数据量chunk_size。我们将文件总行数平均分配给各个进程，让每个进程写入指定子集数据。

接下来，我们使用一个进程数组processes来存储所有的进程。我们循环创建进程，并将它们放入数组中。对于每个进程，我们计算出它所要写入的数据的start和end索引，然后创建进程并启动它。

最后，我们循环等待所有的进程结束执行。这里使用了p.join()方法，它保证了主进程等待所有子进程执行完成后才会退出。

1. 在每个进程内，使用协程来优化写入数据的效率。

import multiprocessing
import asyncio

async def write_chunk_to_file(file, start, end):
    with open(file, 'a') as f:
        for i in range(start, end):
            f.write(str(i) + '\n')
            # 每隔10000条写一次，避免过长的协程阻塞
            if i % 10000 == 0:
                await asyncio.sleep(0)

def write_data_to_file(file, start, end):
    asyncio.run(write_chunk_to_file(file, start, end))

if __name__ == '__main__':
    file = 'data.txt'
    n_processes = 4
    n_lines = 1000000
    chunk_size = n_lines // n_processes

    processes = []
    for i in range(n_processes):
        start = i * chunk_size
        end = start + chunk_size
        p = multiprocessing.Process(target=write_data_to_file, args=(file, start, end))
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()

在上面的代码中，我们对write_data_to_file()函数进行了修改，将其变为一个调用协程的函数。通过调用asyncio.run()方法，我们可以让Python启动一个事件循环，来运行异步代码。在函数体中，我们将原先的写数据代码放入一个协程函数write_chunk_to_file()内部。它和原先的写数据代码相同，但是在每写10000条数据时，增加了一个异步睡眠await asyncio.sleep(0)，可以避免写数据的过程过长，导致协程阻塞。

在主程序部分，和第一个示例基本相同，创建4个进程，分配数据，启动进程，并等待进程结束。

通过多进程和协程的配合使用，我们成功地实现了高效地把数据写入文件的功能。数据量大的时候，这种方式可以有效提高CPU利用率，加速数据写入的速度。