下面是Python中使用多进程来实现并行处理的方法小结的详细攻略。
什么是多进程并行处理?
多进程并行处理是指同时启动多个进程执行任务,从而加快处理速度。在Python中,使用multiprocessing
模块来实现多进程并行处理。
如何使用Python多进程并行处理?
1.创建进程
在Python中创建进程有两种方式:使用Process类和使用Pool类。
1.1 使用Process类
使用Process类可以方便地创建进程,代码如下:
import multiprocessing
def task():
print('执行任务')
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target=task)
p.start()
1.2 使用Pool类
使用Pool类可以方便地创建多个进程执行同一个函数,代码如下:
import multiprocessing
def task():
print('执行任务')
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool()
for i in range(5):
pool.apply_async(task)
pool.close()
pool.join()
2.使用多进程并行处理
使用多进程并行处理需要分配任务,待所有进程执行完毕后,将各个进程的结果合并到一起。代码如下:
import multiprocessing
def worker(num):
print('进程%s启动' % num)
return num
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool()
results = []
for i in range(5):
result = pool.apply_async(worker, args=(i,))
results.append(result)
pool.close()
pool.join()
for result in results:
print(result.get())
在这个例子中,我们启动了5个进程执行work()函数,并将每个进程返回的结果存储在列表中。最后,我们使用get()函数获取每个进程的返回值并打印出来。
3.注意事项
在使用多进程并行处理时需要注意以下事项:
- 为了避免进程之间的冲突,尽量避免使用全局变量。
- 在Linux系统中,需要在主程序中添加if name == 'main'语句。
- 对于耗费内存的任务,可能会因为开启太多进程而导致内存溢出。
- 多进程并行处理可能会导致CPU占用率过高,影响其他应用程序的运行。
示例说明
下面提供两个示例说明。
示例一:计算多个整数的平方和
import multiprocessing
def square(num):
return num ** 2
if __name__ == '__main__':
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
pool = multiprocessing.Pool()
results = [pool.apply_async(square, args=(num,)) for num in nums]
pool.close()
pool.join()
total = sum([result.get() for result in results])
print('结果为:%d' % total)
在这个例子中,我们使用multiprocessing.Pool()创建了一个进程池,并使用apply_async()函数异步向进程池中添加任务。每个任务都是计算一个整数的平方值。最后,我们取出进程返回的结果并计算它们的总和。
示例二:批量处理图片
import multiprocessing
import os
from PIL import Image
def process_image(file_path):
try:
img = Image.open(file_path)
img = img.convert('RGB')
img.save(file_path, quality=90)
except Exception as e:
print('文件%s处理出错:%s' % (file_path, str(e)))
if __name__ == '__main__':
img_dir = 'images' # 图片所在文件夹
pool = multiprocessing.Pool()
file_paths = [os.path.join(img_dir, fname) for fname in os.listdir(img_dir)]
results = [pool.apply_async(process_image, args=(file_path,)) for file_path in file_paths]
pool.close()
pool.join()
print('图片处理完毕!')
在这个例子中,我们使用multiprocessing.Pool()创建了一个进程池,并使用apply_async()函数异步向进程池中添加任务。每个任务都是处理一张图片文件,将其转换为RGB格式并压缩到90%质量。最后,我们打印出一条消息表明图片都已经处理完毕。
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