理论讲解Python多进程并发编程

什么是多进程并发编程

多进程并发编程指的是在同一时间内，有多个进程同时运行，从而达到提高程序执行效率的目的。这种编程方式可以更好的利用多核CPU的能力，提高程序的计算能力和并发性。

如何实现多进程并发编程

Python提供了许多库来实现多进程并发编程，其中最常用的是multiprocessing库。
在使用multiprocessing库时，首先需要导入该库，然后定义一个函数作为进程的执行任务。接着创建Process()对象，启动该进程并执行任务。

举个简单的例子：

import multiprocessing

def task(number):
    print("Process %d is running..." % number)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
        p.start()

在上面的示例中，我们定义了task()函数，用于输出当前进程的编号。在主程序中，我们循环创建了5个进程，并分别给它们传入不同的编号，然后启动这些进程并执行相应的任务。

多进程并发编程的注意事项

1. 同样的数据在不同进程中是独立的，进程之间不共享内存，因此需要引入Multiprocessing中的Queue或Pipe来进行进程间通信。

2. 在Windows系统中，Process()对象必须在if name == 'main'语句中创建。

3. 子进程必须执行Process对象的join()方法来等待父进程的执行。

示例说明

下面给出一个更为复杂的多进程并发编程的示例，该示例实现了一个简单的并发下载器。假设我们有一个下载任务列表，每个任务需要下载一个长度为100MB的文件。我们开启5个进程来并行下载这些任务，以提高下载速度。

import urllib.request
import multiprocessing

def download(url, save_path):
    with urllib.request.urlopen(url) as response:
        with open(save_path, 'wb') as f:
            while True:
                chunk = response.read(1024)
                if not chunk:
                    break
                f.write(chunk)

if __name__ == '__main__':
    urls = ['http://example.com/file1', 'http://example.com/file2', 'http://example.com/file3', 
            'http://example.com/file4', 'http://example.com/file5']
    save_paths = ['file1', 'file2', 'file3', 'file4', 'file5']
    pool = multiprocessing.Pool(processes=5)
    results = []
    for url, save_path in zip(urls, save_paths):
        results.append(pool.apply_async(download, (url, save_path)))
    pool.close()
    pool.join()
    for result in results:
        result.get()

在上面的代码中，我们首先定义了download()函数用于下载指定的文件。在主程序中，我们创建一个进程池，并初始化5个进程。然后，对于下载列表中的每一个文件，我们使用apply_async()方法在进程池中异步地执行download()函数，并将结果存储到results列表中。最后，我们等待所有任务完成后，读取异步任务的结果。

需要注意的是，在这个示例中，我们使用了进程池，通过apply_async()方法来执行异步任务，从而实现并发下载文件的目的。