Python基础之如何使用multiprocessing模块

下面是关于“Python基础之如何使用multiprocessing模块”的完整攻略。

1. Multiprocessing简介

在 Python 中，multiprocessing 模块（多进程）可以让我们方便地利用多核 CPU 来提升程序的运算速度，从而有效缓解单进程处理大数据时的瓶颈。multiprocessing 模块旨在与 multiprocessing 库兼容，同时也注意了可移植性的问题，因此使用这个模块能够将简单的 Python 代码转换成可在多个操作系统上运行的分布式计算任务。

2. Multiprocessing的使用

2.1 创建进程

要使用 multiprocessing 模块，首先要导入这个模块。

import multiprocessing

multiprocessing 模块的核心是 Process 类。可以通过实例化 Process 类来创建子进程，例子代码如下：

from multiprocessing import Process

def my_process(arg1, arg2):
    print(arg1 + arg2)

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=my_process, args=(1, 2))
    p.start()

首先定义了一个函数 my_process，它需要两个参数。然后在 main 函数中创建了一个子进程 p，并将函数 my_process 和参数 (1, 2) 传递给了子进程。最后启动了子进程 p。

以上代码执行后输出结果：

3

在使用 Process 类时，如果不使用 if __name__ == '__main__': 来保护子进程启动代码，那么在 Windows 平台上会抛出错误。

2.2 进程池

在 Python 中并不推荐通过 Process 类来创建大量的子进程，过多的子进程会消耗大量的系统资源，甚至会导致系统卡死。为了避免这种情况，我们可以使用进程池的方式来避免系统资源的过度消耗。

multiprocessing 模块中的 Pool 类提供了管理进程池的相关方法。

from multiprocessing import Pool
import time

def my_process(num):
    time.sleep(1)
    return num ** 2

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    with Pool(5) as p:
        res = p.map(my_process, [1, 2, 3, 4, 5])
        print(res)
        print('Cost time:', time.time() - start_time)

以上代码中，我们调用了 Pool 类初始化了一个拥有 5 个进程的进程池。然后通过 map 方法将任务和需要处理的数据传递给了进程池。最后获取了进程池处理结果并输出了时间和结果。

例子代码的运行结果：

[1, 4, 9, 16, 25]
Cost time: 1.0048606395721436

上面的代码展示了进程池的基本使用，需要注意的是，进程池并不需要手动关闭。具体而言，上面代码中，我们使用了 Python 中的 with 语法，当 with 语句执行结束之后，系统会自动帮我们关闭进程池。

3. 总结

这就是 Python 中使用 multiprocessing 模块的基础攻略。在日常的开发工作中，多进程编程是非常常见的一种技能，如何利用 multiprocessing 模块更好地完成自己的编程任务，需要大家在实践中不断探索和尝试。

以上就是我的回答，希望能为您提供帮助。