Python Process多进程实现过程

Python中的多进程是一种常见的并发处理方式，通过并发处理可以提高程序的运行速度，也是很多高效处理程序的必备方法之一。在Python中，使用multiprocessing模块来实现多进程，下面将详细讲解Python Process多进程实现过程。

多进程简介

多进程是指在同一时间内，计算机中可以运行多个进程，每个进程都有自己的独立内存空间，互不干扰。在多进程中，每个进程都能够独立完成任务，可以同时执行多个任务，提高程序运行效率。

在Python中，可以通过multiprocessing模块来实现多进程。该模块提供了Process、Pool等类和方法来实现多进程处理。

Process类

Process类是multiprocessing模块中的一个重要类，可以用来创建进程，让进程执行特定的任务。Process类的主要方法有start()、join()等，代码示例如下：

import multiprocessing

def func():
    print("Sub-process start.")
    # 进程任务
    print("Sub-process end.")

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=func)
    print("Main process start.")
    # 启动进程
    p.start()
    # 等待进程执行完成
    p.join()
    print("Main process end.")

上述代码中，通过调用multiprocessing.Process类创建了一个进程p，该进程执行的任务是func函数。调用p.start()方法启动进程，p.join()方法等待进程执行完成，程序最终输出Main process end.。

Pool类

Pool类是multiprocessing模块中的另一个重要类，可以用来创建进程池，同时执行多个任务，提高程序运行效率。Pool类的主要方法有apply()、apply_async()等，代码示例如下：

import multiprocessing
import time

def func(n):
    print("Sub-process {0} start.".format(n))
    time.sleep(1)
    print("Sub-process {0} end.".format(n))
    return n

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
    print("Main process start.")
    # 并发执行多个任务
    res = []
    for i in range(1, 5):
      res.append(pool.apply_async(func, args=(i,)))
    pool.close()
    pool.join()
    # 输出任务执行结果
    for r in res:
        print("Process {0} result: {1}".format(r.get(), r.successful()))
    print("Main process end.")

上述代码中，通过调用multiprocessing.Pool类创建了一个进程池pool，设置同时执行的进程数量为3，调用pool.apply_async()方法并发执行4个任务。程序最终输出每个任务的执行结果，以及Main process end.。

以上就是Python Process多进程实现过程的详细攻略，希望对您有所帮助。