深入理解python多进程编程

深入理解Python多进程编程攻略

概述

Python中多进程编程是实现并行处理和提高系统性能的重要工具。本文将讲解Python多进程编程的基本概念和使用方法，并结合示例说明如何使用Python多进程编程实现并行处理。

多进程编程基本概念

进程(Process)

进程是程序在执行时的一个实例，操作系统通过进程（一个进程可以有多个线程）分配系统资源，并协调线程间的工作。

线程(Thread)

线程是进程中的一个执行单元，进程至少包含一个线程。线程共用进程的系统资源，但拥有各自的代码和数据。

多进程(Multiprocessing)

多进程是一种方案，通过同时开启多个进程来处理多个任务，实现并行计算和提高计算效率。

多线程(Threading)

多线程是另一种方案，通过开启多个线程来处理多个任务，也可以实现多任务并行运行。

进程池(Pool)

Python中，通过使用multiprocessing.Pool可以创建进程池。进程池可以通过创建一定数量的进程来处理一定数量的任务，实现并行处理。在进程池中，任务可以通过异步提交并发地执行，也可以通过同步提交按顺序依次执行。

Python多进程编程示例

示例一：使用进程池实现并行下载图片

本示例使用进程池并行下载图片，提高下载效率。假设要下载多张图片并存储到本地。使用串行下载，需要逐个下载并保存，比较耗时。使用Python多进程可以同时下载多张图片并减小下载时间。

import requests
import multiprocessing

# 下载并保存图片
def download_image(url, filepath):
    r = requests.get(url)
    with open(filepath, 'wb') as f:
        f.write(r.content)

if __name__ == '__main__':
    # 图片url列表和文件名列表
    urls = [
        'https://www.example.com/image1.jpg',
        'https://www.example.com/image2.jpg',
        'https://www.example.com/image3.jpg'
    ]
    filenames = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']

    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)

    # 并行下载图片
    for i in range(3):
        pool.apply_async(
            download_image,
            args=(urls[i], filenames[i])
        )

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

示例二：使用进程池计算大数组的和

本示例使用进程池计算一个大数组的和。使用串行计算方式，需要遍历数组并逐个累加，比较耗时。使用Python多进程可以同时遍历数组的一部分并累加，提高计算效率。

import numpy as np
import multiprocessing

# 计算数组总和
def sum_array(arr, start, end):
    return np.sum(arr[start:end])

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个大数组
    arr = np.random.rand(1000000)

    # 计算进程数和起止位置
    ncpus = multiprocessing.cpu_count()
    step = len(arr)//ncpus
    indices = [(i*step, (i+1)*step) for i in range(ncpus-1)]
    indices.append(((ncpus-1)*step, len(arr)))

    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=ncpus)

    # 并行计算数组总和
    result = pool.starmap(
        sum_array,
        [(arr, start, end) for start, end in indices]
    )
    total_sum = sum(result)

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()