python multiprocessing模块用法及原理介绍

下面是“python multiprocessing模块用法及原理介绍”的详细攻略。

1. multiprocessing模块用法介绍

Python的multiprocessing模块是一个多进程管理库，它提供了Process类，用于启动子进程，并可以通过Queue实现进程通信。以下是multiprocessing模块的用法介绍。

1.1 Process类

Process类是multiprocessing模块中的一个类，用于启动子进程。可以通过Process类的构造函数来创建子进程，在构造函数中指定需要运行的函数及其参数。

以下是Process类的构造函数的参数说明：

target：要运行的函数；
args：要传递给函数的参数，应该是一个tuple类型的对象；
kwargs：要传递给函数的关键字参数，应该是一个dict类型的对象；
name：进程的名称，默认为Process-N的格式；
daemon：是否将进程设置为后台状态，默认为False。

以下是一个Process类的示例：

import multiprocessing

def f(x):
    print('hello', x)

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=f, args=('world',))
    p.start()
    p.join()

在示例中，我们创建了一个Process对象p，并指定了需要运行的函数f及其参数('world',)。然后调用Process对象的start()方法启动进程，join()方法等待进程结束。

1.2 Queue类

Queue类是用于多进程通信的队列类，支持多个进程同时安全的进行读写操作。以下是Queue类的构造函数的参数说明：

maxsize：指定队列的最大长度，默认为0，表示队列的长度无限制；
ctx：上下文对象，用于在不同的进程中创建不同的队列实例，可以选择multiprocessing、multiprocessing.SimpleQueue或者multiprocessing.JoinableQueue。

以下是一个Queue类的示例：

import multiprocessing

def f(q):
    q.put([42, None, 'hello'])

if __name__ == '__main__':
    q = multiprocessing.Queue()
    p = multiprocessing.Process(target=f, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())  # prints "[42, None, 'hello']"
    p.join()

在示例中，我们创建了一个Queue对象q，并将其作为参数传递给子进程。在子进程中，我们通过put()方法向队列写入数据。在主进程中，我们通过get()方法从队列中读取数据。

2. multiprocessing模块原理介绍

Python的multiprocessing模块是基于系统的fork()调用实现的。在Windows系统上，由于没有fork()调用，因此multiprocessing模块使用了多个进程来模拟多进程。

在启动一个子进程时，父进程将会在内存中复制一份与子进程相同的进程。子进程将有自己独立的内存空间，并且继承了父进程的文件描述符、信号处理器、环境变量等状态。

在父进程和子进程之间，通过管道和共享内存进行通信，从而实现多进程之间的数据传递和同步。

3. 示例说明

示例一：使用进程池批量执行任务

下面是一个使用进程池批量执行任务的示例，其中任务是计算平方数。

import multiprocessing
import time

def worker(num):
    print('Worker %s started' % num)
    time.sleep(2)
    print('Worker %s finished' % num)
    return num * num

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(worker, range(10))
    print(results)

在示例中，我们使用了进程池Pool，通过map()方法批量执行任务并获取结果。

输出结果如下：

Worker 0 started
Worker 1 started
Worker 2 started
Worker 3 started
Worker 0 finished
Worker 4 started
Worker 5 started
Worker 6 started
Worker 7 started
Worker 1 finished
Worker 8 started
Worker 2 finished
Worker 9 started
Worker 3 finished
Worker 4 finished
Worker 5 finished
Worker 6 finished
Worker 7 finished
Worker 8 finished
Worker 9 finished
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

示例二：使用Pipe进行进程通信

下面是一个使用Pipe进行进程通信的示例，其中一个进程向管道中发送消息，另一个进程从管道中获取消息。

import multiprocessing

def sender(conn):
    conn.send([42, None, 'hello'])
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe()
    p = multiprocessing.Process(target=sender, args=(child_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())  # prints "[42, None, 'hello']"
    p.join()

在示例中，我们使用了Pipe，创建了一个父进程和一个子进程之间的管道。子进程调用sender函数将数据发送到管道中。父进程通过recv()方法从管道中获取消息。