Python实现多进程的四种方式

方式一: os.fork()

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
pid=os.fork()
  1.只用在Unix系统中有效,Windows系统中无效
  2.fork函数调用一次,返回两次:在父进程中返回值为子进程id,在子进程中返回值为0
"""
import os
pid=os.fork()
if pid==0:
  print("执行子进程,子进程pid={pid},父进程ppid={ppid}".format(pid=os.getpid(),ppid=os.getppid()))
else:
  print("执行父进程,子进程pid={pid},父进程ppid={ppid}".format(pid=pid,ppid=os.getpid()))

方式二: 使用multiprocessing模块: 创建Process的实例,传入任务执行函数作为参数

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
Process常用属性与方法:
  name:进程名
  pid:进程id
  run(),自定义子类时覆写
  start(),开启进程
  join(timeout=None),阻塞进程
  terminate(),终止进程
  is_alive(),判断进程是否存活
"""
import os,time
from multiprocessing import Process
def worker():
  print("子进程执行中>>> pid={0},ppid={1}".format(os.getpid(),os.getppid()))
  time.sleep(2)
  print("子进程终止>>> pid={0}".format(os.getpid()))
def main():
  print("主进程执行中>>> pid={0}".format(os.getpid()))
  ps=[]
  # 创建子进程实例
  for i in range(2):
    p=Process(target=worker,name="worker"+str(i),args=())
    ps.append(p)
  # 开启进程
  for i in range(2):
    ps[i].start()
  # 阻塞进程
  for i in range(2):
    ps[i].join()
  print("主进程终止")
if __name__ == '__main__':
  main()

方式三: 使用multiprocessing模块: 派生Process的子类,重写run方法

# -*- coding:utf-8 -*-
import os,time
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
  def __init__(self):
    Process.__init__(self)
  def run(self):
    print("子进程开始>>> pid={0},ppid={1}".format(os.getpid(),os.getppid()))
    time.sleep(2)
    print("子进程终止>>> pid={}".format(os.getpid()))
def main():
  print("主进程开始>>> pid={}".format(os.getpid()))
  myp=MyProcess()
  myp.start()
  # myp.join()
  print("主进程终止")
if __name__ == '__main__':
  main()

方式四: 使用进程池Pool

# -*- coding:utf-8 -*-
import os,time
from multiprocessing import Pool
def worker(arg):
  print("子进程开始执行>>> pid={},ppid={},编号{}".format(os.getpid(),os.getppid(),arg))
  time.sleep(0.5)
  print("子进程终止>>> pid={},ppid={},编号{}".format(os.getpid(),os.getppid(),arg))
def main():
  print("主进程开始执行>>> pid={}".format(os.getpid()))
  ps=Pool(5)
  for i in range(10):
    # ps.apply(worker,args=(i,))     # 同步执行
    ps.apply_async(worker,args=(i,)) # 异步执行
  # 关闭进程池,停止接受其它进程
  ps.close()
  # 阻塞进程
  ps.join()
  print("主进程终止")
if __name__ == '__main__':
  main()

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对我们的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

(0)

相关推荐

  • python 多进程共享全局变量之Manager()详解

    Manager支持的类型有 list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array. 但当使用Manager处理list.dict等可变数据类型时,需要注意一个陷阱,即Manager对象无法监测到它引用的可变对象值的修改,需要通过触发__setitem__方法来让它获得通知. 而触发__setitem__方法比较直接的办法就是增加一个中间变量,如同在C语言中交换两个变量

  • 对Python的多进程锁的使用方法详解

    很多时候,我们需要在多个进程中同时写一个文件,如果不加锁机制,就会导致写文件错乱 这个时候,我们可以使用multiprocessing.Lock() 我一开始是这样使用的: import multiprocessing lock = multiprocessing.Lock() class MatchProcess(multiprocessing.Process): def __init__(self, threadId, mfile, lock): multiprocessing.Proces

  • Python并发之多进程的方法实例代码

    一,进程的理论基础 一个应用程序,归根结底是一堆代码,是静态的,而进程才是执行中的程序,在一个程序运行的时候会有多个进程并发执行. 进程和线程的区别: 进程是系统资源分配的基本单位. 一个进程内可以包含多个线程,属于一对多的关系,进程内的资源,被其内的线程共享 线程是进程运行的最小单位,如果说进程是完成一个功能,那么其线程就是完成这个功能的基本单位 进程间资源不共享,多进程切换资源开销,难度大,同一进程内的线程资源共享,多线程切换资源开销,难度小 进程与线程的共同点: 都是为了提高程序运行效率,

  • Python多进程写入同一文件的方法

    最近用python的正则表达式处理了一些文本数据,需要把结果写到文件里面,但是由于文件比较大,所以运行起来花费的时间很长.但是打开任务管理器发现CPU只占用了25%,上网找了一下原因发现是由于一个叫GIL的存在,使得Python在同一时间只能运行一个线程,所以只占用了一个CPU,由于我的电脑是4核的,所以CPU利用率就是25%了. 既然多线程没有什么用处,那就可以使用多进程来处理,毕竟多进程是可以不受GIL影响的.Python提供了一个multiprocessing的多进程库,但是多进程也有一些

  • 从局部变量和全局变量开始全面解析Python中变量的作用域

    理解全局变量和局部变量 1.定义的函数内部的变量名如果是第一次出现, 且在=符号前,那么就可以认为是被定义为局部变量.在这种情况下,不论全局变量中是否用到该变量名,函数中使用的都是局部变量.例如: num = 100 def func(): num = 123 print num func() 输出结果是123.说明函数中定义的变量名num是一个局部变量,覆盖全局变量.再例如: num = 100 def func(): num += 100 print num func() 输出结果是:Unb

  • Python multiprocessing.Manager介绍和实例(进程间共享数据)

    Python中进程间共享数据,处理基本的queue,pipe和value+array外,还提供了更高层次的封装.使用multiprocessing.Manager可以简单地使用这些高级接口. Manager()返回的manager对象控制了一个server进程,此进程包含的python对象可以被其他的进程通过proxies来访问.从而达到多进程间数据通信且安全. Manager支持的类型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaph

  • Python global全局变量函数详解

    global语句的作用 在编写程序的时候,如果想为一个在函数外的变量重新赋值,并且这个变量会作用于许多函数中时,就需要告诉python这个变量的作用域是全局变量.此时用global语句就可以变成这个任务,也就是说没有用global语句的情况下,是不能修改全局变量的. 在python的函数使用时,经常会碰到参数定义的问题.如果不声明全局变量,会报错 count = 1 def cc(): count = count+1 cc() Traceback (most recent call last):

  • Python实现多进程的四种方式

    方式一: os.fork() # -*- coding:utf-8 -*- """ pid=os.fork() 1.只用在Unix系统中有效,Windows系统中无效 2.fork函数调用一次,返回两次:在父进程中返回值为子进程id,在子进程中返回值为0 """ import os pid=os.fork() if pid==0: print("执行子进程,子进程pid={pid},父进程ppid={ppid}".format

  • Python读取文件的四种方式的实例详解

    目录 学生数量特别少的情况 停车场空间不够时怎么办? 怎么加快执行效率? 怎么加快处理速度? 结语 故事背景:最近在处理Wikipedia的数据时发现由于数据量过大,之前的文件读取和数据处理方法几乎不可用,或耗时非常久.今天学校安排统一核酸检查,刚好和文件读取的过程非常相似.正好借此机会和大家一起从头梳理一下几种文件读取方法. 故事设定:现在学校要求对所有同学进行核酸采集,每位同学先在宿舍内等候防护人员(以下简称“大白”)叫号,叫到自己时去停车场排队等候大白对自己进行采集,采集完之后的样本由大白

  • python 调用js的四种方式

    1. 前言 日常 Web 端爬虫过程中,经常会遇到参数被加密的场景,因此,我们需要分析网页源代码 通过调式,一层层剥离出关键的 JS 代码,使用 Python 去执行这段代码,得出参数加密前后的 Python 实现 本文将聊聊利用 Python 调用 JS 的4种方式 2. 准备 以一段简单的 JS 脚本为例,将代码写入到文件中 //norm.js //计算两个数的和 function add(num1, num2) {     return num1 + num2; } 其中,定义了一个方法,

  • python 实现定时任务的四种方式

    用Python实现定时任务 有些时候我们需要每隔一段时间就要执行一段程序,或者是往复循环执行某一个任务.比如博主在上篇文章讲的爬虫一样,在实现对某个目标进行在线爬取的话,也需要用到实时任务. 用Python实现定时任务的四种方法 while True: + sleep() threading.Timer定时器 调度模块schedule 任务框架APScheduler 定时要完成的Task(简单定义下) import datetime def Task(): now = datetime.date

  • Python实现单例模式的四种方式详解

    简介:单例模式可以保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点.适用性于当类只能有一个实例而且客户可以从一个众所周知的访问点访问它,例如访问数据库.MQ等. 实现方式: 1.通过导入模块实现 2.通过装饰器实现 3.通过使用类实现 4.通过__new__ 方法实现 单例模块方式被导入的源码:singleton.py # -*- coding: utf-8 -*- # time: 2022/5/17 10:31 # file: singleton.py # author: tom # 公众

  • 横向对比分析Python解析XML的四种方式

    在最初学习PYTHON的时候,只知道有DOM和SAX两种解析方法,但是其效率都不够理想,由于需要处理的文件数量太大,这两种方式耗时太高无法接受. 在网络搜索后发现,目前应用比较广泛,且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法,于是拿这个算法来实测对比,ElementTree也包括两种实现,一个是普通ElementTree(ET),一个是ElementTree.iterparse(ET_iter). 本文将对DOM.SAX.ET.ET_iter四种方式进行横向对比,通过处理相

  • python 实现socket服务端并发的四种方式

    多进程&多线程 服务端:多进程和多线程的开启方式相同. 缺点:<1> 由于Cpython的GIL,导致同一时间无法运行多个线程:<2> 不可能无限开进进程或线程 解决办法:多进程.concurrent.futures.ProcessPoolExecutor.线程池 import socket from multiprocessing import Process from threading import Thread class MyTcpServer: def __in

  • 关于python线程池的四种实现方式

    目录 python 线程池的四种实现方式 线程简述 方式1 multiprocessing.dummy Pool() 方式2:multiprocessing.pool ThreadPool Threading() 方式3:主流ThreadPoolExecutor 方式4:threadpool python 线程池的四种实现方式 线程简述 一个程序运行起来后,一定有一个执行代码的东西,这个东西就是线程: 一般计算(CPU)密集型任务适合多进程,IO密集型任务适合多线程:一个进程可拥有多个并行的(c

  • Python函数中定义参数的四种方式

    Python中函数参数的定义主要有四种方式: 1. F(arg1,arg2,-) 这是最常见的定义方式,一个函数可以定义任意个参数,每个参数间用逗号分割,用这种方式定义的函数在调用的的时候也必须在函数名后的小括号里提供个数相等 的值(实际参数),而且顺序必须相同,也就是说在这种调用方式中,形参和实参的个数必须一致,而且必须一一对应,也就是说第一个形参对应这第一个实参.例如: 复制代码 代码如下: def a(x,y):print x,y 调用该函数,a(1,2)则x取1,y取2,形参与实参相对应

  • Python实现运行其他程序的四种方式实例分析

    本文实例讲述了Python实现运行其他程序的四种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: 在Python中,可以方便地使用os模块来运行其他脚本或者程序,这样就可以在脚本中直接使用其他脚本或程序提供的功能,而不必再次编写实现该功能的代码.为了更好地控制运行的进程,可以使用win32process模块中的函数,如果想进一步控制进程,则可以使用ctype模块,直接调用kernel32.dll中的函数. [方式一]使用os.system()函数运行其他程序 os模块中的system()函数可以方便地运行

随机推荐