この記事の内容はPythonマルチプロセスの使用例(コード)に関するもので、ある程度の参考価値はありますので、困っている方は参考にしていただければ幸いです。
Python マルチスレッドは、IO 集中型のシナリオには適していますが、CPU 集中型のシナリオでは、マルチコア CPU を十分に活用できません。コルーチンは本質的にスレッドベースであり、マルチコアの利点を十分に活用できません。 。
複数のプロセスの使用を必要とするコンピューティング集約型のシナリオの場合、Python のマルチプロセッシングはスレッド モジュールに非常に似ており、プロセス プールを使用した子プロセスのバッチ作成をサポートします。
Process クラスをインスタンス化し、関数をターゲット パラメーターに渡すだけです。これはスレッド モジュールと同じです。非常に似ています。args は関数のパラメータです。
import os from multiprocessing import Process # 子进程要执行的代码 def task(name): print('run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())) if __name__ == '__main__': print('parent process %s.' % os.getpid()) p = Process(target=task, args=('test',)) p.start() p.join() print('process end.')
Process クラスを継承し、run メソッドをオーバーライドしてプロセスを作成します。これは基本的にスレッド モジュールと同じです
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import multiprocessing import os from multiprocessing import current_process class Worker(multiprocessing.Process): def run(self): name = current_process().name # 获取当前进程的名称 print('run child process <%s> (%s)' % (name, os.getpid())) print('In %s' % self.name) return if __name__ == '__main__': print('parent process %s.' % os.getpid()) p = Worker() p.start() p.join() print('process end.')
import multiprocessing import time def worker(): print('starting worker') time.sleep(0.1) print('finished worker') if __name__ == '__main__': p = multiprocessing.Process(target=worker) print('执行前:', p.is_alive()) p.start() print('执行中:', p.is_alive()) p.terminate() # 发送停止号 print('停止:', p.is_alive()) p.join() print('等待完成:', p.is_alive())
import multiprocessing def worker(num): print(f'Worker:%s %s', num) return if __name__ == '__main__': jobs = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)) jobs.append(p) p.start()
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import os import random import time from multiprocessing import Pool from time import ctime def task(name): print('start task %s (%s)...' % (name, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) print('end task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (time.time() - start))) if __name__ == '__main__': print('parent process %s.' % os.getpid()) p = Pool() # 初始化进程池 for i in range(5): p.apply_async(task, args=(i,)) # 追加任务 apply_async 是异步非阻塞的,就是不用等待当前进程执行完毕,随时根据系统调度来进行进程切换。 p.close() p.join() # 等待所有结果执行完毕,会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close() print(f'all done at: {ctime()}')
#各プロセスの実行結果が気になる場合は、get メソッドを使用して結果を返すことができます。コードは次のとおりです
import os import random import time from multiprocessing import Pool, current_process from time import ctime def task(name): print('start task %s (%s)...' % (name, os.getpid())) start = time.time() time.sleep(random.random() * 3) print('end task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (time.time() - start))) return current_process().name + 'done' if __name__ == '__main__': print('parent process %s.' % os.getpid()) result = [] p = Pool() # 初始化进程池 for i in range(5): result.append(p.apply_async(task, args=(i,))) # 追加任务 apply_async 是异步非阻塞的,就是不用等待当前进程执行完毕,随时根据系统调度来进行进程切换。 p.close() p.join() # 等待所有结果执行完毕 for res in result: print(res.get()) # get()函数得出每个返回结果的值 print(f'all done at: {ctime()}')
以上がPythonマルチプロセス利用例(コード)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。