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
#
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.')
* プロセスを停止する 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()
#
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。