這篇文章帶給大家的內容是關於python多進程的用法範例（程式碼），有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有幫助。
python多執行緒適合IO密集型場景，而在CPU密集型場景，並不能充分利用多核心CPU，而協程本質基於線程，同樣不能充分發揮多核心的優勢。
針對計算密集型場景需要使用多進程，python的multiprocessing與threading模組非常相似，支援以進程池的方式批次建立子進程。
#只需要實例化Process類，傳遞函數給target參數，這點和threading模組非常的類似，args為函數的參數
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.')繼承Process類，重寫run方法建立進程，這點和threading模組基本上一樣
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.')terminate()結束子程序，但是會導致子程序的資源無法釋放掉，是不建議的做法，因為結束的時候不清楚子執行緒的運行狀況，有很大可能性導致子執行緒在不恰當的時刻被結束。
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()Pool可以提供指定數量的進程供用戶調用，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那麼就會創建一個新的進程用來執行該請求；但如果池中的進程數已經達到規定最大值，那麼該請求就會等待，直到池中有進程結束，才會建立新的進程來它。
######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()}')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()}')以上是python多重進程的用法範例（程式碼）的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
