Python多进程知识点整理

本篇内容介绍了“Python多进程知识点整理”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

1.Python 多进程

通过上表我们可以看到：

多线程在IO密集型的操作下似乎也没有很大的优势（也许IO操作的任务再繁重一些就能体现出优势），在CPU密集型的操作下明显地比单线程线性执行性能更差，但是对于网络请求这种忙等阻塞线程的操作，多线程的优势便非常显著了
多进程无论是在CPU密集型还是IO密集型以及网络请求密集型（经常发生线程阻塞的操作）中，都能体现出性能的优势。不过在类似网络请求密集型的操作上，与多线程相差无几，但却更占用CPU等资源，所以对于这种情况下，我们可以选择多线程来执行

2.例子
2.1 使用多线程运行函数

import multiprocessing as mpdef count():for i in range(1000):
        print(i)#只有在本程序为主程序的时候运行接下来的代码#每个python模块（python文件，也就是此处的test.py和import_test.py）都包含内置的#变量__name__,当运行模块被执行的时候，__name__等于文件名（包含了后缀.py）；如果#import到其他模块中，则__name__等于模块名称（不包含后缀.py）。而“__main__”等于当#前执行文件的名称（包含了后缀.py）。进而当模块被直接执行时，__name__ == 'main'结#果为真。if __name__ == "__main__":#注意这里的target调用的函数是函数名称，不能带();另外Process第一个字母大写p1=mp.Process(target=count)
    p2=mp.Process(target=count)
    p1.start()
    p2.start()

在运行结果中我们可以看到这样的片段：
152
953
153
154
155
156
157
954
158
955
159
956
160
说明在执行第一个循环的进程中，并发开始执行了第二个进程，两个循环进程是同时进行的。

2.2 daemon

import multiprocessing as mpdef count1():for i in range(10):
        print(i)def count2():for i in range(10):
        print(i*10)if __name__ == "__main__":
    p1=mp.Process(target=count1)
    p2=mp.Process(target=count2)#进程的属性一定要在进程开始前设置p1.daemon=Truep1.start()
    p2.start()
    print("Done")

输出的结果为：
Done
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
我们可以看到主程序先运行结束，打印了“Done”，由于count1的进程没有设置保护进程，所以主程序结束后，count1进程也被终止了。但是，count2由于被设置了程度保护，所以count2进程并没有随着主程序的终止而终止。
2.3 lock
lock用来处理共享资源的访问，避免访问冲突
2.4 Semaphore
Semaphore限制访问数量
2.5 Event
Event用来实现进程间的同步通信
2.6 Queue
多进程安全队列，用于实现进程间的数据传递。
2.7 Pipe
2.8 Pool

“Python多进程知识点整理”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！