python多进程 python多进程的坑

Python多进程编程详解

在计算机科学中，进程是操作系统分配资源的基本单位，一个进程可以包含多个线程，这些线程共享进程的资源，如内存、文件描述符等，Python的multiprocessing模块提供了对多进程的支持，使得我们可以在Python程序中创建和管理多个进程，本文将详细介绍Python多进程编程的基本概念、使用方法和注意事项。

基本概念

1、进程（Process）：进程是操作系统分配资源的基本单位，每个进程都有自己独立的内存空间和系统资源，进程之间通过IPC（进程间通信）进行数据交换。

2、线程（Thread）：线程是进程中的一个执行单元，一个进程可以包含多个线程，线程之间共享进程的资源，如内存、文件描述符等，线程之间的切换比进程之间的切换要快得多，因此多线程可以提高程序的执行效率。

3、协程（Coroutine）：协程是一种用户态的轻量级线程，它不需要操作系统的支持，完全由程序自己控制，协程可以实现高并发，降低线程切换的开销。

Python多进程编程方法

1、Process类：Python的multiprocessing模块提供了一个Process类，用于创建和管理进程，我们可以通过继承Process类并重写其run方法来定义一个进程的任务。

from multiprocessing import Process
import os
def print_hello():
    print("Hello from process")
if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=print_hello)
    p.start()
    p.join()

2、Pool类：multiprocessing模块还提供了一个Pool类，用于管理一组进程，我们可以使用Pool类的map或apply方法将任务分配给进程池中的进程。

from multiprocessing import Pool
import os
def print_hello(name):
    print(f"Hello from {name}")
if __name__ == "__main__":
    with Pool(processes=4) as pool:
        pool.map(print_hello, ["Alice", "Bob", "Cathy", "David"])

3、Manager类：multiprocessing模块提供了一个Manager类，用于实现进程间的共享数据结构，我们可以使用Manager类创建字典、列表等共享数据结构，并在多个进程中访问和修改它们。

from multiprocessing import Process, Manager
import os
def add_to_list(d, key, value):
    d[key] = value * 2
if __name__ == "__main__":
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        p = Process(target=add_to_list, args=(d, "A", 1))
        p.start()
        p.join()
        print(d["A"])  # 输出：2

注意事项

1、由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程并不能充分利用多核CPU的优势，在需要大量计算的场景下，建议使用多进程而不是多线程。

2、使用多进程时，需要注意进程间的数据同步和通信问题，可以使用Queue、Pipe等IPC机制来实现进程间的数据交换。

3、使用多进程时，需要注意进程的创建和销毁开销，频繁地创建和销毁进程会导致性能下降，建议在需要大量并发的场景下使用协程或线程池。