Python中进程multiprocessing用法详解
进程是在Linux和Unix系统中最基本的资源管理单元，用于执行任务，是系统内存空间的基本单位。Python的multiprocessing模块提供了方便的API，可以充分利用多核CPU的优势，扩展程序的运行效率。本文将详细介绍Python中进程multiprocessing模块的使用方法。
一、Python中multiprocessing
Python的multiprocessing模块是跨平台，可以在Unix/Linux, Mac OS X和Windows等操作系统上使用。模块为Python提供了多进程(multiprocessing)技术，用于支持多核CPU的使用，更有效地执行计算任务。
二、multiprocessing模块中的基本方法
1.Process类
Process类是跨平台的多进程API，支持启动，终止进程以及获取当前进程的ID。
2.与Python实现“multiprocessing”
Python的multiprocessing模块实现了“multiprocessing”，可以轻松地创建和管理多个子进程。可以使用Process类创建子进程，调用 start() 或 run() 方法来执行子进程任务，然后使用 join() 方法等待子进程任务，调用 terminate() 方法来停止进程，使用 is_alive() 检查进程是否活跃，使用Pipe()方法来发送数据通信，Queue()类作为用于进程间通信的IPC方法。
3.常见的进程间同步方法
为了使子进程能够协同工作，multiprocessing模块提供了如下进程同步访问机制：
（1）Lock
Lock类实现了一个进程间互斥锁，该锁可以保证多个进程在同一时刻只有一个进程可以访问共享的资源，但是有时会限制程序的运行效率。
（2）Semaphore
Semaphore是一个管理线程和进程访问资源的可用计数器。通过Semaphore对象，可以实现多个进程或线程同时访问同一个资源，但是会有最多访问次数的限制。
（3）Event
Event对象是一种简单的同步机制，线程互斥和线程间同步的实例。当其状态为True时，线程不会阻塞，当为False时，即使没有set()函数设置为True，线程也不会被阻塞。
三、多进程编程的实例介绍
示例1：模拟多进程的执行
from multiprocessing import Process
import os
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
if __name__=='__main__':
# print('Parent process %s.' % os.getpid())
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print('Child process will start.')
# 启动子进程
p.start()
p.join()
print('Child process end.')
示例2：用进程池管理多个进程
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def long_time_task(name):
print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 3)
end = time.time()
print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))
if __name__=='__main__':
print('Parent process %s.' % os.getpid())
p = Pool(4)
for i in range(5):
p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
print('Waiting for all subprocesses done...')
p.close()
p.join()
print('All subprocesses done.')
四、结论
Python的multiprocessing模块是一个十分强大的多进程管理工具，可以有效地提升程序的运行效率。本文介绍了基本的进程管理方法，以及常见的进程间同步机制，并通过示例介绍了多进程编程的基本用法。如果要更好地利用Python多进程技术，还需要不断理解和掌握。
