Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Introduction à l'apprentissage multi-processus Python
Utilisation de base du multi-processus
import multiprocessing import os import time def run(): print("父进程:%s,子进程:%s" % (os.getppid(), os.getpid())) time.sleep(2) if __name__ == "__main__": p = multiprocessing.Process(target=run) p.start() p.join()
Communication inter-processus
La mémoire n'est pas partagée entre différents processus. Pour réaliser l'échange de données entre deux processus, vous pouvez utiliser. Les méthodes suivantes
Queue
import multiprocessing def f(q): q.put(11111) if __name__ == "__main__": q = multiprocessing.Queue() p = multiprocessing.Process(target=f, args=(q,)) p.start() print(q.get())
Pipe
import multiprocessing def f(conn): conn.send(1) conn.send(2) print(conn.recv()) conn.close() if __name__ == "__main__": parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe() p = multiprocessing.Process(target=f, args=(child_conn,)) p.start() print(parent_conn.recv()) print(parent_conn.recv()) parent_conn.send(3) p.join()
Partage de données entre processus
Manager
import multiprocessing import os def func(d, l): d[os.getpid()] = os.getpid() print(d) l.append(os.getpid()) print(l) if __name__ == "__main__": manager = multiprocessing.Manager() d = manager.dict() l = manager.list() p_list = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=func, args=(d, l)) p.start() p_list.append(p) for p in p_list: p.join()
Verrouillage des processus
Lorsque plusieurs processus souhaitent accéder à des ressources partagées, le verrouillage peut éviter les conflits d'accès
import multiprocessing def f(l, i): l.acquire() print("hello world", i) l.release() if __name__ == "__main__": lock = multiprocessing.Lock() for num in range(10): p = multiprocessing.Process(target=f, args=(lock, num)) p.start()
Pool de processus
Pool de processus A La file d'attente des processus est maintenue en interne. Lorsqu'il est utilisé, un processus est obtenu à partir du pool de processus. S'il n'y a aucun processus utilisable dans le pool de processus, le programme attendra qu'il y ait un processus dans le pool de processus
import multiprocessing import os import time def foo(i): time.sleep(2) print("in process", os.getpid()) return i + 100 def bar(arg): print("==>exec done:", arg) if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool(5) for i in range(10): pool.apply_async(func=foo, args=(i,), callback=bar) print("end") pool.close() pool.join()
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!