Python의 다중 프로세스 구현에 대한 자세한 설명(예제 포함)

이 기사는 Python의 다중 프로세스 구현에 대한 자세한 설명을 제공합니다(예제 포함). 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.

fork 함수는 자식 프로세스를 생성합니다

기본 사용법

Linux 운영 체제는 자식 프로세스를 생성하는 포크 ​​함수를 제공합니다. fork()는 Python의 os 모듈에 있습니다.
가져온 OS 모듈을 사용하세요.

import os
os.fork()

fork() 함수가 호출될 때마다 해당 상위 프로세스는 하위 프로세스를 생성합니다.
예를 들어 다음 코드는

import os
os.fork()
os.fork()
os.fork()

실행 후 8개의 프로세스가 생성됩니다.

fork() 함수

fork() 함수의 반환 값은 자식 프로세스에 대해 항상 0인 반면, 부모 프로세스에 대한 반환 값은 자식 프로세스의 pid(프로세스 번호)입니다.

예

#!/usr/bin/env python
import os
import time

rt = os.fork()

if rt == 0:
    print(f"The child process is {os.getpid()} . His father is {os.getppid()}")  # os.getpid()获取当前进程进程号，os.getppid()获取当前进程的父进程号
    time.sleep(5)
else:
    print(f"The father process is {os.getpid()} . His father is {os.getppid()}")
    time.sleep(5)

print(f"Now the process is {os.getpid()} . His father is {os.getppid()}")

실행 결과:

프로세스 모듈

가져오기 모듈

Python은 또한 전체 플랫폼에 멀티 스레드 프로그래밍을 제공하는 멀티프로세싱 라이브러리를 제공합니다.

import multiprocessing

간단한 프로세스

다음 코드는 간단한 프로세스입니다.

from multiprocessing import Process


def work(num):
    for i in range(10):
        num += 1
    print(num)
    return 0


def main():
    num = 1
    p1 = Process(target = work, args = (num,))
    p1.start()


if __name__ == '__main__':
    main()

여기서 Process 클래스는 다중 처리 라이브러리에서 도입되었습니다.
p1 = Process(target = work, args = (num,))는 프로세스를 생성합니다. 타겟은 작업을 수행하는 함수이고, args는 수신된 매개변수로서 튜플 형태로 제공되어야 합니다.
start()는 프로세스를 시작하는 것입니다.
동시 프로세스에는 몇 가지 방법이 있습니다.

조인 방법

프로세스의 조인 방법은 멀티스레딩과 유사합니다. 프로세스가 끝나기를 기다리고 있습니다.
사용법: 가입(시간 초과).
join()을 사용하면 프로그램은 다음 코드를 계속하기 전에 프로세스가 끝날 때까지 기다립니다.
시간 초과 매개변수가 추가되면 프로그램은 다음 프로그램을 계속 실행하기 전에 시간 초과 초 동안 대기합니다.

close 메서드

close()는 프로세스를 닫는 데 사용되지만 실행 중인 하위 프로세스는 닫을 수 없습니다.

Process 클래스

클래스를 생성하여 여러 프로세스를 구현할 수 있습니다.

from multiprocessing import Process
import time


class My_Process(Process):

    def __init__(self,num):
        Process.__init__(self)
        self.num = num

    def run(self):
        time.sleep(2)
        print(self.num)


def main():
    for i in range(10):
        p = My_Process(i)
        p.start()


if __name__ == '__main__':
    main()

Process pool

from multiprocessing import Pool
import time


def target(num):
    time.sleep(2)
    print(num)


def main():
    pool = Pool(3)
    for i in range(3):
        pool.apply_async(target,(i,))
    pool.close()
    pool.join()
    print('Finish!!!')


if __name__ == '__main__':
    main()

Pool 개체에서 Join() 메서드를 호출하면 모든 하위 프로세스가 실행을 완료할 때까지 대기하며, 반드시 Join() 전에 호출되어야 합니다. close()를 호출한 후에는 계속해서 새 프로세스를 추가할 수 없습니다.
Pool의 num(num)은 추가될 프로세스의 개수입니다. 프로세스 수가 지정되지 않으면 기본값은 CPU 코어 수입니다.

프로세스는 서로 독립적입니다.

여러 프로세스의 각 프로세스에는 변수 복사본이 있으며 프로세스 간의 작업은 서로 영향을 미치지 않습니다.

import multiprocessing
import time

zero = 0

def change_zero():
    global zero
    for i in range(3):
        zero = zero + 1
        print(multiprocessing.current_process().name, zero)

if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target = change_zero)
    p2 = multiprocessing.Process(target = change_zero)
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    print(zero)

최종 실행 결과:

파일 IO 작업이 수행되면 여러 프로세스가 동일한 파일에 씁니다.

Queue

다중 처리에서 Queue를 사용하면 서로 다른 프로세스가 동일한 리소스에 액세스할 수 있습니다.

rreee

위 내용은 Python의 다중 프로세스 구현에 대한 자세한 설명(예제 포함)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!