cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonCara menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk pengurusan berbilang proses dalam Python 2.x

Cara menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk pengurusan berbilang proses dalam Python 2.x

Jul 31, 2023 pm 12:21 PM
mysqlungkapan biasamultiprocessingPertanyaan lanjutanpython xPengurusan pelbagai proses

Cara menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk pengurusan berbilang proses dalam Python 2. Dalam Python 2.x, kita boleh menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk melaksanakan pengurusan berbilang proses Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk pengurusan berbilang proses.


Pengenalan kepada modul berbilang pemprosesan:

Modul berbilang pemprosesan ialah modul terbina dalam Python yang menyokong pengaturcaraan berbilang proses. Ia menyediakan kelas Proses, menjadikannya lebih mudah untuk mencipta dan mengurus berbilang proses. Dengan menggunakan modul multiprocessing, kami boleh memperuntukkan tugas kepada berbilang sub-proses untuk pelaksanaan selari, dengan itu meningkatkan kecekapan pelaksanaan program.
  1. Buat subproses menggunakan modul berbilang pemprosesan:
    Berikut ialah contoh kod untuk mencipta subproses menggunakan modul berbilang pemprosesan:
  2. from multiprocessing import Process
    
    def func():
        # 子进程要执行的代码
        print("This is a child process.")
    
    if __name__ == "__main__":
        # 创建子进程
        p = Process(target=func)
        # 启动子进程
        p.start()
        # 等待子进程结束
        p.join()
        # 输出结果
        print("This is the main process.")

    Dalam kod sampel di atas, kami mula-mula mengimport kelas Proses dan kemudian menentukan fungsi func sebagai anak proses Kod untuk dilaksanakan. Dalam fungsi utama, kami mencipta objek Proses p dan menentukan fungsi yang akan dilaksanakan sebagai fungsi melalui parameter sasaran. Kemudian mulakan subproses dengan memanggil kaedah p.start() dan kemudian panggil kaedah p.join() untuk menunggu subproses tamat. Akhirnya keluarkan hasilnya.

Gunakan modul berbilang pemprosesan untuk mencipta berbilang sub-proses:

Untuk tugas yang kompleks, kita selalunya perlu mencipta berbilang sub-proses untuk dilaksanakan secara selari. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk mencipta berbilang sub-proses:
  1. from multiprocessing import Process
    
    def func(index):
        # 子进程要执行的代码
        print("This is child process %d." % index)
    
    if __name__ == "__main__":
        # 创建多个子进程
        processes = []
        for i in range(5):
            p = Process(target=func, args=(i,))
            processes.append(p)
        # 启动所有子进程
        for p in processes:
            p.start()
        # 等待所有子进程结束
        for p in processes:
            p.join()
        # 输出结果
        print("This is the main process.")

    Dalam kod sampel di atas, kami menggunakan gelung untuk mencipta 5 sub-proses Fungsi fungsi setiap sub-proses menerima parameter indeks, yang mewakili nombor sub-proses. Apabila mencipta proses kanak-kanak, kami menghantar indeks parameter kepada proses kanak-kanak melalui parameter args, supaya setiap proses kanak-kanak melaksanakan tugas yang berbeza.

Gunakan modul berbilang pemprosesan untuk melaksanakan komunikasi antara proses:

Dalam pengaturcaraan berbilang proses, kadangkala perlu berkomunikasi dengan berbilang proses. Modul multiprocessing menyediakan beberapa kelas Queue untuk menghantar data antara proses. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan kelas Queue untuk melaksanakan komunikasi antara proses:
  1. from multiprocessing import Process, Queue
    
    def producer(queue):
        # 生产者进程
        for i in range(5):
            item = "item %d" % i
            queue.put(item)
            print("Produced", item)
    
    def consumer(queue):
        # 消费者进程
        while True:
            item = queue.get()
            print("Consumed", item)
            if item == "item 4":
                break
    
    if __name__ == "__main__":
        # 创建Queue对象
        queue = Queue()
        # 创建生产者进程和消费者进程
        p1 = Process(target=producer, args=(queue,))
        p2 = Process(target=consumer, args=(queue,))
        # 启动子进程
        p1.start()
        p2.start()
        # 等待子进程结束
        p1.join()
        p2.join()
        # 输出结果
        print("This is the main process.")
    

    Dalam kod sampel di atas, kami mencipta objek baris gilir melalui kelas Queue untuk menghantar data antara proses pengeluar dan proses pengguna. Dalam proses pengeluar, kami menggunakan kaedah put untuk meletakkan data ke dalam baris gilir, dalam proses pengguna, kami menggunakan kaedah dapatkan untuk mengeluarkan data daripada baris gilir. Apabila baris gilir kosong, proses pengguna akan menyekat secara automatik sehingga terdapat data dalam baris gilir untuk diambil. Dalam kod sampel, proses pengeluar meletakkan 5 item ke dalam baris gilir, dan kemudian proses pengguna mengambil item dari baris gilir dan mencetaknya. Apabila item yang dibawa keluar adalah "item 4", proses pengguna berakhir.
Kesimpulan:

Menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk pengurusan berbilang proses boleh meningkatkan kecekapan pelaksanaan program dengan berkesan. Melalui pengenalan artikel ini, pembaca boleh belajar cara menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk mencipta sub-proses, mencipta berbilang sub-proses untuk pelaksanaan selari dan melaksanakan komunikasi antara proses. Semoga artikel ini berguna untuk pengaturcaraan berbilang proses dalam Python 2.x.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan modul berbilang pemprosesan untuk pengurusan berbilang proses dalam Python 2.x. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dalam Tindakan: Contoh dunia nyataPython dalam Tindakan: Contoh dunia nyataApr 18, 2025 am 12:18 AM

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Penggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifPenggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifApr 18, 2025 am 12:18 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Tujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanTujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanApr 17, 2025 am 12:14 AM

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehPython: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehApr 17, 2025 am 12:09 AM

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Belajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalBelajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalApr 17, 2025 am 12:05 AM

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)