Python 多进程高级用法

在Python中，多进程是一种常用的并发执行方式，特别是在需要执行CPU密集型任务时。本文将探讨Python多进程的高级用法，包括进程池、共享内存、进程间通信等。

进程池

进程池（multiprocessing.Pool）是一个非常有用的工具，它可以简化多进程编程。使用进程池，你可以轻松地创建和管理多个进程，而无需手动创建每个进程。

from multiprocessing import Pool

def worker(num):
    return num * num

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:
        result = p.map(worker, range(10))
        print(result)

共享内存

共享内存是进程间通信的一种方式，它允许多个进程访问同一块内存区域。在Python中，可以使用multiprocessing.Array或multiprocessing.Value来实现共享内存。

from multiprocessing import Array, Process

def worker(shared_array):
    for i in range(len(shared_array)):
        shared_array[i] = i * i

if __name__ == '__main__':
    shared_array = Array('i', 10)
    p = Process(target=worker, args=(shared_array,))
    p.start()
    p.join()
    print(shared_array)

进程间通信

进程间通信（IPC）是进程间交换数据的一种方式。Python提供了多种IPC机制，如管道、队列、共享内存等。

from multiprocessing import Queue

def worker(q):
    for i in range(5):
        q.put(i * i)

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p = Process(target=worker, args=(q,))
    p.start()
    while not q.empty():
        print(q.get())
    p.join()

扩展阅读

更多关于Python多进程的内容，请参阅Python多进程教程。

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Python 多进程