本文实例讲述了Python多进程multiprocessing、进程池用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

内容相关：

multiprocessing：

• 进程的创建与运行

• 进程常用相关函数

进程池：

• 为什么要有进程池

• 进程池的创建与运行：串行、并行

• 回调函数

多进程multiprocessing:

python中的多进程需要使用multiprocessing模块

• 多进程的创建与运行：

1.进程的创建：进程对象=multiprocessing.Process(target=函数名,args=(参数,))【补充，由于args是一个元组，单个参数时要加“,”】

2.进程的运行:  进程对象.start()

进程的join跟线程的join一样，意义是 “阻塞当前进程，直到调用join方法的那个进程执行完，再继续执行当前进程”

注：在windows中代码中必须使用这个，在Linux 中不需要加这个

import multiprocessing,time,os

def thread_run():
 print(threading.current_thread())

def run(name):
 time.sleep(1)
 print("hello",name,"run in ",os.getpid(),"ppid:",os.getppid())

if __name__=='__main__':#必须加
 obj=[]
 for i in range(10):
   p=multiprocessing.Process(target=run,args=('bob',))
   obj.append(p)
   p.start()
 start_time=time.time()
 for i in obj:
   i.join()
 print("run in main")
 print("spend time :",time.time()-start_time)

• 与多线程同样的：也可以通过继承multiprocessing的Process来创建进程

继承multiprocessing的Process类的类要主要做两件事：

1.如果初始化自己的变量，则先要调用父类的__init__()【如果不调用，则要自己填写相关的参数，麻烦！】然后做自己的初始化;如果不需要初始化自己的变量，那么不需要重写__init__,直接使用父类的__init__即可【已经继承了】

2.重写run函数

import multiprocessing

class myProcess(multiprocessing.Process):
 def run(self):
   print("run in myProcess")

if __name__=="__main__":
 p=myProcess()
 p.start()
 p.join()

进程常用相关函数：

• os.getpid():获取当前进程号。

• os.getppid():获取当前进程的父进程号。

• 进程对象.is_alive():判断进程是否存活

• 进程对象.terminate():结束进程【不建议的方法，现实少用】

进程池：

• 为什么需要进程池

• 如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程，而进程池可以限制运行的进程的数量【有太多人想要游泳，而池子的容量决定了游泳的人的数量

• Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，就会创建一个新的进程来执行请求。如果进程池满了，请求就会告知先等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行这些请求

• 进程池的创建与使用：

• 串行：进程池对象.apply(func=函数名,args=(参数,))

• 使用进程池需要导入：from multiprocessing import Pool

• 创建进程池：进程池对象=Pool(容量)

• 给进程池添加进程：

from multiprocessing import Poolimport time,osdef func1(i):  time.sleep(1)  print("run in process:",os.getpid())if __name__=="__main__":  pool=Pool(5)  start_time = time.time()  for i in range(10):    pool.apply(func=func1,args=(i,))#串行,这里是加一个运行完再加一个   pool.close()#先close再等待   pool.join()  print("main run done,spend_time:",time.time()-start_time)  

• 并行：进程池对象.apply_async(func=函数名,args=(参数,),callback=回调函数)

from multiprocessing import Poolimport time,osdef func1(i):  time.sleep(1)  print("run in process:",os.getpid())if __name__=="__main__":  pool=Pool(5)  start_time = time.time()  for i in range(10):    pool.apply_async(func=func1,args=(i,))#并行      pool.close()#先close再等待  pool.join()  print("main run done,spend_time:",time.time()-start_time)#2.6，证明是并行  

• 回调函数的使用：在并行中，支持callback=回调函数，当一个进程执行完毕后会调用该回调函数，并且参数为func中的返回值

• 注意：回调函数是在父进程中执行的！【当儿子执行完后，会在父亲里调用函数】

from multiprocessing import Poolimport time,osdef func1(i):  time.sleep(1)  print("run in process:",os.getpid())  return "filename"def log(arg):##参数为进程创建中func的函数的返回值  print("log done :",arg)if __name__=="__main__":  pool=Pool(5)  start_time = time.time()  for i in range(10):    pool.apply_async(func=func1,args=(i,),callback=log,)#log的参数是func1的返回值  pool.close()#先close再等待  pool.join()  print("main run done,spend_time:",time.time()-start_time)  

• 注：对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。【意思就是比如游泳池只卖1个小时的票，约定5点关门，那么4点多之后就不能再卖票了，就一直等着游泳池里面的人出来再关门，进程池的close是一个关门的意思，并不是结束的意思，它只是关上了进来的门，而里面的进程还可以运行】【进程池的join是等池子里的所有进程执行完毕，如果后面再进来进程的话就没完没了了，所以需要先关闭进入，再等待进程结束】

• 小测试：

• 

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

来源：https://www.cnblogs.com/progor/p/8439000.html