python如何多进程

一、Python实现多进程的方式、使用multiprocessing库、使用concurrent.futures库

在Python中，实现多进程可以通过多种方式，最常用的就是使用multiprocessing库、使用concurrent.futures库。这两种方法都可以有效利用多核CPU的能力，从而提升程序的性能。使用multiprocessing库是较为传统的方法，它提供了Process、Pool等类和方法，使得多进程编程变得相对简单。而使用concurrent.futures库则提供了更为高级的接口，能够简化多进程的实现，尤其是在Python 3.2及以上版本中，它通过提供一个抽象层，使得多线程和多进程的编程接口更为统一。

使用multiprocessing库是实现多进程的最常用方法之一。multiprocessing库是Python的标准库之一，提供了创建和管理进程的功能。这个库能够让用户轻松创建多个独立的进程，并且这些进程之间可以通过管道、队列等方式进行通信。为了更好地理解multiprocessing库，我们可以从以下几个方面进行详细介绍。

使用multiprocessing库

multiprocessing库是Python内置库，提供了创建和管理子进程的接口，支持Windows和Unix平台。它通过模拟线程接口的方式，提供了创建新进程的功能，能够充分利用多核CPU的优势来提升程序性能。

1、Process类

Process类是multiprocessing库中最基本的类，用于创建一个新的进程。创建一个新的Process对象，就相当于创建了一个新的进程。可以通过传递一个函数给Process类，来指定子进程需要执行的任务。

from multiprocessing import Process
def worker():
    print("Worker function is running")
if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

在上面的例子中，我们定义了一个名为worker的函数，并将其传递给Process类。通过调用start()方法来启动子进程，并使用join()方法来阻塞主进程，直到子进程结束。

2、Pool类

Pool类提供了一种更高级的接口，用于管理进程池。通过进程池，可以限制同时运行的进程数量，避免占用过多的系统资源。Pool类提供了apply和map等方法，可以方便地将任务分配给多个子进程。

from multiprocessing import Pool
def square(x):
    return x * x
if __name__ == "__main__":
    with Pool(4) as p:
        results = p.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
    print(results)

在这个例子中，我们创建了一个包含4个进程的进程池，并使用map方法将square函数应用于每一个输入列表元素。最终结果是一个包含输入元素平方值的列表。

使用concurrent.futures库

concurrent.futures库是Python 3.2引入的标准库，提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor类，用于分别管理线程池和进程池。concurrent.futures库提供了更为高级的接口，能够简化多进程的实现。

1、ProcessPoolExecutor类

ProcessPoolExecutor类用于管理进程池。与multiprocessing.Pool类似，ProcessPoolExecutor提供了submit和map方法，用于将任务分配给多个子进程。

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def square(x):
    return x * x
if __name__ == "__main__":
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        results = executor.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
    print(list(results))

2、比较multiprocessing和concurrent.futures

接口风格：concurrent.futures提供了更为高级和统一的接口，尤其是在同时需要使用多线程和多进程的情况下。
兼容性：multiprocessing库适用于Python 2和Python 3，而concurrent.futures库仅适用于Python 3.2及以上版本。
使用场景：对于简单的多进程任务，multiprocessing库已经足够；而当需要更高级的功能和更简单的接口时，可以考虑使用concurrent.futures。

多进程之间的通信

多进程之间的通信是一个重要的问题，尤其是在需要共享数据或者进行同步操作时。Python提供了多种方式来实现进程间的通信，包括Queue、Pipe、Value和Array等。

1、Queue

Queue是一个线程和进程安全的队列，用于在进程之间传递数据。Queue提供了put和get方法，分别用于向队列中添加和获取数据。

from multiprocessing import Process, Queue
def worker(q):
    q.put("Hello from worker")
if __name__ == "__main__":
    q = Queue()
    p = Process(target=worker, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())
    p.join()

在这个例子中，我们创建了一个Queue对象，并将其传递给子进程。子进程通过调用put方法将数据放入队列中，主进程通过调用get方法从队列中获取数据。

2、Pipe

Pipe是一种双向通信机制，允许两个进程之间相互发送数据。Pipe返回一对连接对象，分别表示两个进程之间的通信端。

from multiprocessing import Process, Pipe
def worker(conn):
    conn.send("Hello from worker")
    conn.close()
if __name__ == "__main__":
    parent_conn, child_conn = Pipe()
    p = Process(target=worker, args=(child_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())
    p.join()

在这个例子中，我们创建了一对连接对象，并将其中一个传递给子进程。子进程通过调用send方法发送数据，主进程通过调用recv方法接收数据。

3、Value和Array

Value和Array用于在进程之间共享数据。Value用于共享单个值，而Array用于共享数组。

from multiprocessing import Process, Value, Array
def worker(val, arr):
    val.value = 3.14
    for i in range(len(arr)):
        arr[i] = -arr[i]
if __name__ == "__main__":
    val = Value('d', 0.0)
    arr = Array('i', range(10))
    p = Process(target=worker, args=(val, arr))
    p.start()
    p.join()
    print(val.value)
    print(arr[:])

在这个例子中，我们创建了一个Value对象和一个Array对象，并将它们传递给子进程。子进程可以直接修改这些对象的值，主进程可以在子进程结束后访问这些修改后的值。

多进程中的同步

在多进程编程中，通常需要进行同步操作，以确保多个进程之间的协调。Python提供了Lock、RLock、Semaphore、Event和Condition等同步原语，用于实现多进程的同步。

1、Lock和RLock

Lock是一个基本的同步原语，用于实现互斥锁。RLock是可重入的Lock，允许同一线程多次获得锁。

from multiprocessing import Process, Lock
def worker(lock, n):
    with lock:
        print(f"Worker {n} is running")
if __name__ == "__main__":
    lock = Lock()
    processes = [Process(target=worker, args=(lock, i)) for i in range(5)]
    for p in processes:
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()

在这个例子中，我们创建了一个Lock对象，并将其传递给多个子进程。子进程在执行任务时会先获得锁，从而避免多个进程同时访问共享资源。

2、Semaphore

Semaphore用于控制对共享资源的访问，允许多个进程同时访问。

from multiprocessing import Process, Semaphore
def worker(sem, n):
    sem.acquire()
    print(f"Worker {n} is running")
    sem.release()
if __name__ == "__main__":
    sem = Semaphore(3)
    processes = [Process(target=worker, args=(sem, i)) for i in range(5)]
    for p in processes:
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()

在这个例子中，我们创建了一个Semaphore对象，并将其传递给多个子进程。Semaphore的初始值为3，表示最多允许3个进程同时访问共享资源。

3、Event和Condition

Event和Condition用于实现更复杂的同步操作。Event用于线程间通信，Condition提供了一种更高级的同步机制。

from multiprocessing import Process, Event
def worker(event, n):
    event.wait()
    print(f"Worker {n} is running")
if __name__ == "__main__":
    event = Event()
    processes = [Process(target=worker, args=(event, i)) for i in range(5)]
    for p in processes:
        p.start()
    event.set()
    for p in processes:
        p.join()

在这个例子中，我们创建了一个Event对象，并将其传递给多个子进程。子进程会等待事件被设置后再继续执行。

多进程应用场景

多进程编程适用于CPU密集型任务，这些任务通常需要大量的计算资源，因此可以通过多进程来充分利用多核CPU的能力。以下是一些常见的多进程应用场景：

1、图像处理

图像处理通常涉及大量的数据计算和处理，可以通过多进程来加速。例如，可以将图像分割为多个部分，并将每个部分交给一个进程进行处理。

2、科学计算

科学计算通常需要进行复杂的数学运算，可以通过多进程来提高计算效率。例如，可以将一个大型矩阵拆分为多个小矩阵，并使用多个进程进行并行计算。

3、数据分析

数据分析通常需要处理大量的数据，可以通过多进程来加速数据处理过程。例如，可以将数据分为多个批次，并使用多个进程同时处理多个批次的数据。

多进程的优缺点

多进程编程具有许多优点，但也存在一些缺点。了解这些优缺点有助于在选择并发编程模型时做出更好的决策。

优点

充分利用多核CPU：多进程能够让程序充分利用多核CPU的能力，从而提高程序性能。
独立性强：每个进程都有自己的内存空间，相互独立，避免了多个线程共享内存带来的问题。
更好的容错性：由于进程之间相互独立，一个进程的崩溃不会影响其他进程。

缺点

资源消耗大：每个进程都有自己的内存空间，创建和管理进程的开销较大。
通信复杂：进程之间的通信相对线程要复杂，需要使用专门的通信机制。
启动时间长：创建进程的时间比线程要长，因此不适合频繁创建和销毁进程的场景。

结论

在Python中，多进程编程是一种有效利用多核CPU能力的方法，适用于CPU密集型任务。通过multiprocessing库和concurrent.futures库，可以方便地实现多进程编程。然而，多进程编程也有其局限性，需要根据具体应用场景选择合适的并发编程模型。在实际应用中，还需要考虑进程之间的通信和同步问题，以确保程序的正确性和效率。