Python 多进程编程：multiprocess 项目教程

Python 多进程编程：multiprocess 项目教程

multiprocess better multiprocessing and multithreading in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/multiprocess

1. 项目介绍

multiprocess 是一个 Python 的多进程编程库，它是标准库 multiprocessing 的扩展。multiprocess 利用 dill 库提供增强的序列化能力，使得可以在进程间传递复杂的对象。此外，它还提供了一个与 threading 库类似的 API，使得创建和管理进程变得更加方便。multiprocess 是 pathos 框架的一部分，适用于异构计算环境。

2. 项目快速启动

首先，确保您的 Python 环境版本为 3.8 或以上。然后通过以下命令安装 multiprocess：

pip install multiprocess

以下是一个简单的示例，展示如何使用 multiprocess 创建一个进程：

from multiprocess import Process, Queue

def worker(q):
    q.put('进程间通信示例')

if __name__ == '__main__':
    queue = Queue()
    p = Process(target=worker, args=(queue,))
    p.start()
    print(queue.get())
    p.join()

3. 应用案例和最佳实践

进程间共享复杂对象

multiprocess 允许在进程间共享复杂对象。以下是如何使用 Manager 创建共享列表的示例：

from multiprocess import Manager

def modify_list(shared_list):
    shared_list.append('修改共享列表')

if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()
    shared_list = manager.list(['初始化列表'])
    p = Process(target=modify_list, args=(shared_list,))
    p.start()
    p.join()
    print(shared_list)

使用进程池处理任务

multiprocess.Pool 可以用来创建进程池，从而并行处理任务。以下是一个使用进程池计算数平方的示例：

from multiprocess import Pool

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as pool:
        results = pool.map(square, range(10))
    print(results)

4. 典型生态项目

multiprocess 作为一个流行的多进程库，它的生态中包含了众多相关的项目和扩展。以下是一些典型的生态项目：

• pathos: 一个用于异构计算的 Python 框架，multiprocess 是其一部分。
• dill: 一个提供了更强序列化能力的库，常与 multiprocess 结合使用。
• joblib: 一个用于并行化任务和内存高效的数据持久化的库，它也使用 multiprocess 作为其并行执行的一部分。

以上就是关于 multiprocess 的简要教程。希望这些内容能够帮助您更好地理解和运用 multiprocess 库。

multiprocess better multiprocessing and multithreading in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/multiprocess