python多进程模式如何实现多核CPU的并行计算？

最新推荐文章于 2025-06-15 23:00:06 发布

程序媛小本

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文章标签： python 开发语言前端人工智能

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本文介绍了如何在Python中利用multiprocessing模块实现多进程并行计算，包括多进程并发执行任务、进程池、消息队列、共享内存和异步IO，以提升程序执行效率。

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随着计算机硬件的不断发展，多核CPU已经成为普及的硬件设备，利用多核CPU的优势可以有效的提高程序的执行效率。

而多进程模式可以实现多核CPU的并行计算。Python作为一门高级编程语言，提供了多进程、多线程等多种方式来实现并行计算。

在本文中，我们将重点介绍在Python中如何利用多进程模式提高程序的执行效率。

Python中的多进程模式

在Python中，可以使用multiprocessing模块来实现多进程。multiprocessing是Python标准库中的一个模块，用于管理多进程的创建和通信。

在multiprocessing中，可以使用Process类来创建进程，Process类的构造函数可以接受一个函数作为参数。

该函数将在子进程中执行。下面是一个简单的示例：

import multiprocessing  
def worker():  
    print("Worker process started")  
if __name__ == '__main__':  
    p = multiprocessing.Process(target=worker)  
    p.start()  
    p.join()

在上面的示例中，我们首先定义了一个worker函数，然后使用Process类创建了一个进程，并将worker函数作为参数传递给Process类的构造函数。

最后，我们调用Process类的start方法启动进程，并调用Process类的join方法等待进程结束。

提高程序执行效率的方法

在Python中使用多进程模式提高程序执行效率，可以通过以下几种方式来实现：

1 多进程并发执行任务

在多进程模式下，可以将任务分配给多个进程并行执行，从而利用多核CPU的优势。

在Python中，可以使用multiprocessing模块来实现多进程并发执行任务。

下面是一个简单的示例：

import multiprocessing  
def worker(name):  
    print("Worker %s started" % name)  
if __name__ == '__main__':  
    for i in range(5):  
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=