python 开启5个进程处理list数据

本文介绍了如何在Python中使用multiprocessing模块创建5个进程并行处理列表数据,通过划分子列表和Pool.map实现,同时强调了进程间通信中的数据共享与同步问题。

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要在 Python 中开启多个进程来处理列表数据,你可以使用 `multiprocessing` 模块。下面是一个开启5个进程处理列表数据的示例代码:

```python
import multiprocessing

def process_item(item):
    # 在这里处理每个列表项的逻辑
    print(f"Processing item: {item}")

def process_list(items):
    # 创建进程池,每个进程处理一个列表项
    pool = multiprocessing.Pool(processes=5)
    pool.map(process_item, items)
    pool.close()
    pool.join()

# 要处理的列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 划分列表,每个子列表包含5个元素
sub_lists = [my_list[i:i+5] for i in range(0, len(my_list), 5)]

# 创建5个进程,每个进程处理一个子列表
processes = []
for sub_list in sub_lists:
    p = multiprocessing.Process(target=process_list, args=(sub_list,))
    processes.append(p)
    p.start()

# 等待所有进程执行完毕
for p in processes:
    p.join()
```

上述代码中,我们首先将要处理的列表划分成了5个子列表,每个子列表包含5个元素。然后,我们创建了一个进程池,并使用 `map` 方法将处理函数 `process_item` 应用到每个子列表的元素上。最后,我们等待所有进程执行完毕。

需要注意的是,进程间的通信与线程不同,因此在多进程编程中,要特别关注数据的共享与同步。

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