41、Python 多进程编程：原理、实践与优化

Python 多进程编程：原理、实践与优化

1. 多进程编程的背景与重要性

在编程领域，线程的扩展特性常常让程序员感到困惑。例如，一个能处理 100 个线程的网络服务器，当线程数量扩展到 10000 个时，性能可能会变得极差。这是因为每个线程都需要系统资源，并且线程上下文切换、锁操作等开销会变得非常显著，而且所有线程都只能在单个 CPU 上运行。

为了解决这个问题，异步事件处理系统成为了一种常见的解决方案。例如，使用 select 模块的中央事件循环可以监控所有 I/O 源，并将异步事件分发给大量的 I/O 处理程序。这也是 asyncore 等库模块以及流行的第三方模块（如 Twisted）的基础。

在 Python 中，消息传递是并发编程的一个重要概念。即使在使用线程时，也建议将应用程序构建为通过消息队列交换数据的独立线程集合。这种方法可以减少锁和其他同步原语的使用，从而降低出错的可能性。消息传递还可以自然地扩展到网络和分布式系统中。

2. 多进程模块概述

Python 的 multiprocessing 模块提供了在子进程中启动任务、通信和共享数据以及执行各种同步操作的支持。其编程接口模仿了 threading 模块中线程的编程接口，但与线程不同的是，进程没有共享状态。也就是说，如果一个进程修改了数据，这个更改只对该进程是本地的。

2.1 进程类

Process 类用于表示在子进程中运行的任务。其构造函数的参数应始终使用关键字参数指定。以下