Python多进程编程实战：4种实现方式详解

最新推荐文章于 2025-05-27 18:33:36 发布

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本文详细介绍了Python实现多进程的四种方法：multiprocessing模块、os.fork、concurrent.futures和subprocess模块，包括每个方法的示例代码和应用场景，帮助提升程序并行处理能力。

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Python多进程编程实战：4种实现方式详解

多进程编程是当下互联网领域中常用的技术之一。在Python编程中，实现多进程可以充分利用机器的多核心资源，提高程序的并行处理能力，加快程序的运行效率。本文将为你详细介绍Python实现多进程的4种方式，并提供代码示例。

一、使用multiprocessing模块

multiprocessing模块是Python中专门用于实现多进程的模块。下面是创建一个多进程的简单示例：

import multiprocessing

def worker(num):
    """执行任务的函数"""
    print('Worker %d is running...' % num)

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程对象
    p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(2,))

    # 启动进程
    p1.start()
    p2.start()

    # 等待任务完成
    p1.join()
    p2.join()

    print('All workers done.')

在上述示例中，我们定义了一个worker函数，该函数接收一个数字参数num，用于模拟不同的进程执行不同的任务。然后创建了两个进程对象p1、p2，并将worker函数作为它们的目标，传入不同的参数，最后启动并等待子进程完成任务。执行结果如下：