python中在类的成员函数中启动子进程,子进程为另一个成员函数

本文介绍如何在Python中使用threading模块将类的成员函数作为子进程调用,包括在main函数中直接调用及通过另一成员函数间接调用的方法。
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1、一般情况下可以在main函数中将类的成员函数当做子进程来进行调用,代码如下:

import time
import threading



# *****************************************************************
# Thread function Example
# *****************************************************************
class ThreadExample:
    
    def LinTable(self):
        while(True):
            print "I am thread function"
            time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    example = ThreadExample()
    print "I am main function"
    time.sleep(2)
    t1 = threading.Thread(target=example.LinTable)
    t1.setDaemon(True)
    t1.start()

运行程序,结果如下:

点击shell的restart,可以终止程序运行

2、有时候需要将python文件做成接口,此时是不带main函数的,想要将成员函数当做子进程来运行,需要

在另一个成员函数中调用该成员函数,调用过程和在main函数中调用类似,代码如下:

import time
import threading



# *****************************************************************
# Thread function Example
# *****************************************************************
class ThreadExample:
    
    def LinTable(self):
        while(True):
            print "I am thread function"
            time.sleep(1)

    def LinScheduleTable(self):
         print "I am thread schedule function"
         time.sleep(2)
         t1 = threading.Thread(target=self.LinTable)
         t1.setDaemon(True)
         t1.start()
         return


if __name__ == '__main__':
    example = ThreadExample()
    example.LinScheduleTable()

运行结果和步骤一中一样:

在将python程序当做接口文件时,将main函数去掉即可

 

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### Python 中的进程管理和多进程实现 #### 1. 多进程基础概念 Python 的 `multiprocessing` 模块提供了丰富的 API 来支持多进程编程。通过该模块,可以在不同进程中运行独立的任务,每个进程拥有自己的内存空间[^1]。 #### 2. 创建和启动多进程 以下是使用 `multiprocessing.Process` 创建和启动子进程一个简单示例: ```python from multiprocessing import Process def task(name): print(f"Task {name} is running") if __name__ == "__main__": processes = [] for i in range(5): p = Process(target=task, args=(f"process-{i}",)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() ``` 上述代码展示了如何创建五个子进程并让它们并发执行任务函数 `task()`。 #### 3. 使用进程池优化资源分配 当需要管理大量子进程时,推荐使用 `multiprocessing.Pool` 或者自定义的进程池来提高效率。下面是一个基于 `Pool` 的例子: ```python from multiprocessing import Pool def square(x): return x * x if __name__ == "__main__": with Pool(processes=4) as pool: # 定义四个工作进程 results = pool.map(square, range(10)) print(results) ``` 此代码片段说明了如何利用固定数量的工作进程处理一系列输入数据,并返回对应的结果列表[^1]。 #### 4. 数据共享与同步机制 尽管各进程之间默认不共享状态信息,但在某些场景下可能需要跨进程访问变量或者对象的状态。可以通过 `Value`, `Array` 等低级原语以及更高级别的锁(Lock)、信号量(Semaphore)等方式协调多个进程之间的操作[^3]。 例如,在前面提到的例子中,我们演示了一个员工 (`Employee`) 实现其薪资属性在不同进程间的更新逻辑。为了防止竞争条件的发生,引入了互斥锁 (Lock),确保每次只有一个进程能够修改目标对象的数据成员。 #### 5. Windows 平台下的特殊注意事项 对于运行于 Windows 上的应用程序而言,由于操作系统本身的特性决定了它不像 Unix/Linux 那样天然支持 fork 调用模式;因此建议显式指定入口点(`if __name__ == '__main__'`)以规避潜在问题[^2]。 外值得注意的是,在长期运行的服务环境中维护各个子进程的生命期非常重要——既不能因为某个异常终止整个应用也不能任由僵尸进程堆积影响系统性能。为此可考虑定期轮询检查所有活动中的子进程状况并通过重启失败单元恢复服务正常运作[^2]。 --- ### 相关问题
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