Python 多进程编程详解

最新推荐文章于 2025-05-20 10:35:30 发布

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在 Python 中，多进程编程是一种提高程序运行效率的有效手段。相比于多线程编程，多进程编程可以充分利用多核 CPU 的优势，实现真正的并行计算。本文将通过通俗易懂的表达方式和丰富的代码案例，详细讲解 Python 多进程编程的基本概念、使用方法及注意事项。

一、多进程编程简介

1. 什么是多进程

多进程编程是指在一个程序中创建多个进程，每个进程拥有独立的内存空间和系统资源，通过进程间通信（IPC）来协调各个进程的执行。这种编程方式可以充分利用多核 CPU 的计算能力，提高程序的运行效率。

2. 多进程与多线程的区别

内存独立性：多进程中的每个进程拥有独立的内存空间和系统资源，而多线程中的多个线程共享同一个进程的内存空间。
执行方式：多进程是真正的并行执行，每个进程在独立的 CPU 核心上运行；而多线程在单个 CPU 核心上通过时间片轮转实现并发执行。
资源开销：创建和销毁进程的开销较大，因为需要分配和回收系统资源；而线程的创建和销毁开销较小。
安全性：多进程之间互不干扰，安全性较高；而多线程之间共享内存，容易出现数据竞争和死锁等问题。

二、Python 中的多进程编程

Python 提供了 multiprocessing 模块来实现多进程编程。这个模块提供了一个与标准库中的 threading 模块类似的接口，但它是基于进程的而非线程。

1. 创建进程

在 multiprocessing 模块中，可以使用 Process 类来创建进程。下面是一个简单的例子：

import multiprocessing
import os
import time
 
def worker():
    print(f"Worker process id: {os.getpid()}")
    time.sleep(2)
    print("Worker process finished")
 
if __name__ == "__main__":
    print(f"Main process id: {os.getpid()}")
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()  # 等待进程结束
    print("Main