fork,Process,Pool的比较

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本文介绍了Python中三种不同的多进程实现方式：os.fork()、multiprocessing.Process() 和 multiprocessing.Pool()。通过具体示例展示了每种方式的特点：os.fork() 主进程退出不等待子进程；Process() 则会等待子进程结束；而 Pool() 可创建多个子进程且主进程不会等待所有子进程完成。

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1.os.fork()：主进程执行完退出，不会等待子进程。子进程不会随着主进程结束，继续运行。

2.Process()：主进程会等待子进程结束后，在结束整个程序。

3.Pool()：主进程不会等待子进程，主进程结束后，整个程序都结束。可创建多个进程。

例：fork

import os,time
num = 0
pid = os.fork()
if pid == 0:
    time.sleep(2)
    num +=1
    print('1子进程pid是%s....父进程的pid是：%s,num=%s'%(os.getpid(),os.getppid(),num))
else:
    num +=1
    print('1我是父进程，我的pid是%s....我的子进程的pid是%s,num=%s'%(os.getpid(),pid,num))

结果：

例：Process

import os
import time
from multiprocessing import Process

def run_proc():
    print('子进程运行中,pid=%s'%(os.getpid()))
def test1():
    print('父进程,pid=%s'%(os.getpid()))
    p = Process(target=run_proc)
    p.start()
    #p.join()   #join()等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步
    print('父进程end...')
if __name__ == '__main__':
    # test2()
    test1()

结果：

例：Pool

from multiprocessing import Pool
import os,time,random

def worker(msg):
    start_time = time.time()
    print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
    time.sleep(random.random())
    print("%s执行完毕。"%msg)

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(10)
    for i in range(1,11):
        # apply_async:异步
        pool.apply_async(worker,(i,))
        #apply：同步
        # pool.apply(worker,(i,))

    print('------start-------')
    pool.close()
    # pool.join()#在进程池中，程序不会等待进程池执行完才结束。
    time.sleep(0.1)
    print('--------end----------')

结果：