本文實例講述了Python多進程並發(multiprocessing)用法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：
由於Python設計的限制(我說的是咱們常用的CPython)。最多只能用滿1個CPU核心。
Python提供了非常好用的多進程包multiprocessing，你只需要定義一個函數，Python會替你完成其他所有事情。借助這個包，可以輕松完成從單進程到並發執行的轉換。
1、新建單一進程
如果我們新建少量進程，可以如下：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import multiprocessing import time def func(msg): for i in xrange(3): print msg time.sleep(1) if __name__ == "__main__": p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", )) p.start() p.join() print "Sub-process done."2、使用進程池
是的，你沒有看錯，不是線程池。它可以讓你跑滿多核CPU，而且使用方法非常簡單。
注意要用apply_async，如果落下async，就變成阻塞版本了。
processes=4是最多並發進程數量。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 import multiprocessing import time def func(msg): for i in xrange(3): print msg time.sleep(1) if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool(processes=4) for i in xrange(10): msg = "hello %d" %(i) pool.apply_async(func, (msg, )) pool.close() pool.join() print "Sub-process(es) done."3、使用Pool，並需要關注結果
更多的時候，我們不僅需要多進程執行，還需要關注每個進程的執行結果，如下：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import multiprocessing import time def func(msg): for i in xrange(3): print msg time.sleep(1) return "done " + msg if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool(processes=4) result = [] for i in xrange(10): msg = "hello %d" %(i) result.append(pool.apply_async(func, (msg, ))) pool.close() pool.join() for res in result: print res.get() print "Sub-process(es) done."希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。
