Python如何开发可并行处理脚本_多进程架构设计【教学】

冷炫風刃
发布: 2025-12-15 22:00:40
原创
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多进程适用于CPU密集型任务,I/O密集型优先选线程或异步;用Pool起步,设进程数为cpu_count(),传入顶层函数,只读数据作参数,通信用Queue,务必异常处理并调用close()和join()。

python如何开发可并行处理脚本_多进程架构设计【教学】

明确任务类型,再选并行方式

不是所有脚本都适合多进程。I/O密集型(如爬网页、读写文件)用多线程可能更轻量;CPU密集型(如数值计算、图像处理)才真正需要多进程来绕过GIL限制。先确认你的瓶颈在CPU还是等待IO——用time.time()粗略测单次耗时,若大部分时间卡在requests.getopen()里,优先考虑异步或线程池;若卡在循环计算或pandas.apply里,多进程才是正解。

用multiprocessing.Pool最稳妥起步

别一上来就手动创建Process对象。对批量独立任务(比如处理1000张图片、解析100个JSON文件),Pool自动管理进程数、分发任务、回收结果,出错也容易捕获。关键点:

  • 进程数设为os.cpu_count()或略少(如减1),避免过度切换
  • 传入函数必须是模块顶层函数(不能是类方法或lambda),否则Windows下会报PicklingError
  • pool.map()同步阻塞,pool.map_async()异步+.get()取结果,后者更适合长任务加超时控制

共享状态要谨慎,优先用队列或只读数据

多进程默认不共享内存,全局变量修改不会同步。真要通信,推荐:

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  • 只读数据:通过函数参数传入(如配置字典、预加载的模型),进程内直接用,安全高效
  • 简单汇总:用multiprocessing.Manager().list().dict(),但性能较差,仅适合少量状态同步
  • 高频通信:用QueuePipe,比如一个进程持续采集日志,多个工作进程处理后把结果送回主进程汇总

异常处理和资源清理不能省

子进程崩溃默认静默失败,主进程可能卡死。务必:

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  • pool.map_async()timeout参数,超时抛出TimeoutError而非挂起
  • try/except包住worker函数体,打印错误+返回标识,避免单个失败导致整批中断
  • Pool用完必须调用pool.close()pool.join(),否则残留进程吃光系统资源
基本上就这些。多进程不是银弹,但把任务拆干净、数据传明白、异常兜住底,就能稳稳提速。

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