Python 多进程使用 multiprocessing 模块实现。关键类和函数包括:Process(代表进程)、Pool(管理进程和任务分配)、Queue(进程间数据传递)、Lock(共享资源同步)和 Barrier(进程阻塞)。实现基于 fork 系统调用,创建一个子进程并封装在 Process 类中。用法:创建进程对象(Process)、启动进程(start())、等待进程完成(join())、获取结果(result 属性)。示例:使用进程池并行执行 worker 函数,并将结果返回到列表

Python 多进程实现
Python 多进程是通过 multiprocessing 模块来实现的。该模块提供了以下关键类和函数:
实现原理
Python 多进程的实现基于 fork 系统调用。fork 会创建一个子进程,该子进程与父进程具有相同的内存空间和资源。然后子进程可以调用 exec 等函数来执行不同的代码。
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在 Python 中,Process 类封装了 fork 调用。当创建一个 Process 对象时,fork 就会被调用,创建一个子进程。子进程继承了父进程的内存空间和资源,但它具有自己的进程 ID 和独立的执行流。
如何使用
Process 类创建进程对象,并指定要执行的函数。start() 方法启动进程。这会调用 fork 并开始执行进程。join() 方法等待进程完成。result 属性获取其返回值。示例
<code class="python">import multiprocessing
def worker(number):
    """Worker function to be executed by each process."""
    print(f"Process {number} is running")
    return number * 2
if __name__ == "__main__":
    # 创建一个包含 4 个进程的进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    # 创建一个列表,其中包含要处理的数字
    numbers = [1, 2, 3, 4]
    # 将 worker 函数映射到 numbers 列表上的每个数字
    results = pool.map(worker, numbers)
    # 关闭进程池,等待所有进程完成
    pool.close()
    pool.join()
    print(results)  # 输出 [2, 4, 6, 8]</code>在这个示例中,worker 函数被分配给进程池中的每个进程。进程并行执行 worker 函数,并返回一个包含结果的列表。
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