Python进程multiprocessing.Process()的使用解读 Python多进程编程入门全网首发(图文详解1)

Python进程multiprocessing.Process()的使用解读

Python的multiprocessing模块是为了克服线程缺点而设计的。Python是一门通用的高级语言，但由于全局解释器锁（GIL），线程在Python中通常并不是理想的并发解决方案，尤其是对于计算密集型任务。对于这种情况，multiprocessing模块提供了Process类来创建和管理新的进程。

multiprocessing.Process提供了一个较为简单的方式来在Python程序中创建进程。以下面的例子为例，解释如何使用它：

from multiprocessing import Process

def foo(i):
    print('这是进程：', i)

if __name__ == '__main__':
    for num in range(5):
        Process(target=foo, args=(num,)).start()

在例子中，我们定义了一个函数foo，接收一个输入并打印一句话。然后，我们创建了5个新进程，并且为每一个进程指定foo作为要运行的目标，还给定了相应的参数。

每个进程在开始时会运行指定的目标函数，并且当函数返回时进程也会结束。若希望控制进程的启动和停止，可以使用start()和join()方法。如下所示：

from multiprocessing import Process

def foo(i):
    print('开始进程：', i)

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for num in range(5):
        p = Process(target=foo, args=(num,))
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()

在这个例子中，我们首先初始化了5个进程对象，并将它们添加到一个列表中，然后逐一调用start()启动所有进程。接着，再逐一调用join()来阻塞主线程，直到对应的子进程结束后才能继续。

以上就是multiprocessing.Process的基本使用方式，希望能对你有所帮助。
(vue forceupdate) vue中 $forceUpdate的使用解析 Vue.js forceUpdate 方法浅析全网首发(图文详解1)
(idea out of memory) 解决idea出现的java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space的问题解决 Java heap space 错误：全网首发(图文详解1)