目录
- 前言
- 1.创建进程
- 2.多进程中的Queue
- 3.多进程与多线程的性能比较
- 4.进程池pool
- 5.共享内存
- 6.进程锁lock
前言
现在我们的计算机都是多个核的，通俗来说就是多个处理或者计算单元。为了加快运算和处理速度，我们可以将不同的任务交给多个核心进行同时处理，从而提高了运算速度和效率，多个核心同时运作就是多个进程同时进行，这就是多进程。
1.创建进程
创建进程和创建线程的方法基本一致，请看下面代码：
# coding:utf-8 # 导入多进程的包，并重命名为mp import multiprocessing as mp # 主要工作 def p1(): print("zxy") if __name__ == "__main__": # 创建新进程 new_process = mp.Process(target=p1, name="p1") # 启动这个进程 new_process.start() # 阻塞该进程 new_process.join()
控制台效果图：
2.多进程中的Queue
# coding:utf-8 import time import multiprocessing as mp """ 使用多进程时，运行程序所用的时间 """ def job1(q): res = 0 for i in range(100): res += i + i5 +i8 time.sleep(0.1) # 将结果放入队列中 q.put(res) def job2(q): res = 0 for i in range(100): res += i + i5 +i8 time.sleep(0.1) q.put(res) if __name__ == "__main__": start_time = time.time() # 创建队列 q = mp.Queue() # 创建进程1 process1 = mp.Process(target=job1, args=(q,)) # 创建进程2 process2 = mp.Process(target=job2, args=(q,)) process1.start() process2.start() # 通过队列获取值 res1 = q.get() res2 = q.get() print("res1为%d,res2为%d" % (res1, res2)) end_time = time.time() print("整个过程所用时间为%s" %(end_time-start_time))
效果图：
3.多进程与多线程的性能比较
接下来使用多进程、多线程、以及什么都不用的普通方法进行处理，看看他们三种方法的效率如何？
# coding:utf-8 import multiprocessing as mp import time import threading as th """ 多进程、多线程、普通方法的性能比较 """ # 多进程工作 def mp_job(res): for i in range(): res += i5 + i6 print(res) # 多线程工作 def mt_job(res): for i in range(): res += i5 + i6 print(res) # 普通方法工作 def normal_job(res): for i in range(): res += i 5 + i 6 print(res) if __name__ == "__main__": mp_sum = 0 mp_start = time.time() process1 =mp.Process(target=mp_job, args=(mp_sum, )) process2 = mp.Process(target=mp_job, args=(mp_sum,)) process1.start() process2.start() process1.join() process2.join() mp_end = time.time() print("多进程使用时间为", (mp_end-mp_start)) mt_start = time.time() mt_sum = 0 thread1 = th.Thread(target=mt_job, args=(mt_sum, )) thread2 = th.Thread(target=mt_job, args=(mt_sum, )) thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join() mt_end = time.time() print("多线程使用的时间是", (mt_end-mt_start)) normal_start = time.time() normal_sum = 0 # 进行两次 normal_job(normal_sum) normal_job(normal_sum) normal_end = time.time() print("普通方法使用的时间是", (normal_end-normal_start))
效果图：
实验结果表明：多进程的效率确实高！！！
4.进程池pool
(1)默认使用进程池中全部进程时
# coding:utf-8 import time import multiprocessing as mp """ 进程池pool的使用 """ def job(num): time.sleep(1) return num * num if __name__ == "__main__": start_time = time.time() # 括号里面不加参数时，默认使用进程池中所有进程 pool = mp.Pool() res = pool.map(job, range(10)) print(res) end_time = time.time() print("运行时间为", (end_time-start_time))
效果图：
（2）指定进程池中进程数时
# coding:utf-8 import time import multiprocessing as mp """ 进程池pool的使用 """ def job(num): time.sleep(1) return num * num if __name__ == "__main__": start_time = time.time() # 括号里面加参数时，指定两个进程进行处理 pool = mp.Pool(processes=2) res = pool.map(job, range(10)) print(res) end_time = time.time() print("运行时间为", (end_time-start_time))
效果图：
（3）不使用多进程时
# coding:utf-8 import time def job(res): for i in range(10): res.append(i*i) time.sleep(1) if __name__ == "__main__": start_time = time.time() res = [] job(res) print(res) end_time =time.time() print("不使用进程池所用时间为", (end_time-start_time))
效果图：
实验结论：多进程处理事情，效率很高！！！核心越多，处理越快！
5.共享内存
# coding:utf-8 import multiprocessing as mp """ 共享内存 """ if __name__ == "__main__": # 第一个参数是数据类型的代码，i代表整数类型 # 第二个参数是共享数据的值 v = mp.Value("i", 0)
6.进程锁lock
进程锁和线程锁的用法基本一致。进程锁的诞生是为了避免多进程之间抢占共享数据，进而造成多进程之间混乱修改共享内存的局面。
（1）不加锁之前
# coding:utf-8 import multiprocessing as mp import time """ 进程中的锁lock """ def job(v, num): for i in range(10): v.value += num print(v.value) time.sleep(0.2) if __name__ == "__main__": # 多进程中的共享内存 v = mp.Value("i", 0) # 进程1让共享变量每次加1 process1 = mp.Process(target=job, args=(v, 1)) # 进程2让共享变量每次加3 process2 = mp.Process(target=job, args=(v, 3)) process1.start() process2.start()
效果图：
（2）加锁之后
# coding:utf-8 import multiprocessing as mp import time """ 进程中的锁lock """ def job(v, num, l): # 加锁 l.acquire() for i in range(10): v.value += num print(v.value) time.sleep(0.2) # 解锁 l.release() if __name__ == "__main__": # 创建进程锁 l = mp.Lock() # 多进程中的共享内存 v = mp.Value("i", 0) process1 = mp.Process(target=job, args=(v, 1, l)) process2 = mp.Process(target=job, args=(v, 3, l)) process1.start() process2.start()
效果图：
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