本篇文章給大家帶來的內容是關于Python實現多進程的詳解(附示例)，有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有所幫助。

fork函數創建子進程

基本使用

Linux 操作系統提供了一個 fork函數用來創建子進程。fork()位于Python的os模塊中。

使用導入os模塊即可。

import os os.fork()

每次調用fork()函數后，相應的父進程都會生成一個子進程。

例如下面這段代碼：

import os os.fork() os.fork() os.fork()

執行之后將會生成8個進程。

fork()函數的返回值

fork()函數對于子進程的返回值永遠是0，而對父進程的返回值則為子進程的pid(進程號)。

實例

#!/usr/bin/env python import os import time rt = os.fork() if rt == 0: print(f"The child process is {os.getpid()} . His father is {os.getppid()}") # os.getpid()獲取當前進程進程號，os.getppid()獲取當前進程的父進程號 time.sleep(5) else: print(f"The father process is {os.getpid()} . His father is {os.getppid()}") time.sleep(5) print(f"Now the process is {os.getpid()} . His father is {os.getppid()}")

執行結果：

進程模塊

導入模塊

Python也提供了multiprocessing庫給全平臺提供了多線程編程。

import multiprocessing

簡單進程

下面代碼為一個簡單進程：

from multiprocessing import Process def work(num): for i in range(10): num += 1 print(num) return 0 def main(): num = 1 p1 = Process(target = work, args = (num,)) p1.start() if __name__ == '__main__': main()

這里從multiprocessing庫引入Process這個類。

p1 = Process(target = work, args = (num,))是創建一個進程。target為所要執行任務的函數，args則為接收的參數，必須以元組形式給與。

start()是讓進程開始運行。

同時進程有一些方法：

join方法

Process的join方法與多線程類似。為等待進程運行結束。

使用方法：join(timeout)。

使用join()，程序會等待進程結束后再繼續進行下面的代碼。

如果加入了timeout參數，則程序會等待timeout秒后繼續執行下面的程序。

close方法

close()用于關閉進程，但是不能關閉正在運行中的子進程。

進程類

可以通過創建類的方式實現多進程：

from multiprocessing import Process import time class My_Process(Process): def __init__(self,num): Process.__init__(self) self.num = num def run(self): time.sleep(2) print(self.num) def main(): for i in range(10): p = My_Process(i) p.start() if __name__ == '__main__': main()

進程池

from multiprocessing import Pool import time def target(num): time.sleep(2) print(num) def main(): pool = Pool(3) for i in range(3): pool.apply_async(target,(i,)) pool.close() pool.join() print('Finish!!!') if __name__ == '__main__': main()

對Pool對象調用join()方法會等待所有子進程執行完畢，調用join()之前必須先調用close()，調用close()之后就不能繼續添加新的Process了。

Pool(num)里的num為要添加到里面的進程數。不指定進程數，則默認為CPU核心數量。

進程間相互獨立

多進程的每一個進程都有一份變量的拷貝，進程之間的操作互不影響。

import multiprocessing import time zero = 0 def change_zero(): global zero for i in range(3): zero = zero + 1 print(multiprocessing.current_process().name, zero) if __name__ == '__main__': p1 = multiprocessing.Process(target = change_zero) p2 = multiprocessing.Process(target = change_zero) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join() print(zero)

最后的執行結果：

如果進行文件IO操作，則多進程都會寫入同一個文件中。

隊列

使用multiprocessing里的Queue可使不同進程訪問相同的資源。

from multiprocessing import Process, Queue def addone(q): q.put(1) def addtwo(q): q.put(2) if __name__ == '__main__': q = Queue() p1 = Process(target=addone, args = (q, )) p2 = Process(target=addtwo, args = (q, )) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join() print(q.get()) print(q.get())

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python3多进程写时拷贝_Python实现多进程的详解（附示例）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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