Python入门：第 8 章 Python多进程

在现代计算机编程中，多线程和多进程都是处理并发任务的重要方法。然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程在某些情况下并不能真正实现并行计算。因此，在需要高性能并发处理时，多进程成为了更好的选择。

一、什么是多进程？

进程是操作系统中执行的一个独立应用程序。每个进程拥有自己的内存空间和资源，能够独立运行。与线程不同的是，进程之间具有较强的隔离性，一个进程的崩溃不会直接影响到其他进程。

在Python中，可以使用multiprocessing模块来创建和管理多个进程。这种方法允许我们将任务分解为多个子进程，每个子进程并行执行，从而加速程序的整体运行。

二、多进程的优势

1. 性能优化：
   对于某些计算密集型任务，多进程能够更好地利用多核处理器的资源。但需要注意单个进程的内存占用量，如果单个进程占满内存，此时开启多进程，可能因为内存不足而增加等待时长。
2. 模块隔离：
   每个进程独立运行，避免了线程之间由于共享内存可能导致的竞争条件和死锁问题。

三、多进程的基本实现

在Python中，创建新进程并启动可以按照以下步骤进行：

import multiprocessing

def worker():
    """worker function"""
    print('Worker')
    return

if __name__ == '__main__':



    
    for _ in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        p.start()

运行上述代码，将会启动五个独立的worker进程。每个进程都会输出相同的日志信息。但注意，因为子进程没有做.join()操作，所以主程序不会等待每个子进程完成。

四、总结

Python中的multiprocessing模块为开发者提供了强大的多进程编程能力。通过合理地创建和管理进程以及利用提供的通信机制，可以有效地提高程序的执行效率和稳定性。对于那些需要高性能计算或在多个子任务之间保持独立性的场景，多进程无疑是一个理想的选择。

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