python多进程编程-多进程编程的优势和劣势

前言

在Python编程中，多进程编程是一种重要的技术手段。Python作为一种高级编程语言，天生具有多线程编程的特性，但是由于GIL(Global Interpreter Lock)的存在，线程在并发执行的效率较低。多进程编程则是一种有效的解决方案。

多进程编程的优势

多核利用率高

在多进程编程中，每个进程都有自己的独立地址空间和资源，可以同时运行在多个CPU核心上，从而提高CPU利用率。

数据安全性高

由于每个进程都有自己的独立地址空间，多进程之间的数据不会互相干扰，因此可以保证数据的安全性。

可以利用操作系统的进程管理功能

多进程编程可以充分利用操作系统的进程管理功能，包括进程的创建、销毁、挂起、恢复等，可以更加灵活地控制进程的运行。

可以利用操作系统的进程间通信机制

多进程编程可以使用操作系统提供的进程间通信机制，包括管道、消息队列、共享内存等，实现多个进程之间的数据共享和通信。

多进程编程的劣势

进程切换开销大

在多进程编程中，由于进程之间需要进行切换，因此存在一定的切换开销。特别是当进程数目较多时，进程切换的开销会更加明显。

内存占用较大

每个进程都有自己的独立地址空间和资源，因此进程间需要占用较多的内存。

进程间通信复杂

多进程编程中的进程间通信机制较为复杂，需要使用操作系统提供的进程间通信方式，例如管道、消息队列、共享内存等。

多进程编程的实现

在Python中，可以使用multiprocessing模块来实现多进程编程。multiprocessing模块提供了Process类，可以用来创建进程对象。每个进程都有自己的独立地址空间和资源，可以同时运行在多个CPU核心上。

下面是一个使用multiprocessing模块创建进程的示例代码：

import multiprocessing

def worker(num):
    print('Worker %d is running' % num)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        p.start()

这里我们定义了一个worker函数，使用multiprocessing.Process()创建了5个进程，并将worker函数作为进程的执行函数。这里需要注意的是，在Windows系统中，由于操作系统的限制，必须将主程序包装在if name == 'main'语句块中，否则会报错。

multiprocessing模块还提供了一些实用函数，例如Pool、Queue、Lock等，可以更加方便地实现多进程编程。

下面是一个使用Pool类实现多进程并行计算的示例代码：

import multiprocessing

def worker(num):
    return num*num

if __name__ == '__main__':
    nums = [1, 2, 3, 4, 5]
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(worker, nums)
    print(results)

这里我们定义了一个worker函数，用来计算数字的平方。在主程序中，我们定义了一个数字列表nums，并使用multiprocessing.Pool()创建了一个进程池。进程池的大小为4，表示最多同时运行4个进程。然后使用进程池的map()函数，将worker函数应用到nums列表中的每个数字上，最终得到一个平方列表results。

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