摘自:

在新创建的子进程中,会把父进程的所有信息复制一份,它们之间的数据互不影响。

1|0使用os.fork()创建

该方式只能用于Unix/Linux操作系统中,在windows不能用。

1 importos2

3 #注意,fork函数,只在Unix/Linux/Mac上运行,windows不可以

4 pid =os.fork()5 #子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。

6 if pid ==0:7 print('子进程')8 else:9 print('父进程')

2|0使用Process类类创建

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束:

from multiprocessing import Process

import time

def test(name, age):

for i in range(5):

print("--test--%s\t%d" % (name, age))

time.sleep(1)

print("子进程结束")

if __name__ == '__main__':

p = Process(target=test, args=("aaa", 18))

p.start()

# 等待进程实例执⾏结束,或等待多少秒;

p.join() # 等待的最长时间

print("主进程结束")

"""

输出结果:

--test--aaa 18

--test--aaa 18

--test--aaa 18

--test--aaa 18

--test--aaa 18

子进程结束

主进程结束

"""

join()方法表示主进程等待子进程执行完成后继续往下执行,如果把join()注释掉,则主进程开启子进程后不停顿继续往下执行,然后等待子进程完成程序结束。

把join()方法注释掉的结果:

"""

输出结果:

主进程结束

--test--aaa 18

--test--aaa 18

--test--aaa 18

--test--aaa 18

--test--aaa 18

子进程结束

"""

3|0使用Process子类创建

创建新的进程还能够使用类的方式,可以自定义一个类,继承Process类,每次实例化这个类的时候,就等同于实例化一个进程对象,请看下面的实例:

from multiprocessing import Process

import time

import os

class MyProcess(Process):

def __init__(self):

# 如果子类要重写__init__是必须要先调用父类的__init__否则会报错

# Process.__init__(self)

super(MyProcess,self).__init__()

# 重写Porcess的run()方法

def run(self):

print("子进程(%s)开始执行,父进程(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))

for i in range(5):

print("--1--")

time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':

t_start = time.time()

p = MyProcess()

p.start()

# p.join()

print("main")

for i in range(5):

print("--main--")

time.sleep(1)

4|0使用进程池Pool创建

当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,但如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

初始化Pool时,可以指定一个最大进程数,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到指定的最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会创建新的进程来执行,请看下面的实例:

from multiprocessing import Pool

import os

import time

def worker(num):

# for i in range(3):

print("----pid=%d num=%d---" % (os.getpid(), num))

time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':

# 定义一个进程池,最大进程数3

pool = Pool(3)

for i in range(10):

print("---%d--" % i)

# 使用非阻塞方式调用func(并行执行),一般用这个。

# apply堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程,用的不多。

pool.apply_async(worker, (i,))

# 关闭进程池

pool.close()

# 等待所有子进程结束,主进程一般用来等待

pool.join() # 进程池后面无操作时必须有这句