这段时间弄一个模型处理数据时因为运算量很大，导致模型整体效率很低，后来想到把数据分段，开多进程来同时处理可以大大降低时间，简单来说就是，本来一个数据我单独主程序需要处理花10min，然后我把这个数据分成10段，再分别开了10个进程单独处理其中一段，因为这些进程是并行运算的（会加大电脑CPU运算量），那么总共你的时间就只花了1min，就很赚了。
说干就干，先写一个简单的多进程代码。
简单的多进程代码
from multiprocessing import Process
import time
def function(a,b):#自定义的函数
print(a,b)
time.sleep(3)#这里睡眠3秒，
print('相加结果=',a+b)
if __name__ == '__main__':
for i in range(5):#开始5个进程
p=Process(target=function,args=(i,i+1))
p.start()#开始进程
print('主进程')注意！开始多进程的代码一定是放到主函数main中执行的，不然会报错，程序会无法识别哪个部分才是主进程。
关于Process函数说明，target是我们要让这个进程运行的目标函数，就是我们自己定义的函数function，然后这个函数我自己定义了两个参数a,b，所以后面args=(i,i+1)表示参数的传递，a=i,b=i+1。
然后再看函数中间睡眠了3秒，这里是5个进程，如果这5次操作是单线程处理，那么总共的时间就是15秒，这里因为是并行运算，总共只花了3秒左右，为啥叫左右呢，因为每个进程并不能保证同时开始同时结束，会存在一定的时间差异。
运行结果如下
然后会注意到一个问题，开启多进程的代码在print(‘主进程’)之前，但是显示的内容告诉我们，print(‘主进程’)先运行了，为啥不是多进程全部运行结束才到这里呢？因为多进程开启可以理解为到后台慢慢执行任务去了，执行结束才回到主进程，所以导致了开启后主进程的代码print(‘主进程’)先运行的情况，那么我们肯定是希望得到所有多进程都运行结束才到print(‘主进程’)啊，因为等着前面多进程把数据给我们处理好呢，于是如下代码。
加了阻塞等待所有进程结束代码
from multiprocessing import Process
import time
def function(a,b):#自定义的函数
print(a,b)
time.sleep(3)#这里睡眠3秒，
print('相加结果=',a+b)
if __name__ == '__main__':
jobs=[]
for i in range(5):#开始5个进程
p=Process(target=function,args=(i,i+1))
jobs.append(p)
p.start()#开始进程
for proc in jobs:
proc.join()#利用阻塞等待所有进程结束才往下执行
print('主进程')运行结果
看吧，现在就好了，所有的进程运行结束，才继续执行主线程后面的操作。
现在又遇到一个问题，怎么把进程里处理的内容拿出来呢？进程从开始执行到结束都是作为一个独立的部分，你不能指望它返回函数运行的结果，于是我们可以利用共享变量的方法，把主线程的变量和多进程中的变量实现共享，这样就可以得到数据了。
获得多进程中运行处理的数据
from multiprocessing import Manager
from multiprocessing import Process
import time
def function(a,b,common_data):#自定义的函数
print(a,b)
time.sleep(3)#这里睡眠3秒，
print('相加结果=',a+b)
common_data.append(a+b)#将函数运算的结果添加
if __name__ == '__main__':
jobs=[]
common_data=Manager().list()#这里是声明一个列表的共享变量
#common_data=Manager().dict()#声明一个字典的共享变量，以此类推其他数据类型
for i in range(5):#开始5个进程
p=Process(target=function,args=(i,i+1,common_data))#共享common_data这个变量
jobs.append(p)
p.start()#开始进程
for proc in jobs:
proc.join()#利用阻塞等待所有进程结束才往下执行
print('主进程')
print('多进程运算结果',common_data)运行结果
如果有问题请及时指出，谢谢~
