python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU资源，在python中大部分情况需要使用多进程。python提供了非常好用的多进程包Multiprocessing，只需要定义一个函数，python会完成其它所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、LocK等组件
一、Process
语法：Process([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]])
参数含义：target表示调用对象；args表示调用对象的位置参数元祖；kwargs表示调用对象的字典。name为别名，groups实际上不会调用。
方法：is_alive()：
join(timeout)：
run()：
start()：
terminate()：
属性：authkey、daemon(要通过start()设置)、exitcode(进程在运行时为None、如果为-N，表示被信号N结束)、name、pid。其中daemon是父进程终止后自动终止，且自己不能产生新的进程，必须在start()之前设置。
1.创建函数，并将其作为单个进程
from multiprocessing import Process
def func(name):
print("%s曾经是好人"%name)
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=('kebi',))
p.start() #start()通知系统开启这个进程
2.创建函数并将其作为多个进程
from multiprocessing import Process
import random,time
def hobby_motion(name):
print('%s喜欢运动'% name)
time.sleep(random.randint(1,3))
def hobby_game(name):
print('%s喜欢游戏'% name)
time.sleep(random.randint(1,3))
if __name__ == "__main__":
p1 = Process(target=hobby_motion,args=('付婷婷',))
p2 = Process(target=hobby_game,args=('科比',))
p1.start()
p2.start()
执行结果：
付婷婷喜欢运动
科比喜欢游戏
3.将进程定义为类（开启进程的另一种方法，并不是很常用）
from multiprocessing import Process
class MyProcess(Process):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self): #start()时，run自动调用，而且此处只能定义为run。
print("%s曾经是好人"%self.name)
if __name__ == "__main__":
p = MyProcess('kebi')
p.start() #将Process当作父类，并且自定义一个函数。
4.daemon程序对比效果
不加daemon属性
import time
def func(name):
print("work start:%s"% time.ctime())
time.sleep(2)
print("work end:%s"% time.ctime())
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=('kebi',))
p.start()
print("this is over")
#执行结果
this is over
work start:Thu Nov 30 16:12:00 2017
work end:Thu Nov 30 16:12:02 2017
加上daemon属性
from multiprocessing import Process
import time
def func(name):
print("work start:%s"% time.ctime())
time.sleep(2)
print("work end:%s"% time.ctime())
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=('kebi',))
p.daemon = True #父进程终止后自动终止，不能产生新进程，必须在start()之前设置
p.start()
print("this is over")
#执行结果
this is over
设置了daemon属性又想执行完的方法：
import time
def func(name):
print("work start:%s"% time.ctime())
time.sleep(2)
print("work end:%s"% time.ctime())
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=('kebi',))
p.daemon = True
p.start()
p.join() #执行完前面的代码再执行后面的
print("this is over")
#执行结果
work start:Thu Nov 30 16:18:39 2017
work end:Thu Nov 30 16:18:41 2017
this is over
5.join()：上面的代码执行完毕之后，才会执行后i面的代码。
先看一个例子：
from multiprocessing import Process
import time,os,random
def func(name,hour):
print("A lifelong friend:%s,%s"% (name,os.getpid()))
time.sleep(hour)
print("Good bother:%s"%name)
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=('kebi',2))
p1 = Process(target=func,args=('maoxian',1))
p2 = Process(target=func,args=('xiaoniao',3))
p.start()
p1.start()
p2.start()
print("this is over")
执行结果：
this is over #最后执行，最先打印，说明start()只是开启进程，并不是说一定要执行完
A lifelong friend:kebi,12048
A lifelong friend:maoxian,8252
A lifelong friend:xiaoniao,6068
Good bother:maoxian #最先打印，第二位执行
Good bother:kebi
Good bother:xiaoniao
添加join（）
from multiprocessing import Process
import time,os,random
def func(name,hour):
print("A lifelong friend:%s,%s"% (name,os.getpid()))
time.sleep(hour)
print("Good bother:%s"%name)
start = time.time()
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=('kebi',2))
p1 = Process(target=func,args=('maoxian',1))
p2 = Process(target=func,args=('xiaoniao',3))
p.start()
p.join() #上面的代码执行完毕之后，再执行后面的
p1.start()
p1.join()
p2.start()
p2.join()
print("this is over")
print(time.time() - start)
#执行结果
A lifelong friend:kebi,14804
Good bother:kebi
A lifelong friend:maoxian,11120
Good bother:maoxian
A lifelong friend:xiaoniao,10252 #每个进程执行完了，才会执行下一个
Good bother:xiaoniao
this is over
6.497815370559692 #2+1+3+主程序执行时间
改变一下位置
from multiprocessing import Process
import time,os,random
def func(name,hour):
print("A lifelong friend:%s,%s"% (name,os.getpid()))
time.sleep(hour)
print("Good bother:%s"%name)
start = time.time()
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=('kebi',2))
p1 = Process(target=func,args=('maoxian',1))
p2 = Process(target=func,args=('xiaoniao',3))
p.start()
p1.start()
p2.start()
p.join() #需要2秒
p1.join() #到这时已经执行完
p2.join() #已经执行了2秒，还要1秒
print("this is over")
print(time.time() - start)
#执行结果
A lifelong friend:kebi,13520
A lifelong friend:maoxian,11612
A lifelong friend:xiaoniao,17064 #几乎是同时开启执行
Good bother:maoxian
Good bother:kebi
Good bother:xiaoniao
this is over
3.273620367050171 #以最长时间的为主
6.其它属性和方法
from multiprocessing import Process
import time
def func(name):
print("work start:%s"% time.ctime())
time.sleep(2)
print("work end:%s"% time.ctime())
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=('kebi',))
p.start()
p.terminate() #将进程杀死，而且必须放在start()后面，与daemon的功能类似
#执行结果
this is over
from multiprocessing import Process
import time
def func(name):
print("work start:%s"% time.ctime())
time.sleep(2)
print("work end:%s"% time.ctime())
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=func,args=('kebi',))
# p.daemon = True
print(p.is_alive())
p.start()
print(p.name) #获取进程的名字
print(p.pid) #获取进程的pid
print(p.is_alive()) #判断进程是否存在
print("this is over")
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
