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1、进程介绍

进程：正在执行的程序，由程序、数据和进程控制块组成，是正在执行的程序，程序的一次执行过程，是资源调度的基本单位.

程序：没有执行的代码，是一个静态的.

  。

2、线程和进程之间的对比

由图可知：此时电脑有 9 个应用进程，但是一个进程又会对应于多个线程，可以得出结论:

进程：能够完成多任务，一台电脑上可以同时运行多个 QQ 。

线程：能够完成多任务，一个 QQ 中的多个聊天窗口 。

根本区别：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是任务调度和执行的基本单位. 。

  。

3、使用多进程的优势

1、拥有独立GIL

首先由于进程中 GIL 的存在，Python 中的多线程并不能很好地发挥多核优势，一个进程中的多个线程，在同 一时刻只能有一个线程运行。而对于多进程来说，每个进程都有属于自己的 GIL，所以，在多核处理器下，多进程的运行是不会受 GIL的影响的。因此，多进 程能更好地发挥多核的优势.

2、效率高

当然，对于爬虫这种 IO 密集型任务来说，多线程和多进程影响差别并不大。对于计算密集型任务来说，Python 的多进程相比多线 程，其多核运行效率会有成倍的提升.

  。

4、Python 实现多进程

我们先用一个实例来感受一下:

1、使用 process 类

import multiprocessing  def process(index):    print(f'Process: {index}')  if __name__ == '__main__':    for i in range(5):        p = multiprocessing.Process(target=process, args=(i,))        p.start()  

这是一个实现多进程最基础的方式：通过创建 Process 来新建一个子进程，其中 target 参数传入方法名，args 是方法的参数，是以 元组的形式传入，其和被调用的方法 process 的参数是一一对应的.

注意：这里 args 必须要是一个元组，如果只有一个参数，那也要在元组第一个元素后面加一个逗号，如果没有逗号则 和单个元素本身没有区别，无法构成元组，导致参数传递出现问题。创建完进程之后，我们通过调用 start 方法即可启动进程了.

运行结果如下:

Process: 0 Process: 1 Process: 2 Process: 3 Process: 4 。

可以看到，我们运行了 5 个子进程，每个进程都调用了 process 方法。process 方法的 index 参数通过 Process 的 args 传入，分别是 0~4 这 5 个序号，最后打印出来，5 个子进程运行结束.

2、继承 process 类

from multiprocessing import Process import time class MyProcess(Process):   def __init__(self,loop):       Process.__init__(self)       self.loop = loop   def run(self):       for count in range(self.loop):           time.sleep(1)           print(f'Pid:{self.pid} LoopCount: {count}') if __name__ == '__main__':   for i in range(2,5):       p = MyProcess(i)       p.start() 

我们首先声明了一个构造方法，这个方法接收一个 loop 参数，代表循环次数，并将其设置为全局变量。在 run方法中，又使用这 个 loop 变量循环了 loop 次并打印了当前的进程号和循环次数.

在调用时，我们用 range 方法得到了 2、3、4 三个数字，并把它们分别初始化了 MyProcess 进程，然后调用 start 方法将进程启动起 来.

注意：这里进程的执行逻辑需要在 run 方法中实现，启动进程需要调用 start 方法，调用之后 run 方法便会执行.

运行结果如下:

Pid:12976 LoopCount: 0 Pid:15012 LoopCount: 0 Pid:11976 LoopCount: 0 Pid:12976 LoopCount: 1 Pid:15012 LoopCount: 1 Pid:11976 LoopCount: 1 Pid:15012 LoopCount: 2 Pid:11976 LoopCount: 2 Pid:11976 LoopCount: 3 。

注意：这里的进程 pid 代表进程号，不同机器、不同时刻运行结果可能不同.

  。

5、进程之间的通信

1、Queue-队列 先进先出

from multiprocessing import Queue import multiprocessing def download(p): # 下载数据   lst = [11,22,33,44]   for item in lst:       p.put(item)   print('数据已经下载成功....') def savedata(p):   lst = []   while True:       data = p.get()       lst.append(data)       if p.empty():           break   print(lst) def main():   p1 = Queue()   t1 = multiprocessing.Process(target=download,args=(p1,))   t2 = multiprocessing.Process(target=savedata,args=(p1,))   t1.start()   t2.start() if __name__ == '__main__':   main() 数据已经下载成功.... [11, 22, 33, 44] 

2、共享全局变量不适用于多进程编程

import multiprocessing a = 1 def demo1():   global a   a += 1 def demo2():   print(a) def main():   t1 = multiprocessing.Process(target=demo1)   t2 = multiprocessing.Process(target=demo2)   t1.start()   t2.start() if __name__ == '__main__':   main() 

运行结果

1 。

有结果可知：全局变量不共享,

  。

6、进程池之间的通信

1、进程池引入

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

from multiprocessing import Pool import os,time,random def worker(a):   t_start = time.time()   print('%s开始执行,进程号为%d'%(a,os.getpid()))   time.sleep(random.random()*2)   t_stop = time.time()   print(a,"执行完成,耗时%0.2f"%(t_stop-t_start)) if __name__ == '__main__':   po = Pool(3)        # 定义一个进程池   for i in range(0,10):       po.apply_async(worker,(i,))    # 向进程池中添加worker的任务   print("--start--")   po.close()         po.join()          print("--end--") 

运行结果

--start-- 0开始执行,进程号为6664 1开始执行,进程号为4772 2开始执行,进程号为13256 0 执行完成,耗时0.18 3开始执行,进程号为6664 2 执行完成,耗时0.16 4开始执行,进程号为13256 1 执行完成,耗时0.67 5开始执行,进程号为4772 4 执行完成,耗时0.87 6开始执行,进程号为13256 3 执行完成,耗时1.59 7开始执行,进程号为6664 5 执行完成,耗时1.15 8开始执行,进程号为4772 7 执行完成,耗时0.40 9开始执行,进程号为6664 6 执行完成,耗时1.80 8 执行完成,耗时1.49 9 执行完成,耗时1.36 --end-- 。

一个进程池只能容纳 3 个进程，执行完成才能添加新的任务，在不断的打开与释放的过程中循环往复.

  。

7、案例:文件批量复制

操作思路

• 获取要复制文件夹的名字
• 创建一个新的文件夹
• 获取文件夹里面所有待复制的文件名
• 创建进程池
• 向进程池添加任务

代码如下

导包 。

import multiprocessing import os import time 

定制文件复制函数 。

def copy_file(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name):   # 文件复制,不需要返回   time.sleep(0.5)   # print('\r从%s文件夹复制到%s文件夹的%s文件'%(oldfolderName,newfolderName,file_name),end='')   old_file = open(oldfolderName + '/' + file_name,'rb') # 待复制文件   content = old_file.read()   old_file.close()   new_file = open(newfolderName + '/' + file_name,'wb') # 复制出的新文件   new_file.write(content)   new_file.close()   Q.put(file_name) # 向Q队列中添加文件 

定义主函数 。

def main():   oldfolderName = input('请输入要复制的文件夹名字:') # 步骤1获取要复制文件夹的名字(可以手动创建,也可以通过代码创建,这里我们手动创建)   newfolderName = oldfolderName + '复件'   # 步骤二 创建一个新的文件夹   if not os.path.exists(newfolderName):       os.mkdir(newfolderName)   filenames = os.listdir(oldfolderName) # 3.获取文件夹里面所有待复制的文件名   # print(filenames)   pool = multiprocessing.Pool(5) # 4.创建进程池   Q = multiprocessing.Manager().Queue() # 创建队列,进行通信   for file_name in filenames:       pool.apply_async(copy_file,args=(Q,oldfolderName,newfolderName,file_name)) # 5.向进程池添加任务     po.close()   copy_file_num = 0   file_count = len(filenames)   # 不知道什么时候完成,所以定义一个死循环   while True:       file_name = Q.get()       copy_file_num += 1       time.sleep(0.2)       print('\r拷贝进度%.2f %%'%(copy_file_num  * 100/file_count),end='') # 做一个拷贝进度条       if copy_file_num >= file_count:           break 

程序运行 。

if __name__ == '__main__':   main() 

运行结果如下图所示:

运行前后文件目录结构对比 。

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原文链接：https://developer.51cto.com/art/202110/685495.htm 。

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