python数据多进程，python 多进程处理数据

Python多进程multiprocessing模块介绍

multiprocessing模块提供了能够控制服务器进程的Manager类。所以，Manager类也提供了一种创建可以在不同流程之间共享的数据的方法。

multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。

multiprocessing模块是一个跨平台版本的多进程模块。该模块提供了process类来代表一个进程对象。Process 构造方法__init__(self， group=None， target=None， name=None， args=()， kwargs={})参数说明：group：进程所属组。

众所周知，由于python（Cpython）的全局锁（GIL）问题存在，导致Thread也就是线程的并行并不可实现。 multiprocessing 模块采用多进程而不是多线程的方式实现并行，解决了GIL的问题，一定程度上使状况得到了缓解。

Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

相关问答

Q1: Python实现多进程+进度条显示

1、　从运行结果中可以发现：因为cpu最大核心数是8，所以前8个任务的进程id都不一样，任务9的进程id与任务2的相同，即任务2执行结束后再执行任务9，依此类推。

2、作为进度条标题（类似于说明）leave 在迭代结束时保留进度条的所有痕迹，否则结束后会消失。

3、用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度程序的运行速度可能加快在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。

4、在 Python 中，要求进度条从右往左更新，可以通过调整输出格式来实现。一种方法是使用 ANSI 转义序列 \r，它可以将光标移到当前行的开头，以便在更新进度条时覆盖旧的进度条。

Q2: Python多进程部署TensorRT的问题及解决

1、如果多任务处理中需要处理的太多了，可以考虑多进程，每个进程再采用多线程。如果还处理不要，就要使用轮询模式，比如使用poll event， twisted等方式。如果是GUI方式，则要通过事件机制，或者是消息机制处理，GUI使用单线程。

2、解决的方法是你必须将函数写入不同的文件模块并导入该模块。一个文件产生错误，把函数定义放在另一个py文件中再引入。

3、软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。

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