python多进程读取，python多进程读取超大文件

Python多进程运行——Multiprocessing基础教程2

1、每当python程序启动时，同时也会启动一个服务器进程。随后，只要我们需要生成一个新进程，父进程就会连接到服务器并请求它派生一个新进程。这个服务器进程可以保存Python对象，并允许其他进程使用代理来操作它们。

2、Python提供了multiprocessing。 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。

3、上述代码是普通的函数定义和执行，按流程分别执行两个函数中的代码，并先后会输出： 4 。但如果介入协程技术那么就可以实现函数见代码切换执行，最终输入： 4 。

相关问答

Q1: Python入门系列(十二)——GUI+多进程

进程之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。我们接下来就以Queue的方式进行学习。

是系统独立调度核分配系统资源（CPU、内存）的基本单位，进程之间是相互独立的，每启动一个新的进程相当于把数据进行了一次克隆。 python提供了多种方法实现了多进程中间的 （可以修改同一份数据）。

Python提供了多个用于创建图形用户界面（GUI）的库，其中Tkinter是最常用的一个。它是Python的标准图形库，自带于Python，无需额外安装。

Q2: 为什么在Python里推荐使用多进程而不是多线程

1、多线程是在一个进程中运行多个线程，而多进程是在一个进程中运行多个程序。多线程共享同个地址空间、打开的文件以及其他资源，而多进程共享物理内存、磁盘、打印机以及其他资源。

2、监控一个信号就起一个线程与进程处理。这样的逻辑是不太合适的。所有的资源都是有限的，如果这样浪费很快会资源管理失控。常规的做法是起一个线程池，或者是进程池。 使用线程还是进程取决于你处理的信号的类型。

3、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)，多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序执行效率)。

4、原因是：每个进程有各自独立的GIL，互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行，所以在python中，多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。

python多进程读取的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python多进程读取超大文件、python多进程读取的信息别忘了在本站进行查找喔。