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Python多进程运行——Multiprocessing基础教程2

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。

Unix系统提供了forx，python可借助os模块调用，从而实现多进程，然而windows系统并不具备，所以我们选择python内置的multiprocessing多进程模块进行学习。

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。

想要充分利用多核CPU资源，Python中大部分情况下都需要使用多进程，Python中提供了multiprocessing这个包实现多进程。multiprocessing支持子进程、进程间的同步与通信，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

相关问答

Q1: 关于python多进程使用(Queue、生产者和消费者)

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 中的 Queue 模块实现了多生产者和多消费者模型，当需要在多线程编程中非常实用。而且该模块中的 Queue 类实现了锁原语，不需要再考虑多线程安全问题。

goods建议用Queue，这样你就省去了condition， 也不用担心isEmpty的逻辑问题了。如果你用进程模型，则复杂的多。线程是共享同一个内存空间的。这与GIL没有关系。生产消费者模型经常用于任务分发型程序。

Queue 模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间 共享数据的队列数据结构。

使用队列来回处理多进程之间的通信是一种比较简单的方法。任何Python对象都可以使用队列进行传递。我们来看一个例子：上面这个程序的输出结果是：我们来看一下上面这个程序到底做了什么。

Q2: pyp(Python编程语言)

1、Python是一种开放源代码的脚本编程语言，这种脚本语言特别强调开发速度和代码的清晰程度。它可以用来开发各种程序，从简单的脚本任务到复杂的、面向对象的应用程序都有大显身手的地方。

2、Python是一种动态类型语言，不需要事先声明变量的类型。Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、字典等。Python有丰富的内置函数和标准库，可以方便地进行各种操作。

3、简单来说，Python是一个程序开发语言，是一个：高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。Python是一门多种用途的编程语言，时常在扮演脚本语言的角色。

4、一：Python是什么Python最初是用来编写自动化脚本，随着不断的发展，目前Python被用于大型项目的开发。目前Python是一门计算机编程语言，是直接面向对象动态语言，同时也是一种高级语言。

5、Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，最初是用来编写自动化脚本的，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

Q3: 如何使用python的multiprocess多进程

python里面怎么使用协程？答案是使用gevent，使用方法：看这里 使用协程，可以不受线程开销的限制，我尝试过一次把20W条url放在单进程的协程里执行，完全没问题。

python的多线程和多进程 差不多是这样子。多线程目前仅用于网络多线程采集， 以及性能测试。其它的语言也有类似的情况，线程本身的特点导致线程的适用范围是受限的。

如果想了解进程 可以先看一下这一篇 python中的进程-理论部分 python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。

毫无疑问，并行计算能显著地减少运行时间。 那么为什么用多进程实现并行计算（多核任务），不用多线程呢？引用链接 　网上有很多实现多进程的示例，我只记录自己用过的。

最后自己再退出。这是稳妥的办法。另外的办法是，某一个子线程专用于监控状态。它发现状态不对时，直接强制进程退出。办法1，发消息给主进程，让主进程退出。办法2：用kill， pskill等方法，直接按进程PID杀进程。

因此，本文就来说说更有用的 Python 多进程编程。注：推荐学习：Python视频教程）本文描述的环境为 Linux 操作系统（也适用于大部分 POSIX 系统）下的 CPython，可能不适用于 Windows操作系统或其他的Python 实现。

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