python 多进程提高运行效率

python 是一种非常流行的编程语言，但是python 的效率却并不是非常的理想，这时候就非常有必要使用多进程来提高python 的运行效率。

导入多进程的模块

from multiprocessing import Process      # 多进程模块
from multiprocessing import current_process    # 获取当前进程号
import time

创建多个进程

方式一：

# 定义一个多进程运行的函数
def fun(n):time.sleep(3)             # 设置一个延时观察多进程的运行情况print("{}".format(n))print("当前进程号：",current_process().pid)    # 打印当前的进程号if __name__ = "__main__":p = Process(target=fun,args=(3,))         # 输入的参数设置，如果只是一个参数时候必须加上逗号，不然会被解析为一个字符串或者数字p.start()         # 创建一个进程的内存空间p.join()          # 阻塞进程，等待子进程运行完成之后，再继续运行朱金城代码print("主进程运行结束,进程号{}".format(current_process().pid))   # 查看主进程号

方式二：

创建多个进程

class myProcess(Process):        # 继承多进程的模块def run(self):               # 替换多进程类中的run 函数print("start myProcess")time.sleep(2)print("end myProcess")if __name__ = "__main__":p = myProcess()               # 创建一个子进程p.start()p.join()                       # 阻塞子进程等待子进程运行结束print("主进程运行结束")

ps: 查看当前进程号的另一种方法

import os
os.getpid();              # 当前进程的进程号
os.getppid();             # 当前进程的父进程的进程号

进程之间数据一般不能相互交互，需要相互交互时候，需要使用到第三方介质或者导入其他第三方库进行获取。

总结：
1.多个进程在内存中分别拥有着不同的区域，进程之间互不影响，同时也导致是数据不能共享。
2.多个进程分配到内存之后，几乎同时运行，不需要等待前面的结束才进行后面的进程，异步执行代码。
3、多进程由于同时运行，导致在读取数据以及修改数据时候会出现问题，添加互斥锁，使得一个时间点内只能有一个进程在修改数据，不会导致数据出现逻辑上的错误（将并发数据转变成为串行，牺牲效率，但是保证数据的安全）

from multiprocessing import Process, Lock
import jsondef change(i):with open("data.json","w") as f:json.dump(f,)            # 修改逻辑数据def run(i,mutex):mutex.acquire()           # 抢锁change(i)mutex.release()           # 释放锁 mutex = Lock()          # 新建一把互斥锁
for i in range(1,10):p = Process(target=run,args=(i,mutex))p.start()

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