Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情。借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

Pipe方法返回(conn1, conn2)代表一个管道的两个端。Pipe方法有duplex参数,如果duplex参数为True(默认值),那么这个管道是全双工模式,也就是说conn1和conn2均可收发。duplex为False,conn1只负责接受消息,conn2只负责发送消息。
 
    send和recv方法分别是发送和接受消息的方法。例如,在全双工模式下,可以调用conn1.send发送消息,conn1.recv接收消息。如果没有消息可接收,recv方法会一直阻塞。如果管道已经被关闭,那么recv方法会抛出EOFError。

第一种:普通

from multiprocessing import Process, Pipe
import timedef proc(pipe):time.sleep(1)a = Truepipe.send(a)if __name__ == '__main__':parentPipe, childPipe = Pipe(True)p = Process(target=proc, args=(childPipe,))p.start()while True:print(parentPipe.recv())print(111111) #测试堵塞

关闭Process创建的子进程

if p != None:p.terminate()

另一种进程通信,好像不如pipe管道好,数据多了就会在jion处堵塞出不来了

import random
import time
import multiprocessingdef worker(name, q):t = 0for i in range(10):print(name + " " + str(i))x = random.randint(1, 3)t += xtime.sleep(x * 0.1)q.put(t)q = multiprocessing.Queue()
jobs = []
for i in range(10):p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(str(i), q))jobs.append(p)p.start()for p in jobs:p.join()results = [q.get() for j in jobs]
print(results)

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