Python多进程编程详解：Process类、进程池及优缺点分析
本文详细介绍Python中multiprocessing模块的使用，涵盖Process类的实例化、参数传递及常用方法，演示通过继承Process类创建进程的方式，并深入解析进程池Pool的应用场景与代码实现。最后对比多进程与多线程的优缺点，帮助开发者根据实际需求选择合适并发模型。
一、进程的创建
在Python中，Python标准库提供的multiprocessing模块封装了创建新进程的功能，核心是Process类，它支持跨平台操作。该类的主要构造函数定义如下：
__init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
构造函数中各参数的具体含义如下：
group:该参数目前未实现，调用时无需传递此参数。target: 指定新进程需要执行的目标函数。args: 以元组形式向target指定的函数传递位置参数。若需传递多个参数，格式为(arg1, arg2, ..., argn)。kwargs: 以字典形式向target指定的函数传递关键字参数。name: 为新创建的进程指定自定义名称。
1、一些常用方法介绍
start() 方法用于启动子进程的执行。
run() 方法用于定义并运行具体的任务逻辑。
is_alive() 方法用于检查当前进程是否处于存活状态。
getPid() 方法用于获取当前进程的ID号。
直接实例化Process类即可创建新进程，这是最基础的创建方式。
这种用法与直接实例化线程Thread类类似，直观且易于理解。
from multiprocessing import Process
import os
# 定义要调用的方法
def async_fun(name, add):
for arc in add:
print(name + str(os.getpid()) + " " + arc)
if __name__ == '__main__':
my_tuple = ("码农飞哥", "今天是宅家的一天", "30岁了还没对象焦虑呀")
# 创建进程
process = Process(target=async_fun, args=("子进程", my_tuple))
# 启动子进程
process.start()
# 启动主进程
async_fun("主进程", my_tuple)
运行结果是：
主进程11610 码农飞哥 主进程11610 今天是宅家的一天 主进程11610 30岁了还没对象焦虑呀 子进程11612 码农飞哥 子进程11612 今天是宅家的一天 子进程11612 30岁了还没对象焦虑呀
这里需要注意的一点是，必须要将代码放在if __name__ == '__main__': 代码块中。通过os.getpid()方法来获取进程号。
通过继承Process类的子类，创建实例对象，也可以创建新的进程。
第二种方式就是通过继承Process类的子类，创建实例对象，也可以创建新的进程，不过这种方式需要重写父类的run()方法。这种方法就类似于直接继承Thread类创建线程。
import multiprocessing
import os
# 定义要调用的方法
def async_fun(name, add):
for arc in add:
print(name + str(os.getpid()) + " " + arc)
class MyProcess(multiprocessing.Process):
def __init__(self, name, add):
multiprocessing.Process.__init__(self)
self.add = add
self.name = name
# 重写run()方法
def run(self):
async_fun(self.name, self.add)
if __name__ == '__main__':
my_tuple = ("码农飞哥", "今天是宅家的一天", "宅家也不能虚度")
myprocess = MyProcess("子进程", my_tuple)
myprocess.start()
# 主进程
async_fun("主进程", my_tuple)
运行结果同上：
主进程11610 码农飞哥 主进程11610 今天是宅家的一天 主进程11610 30岁了还没对象焦虑呀 子进程11612 码农飞哥 子进程11612 今天是宅家的一天 子进程11612 30岁了还没对象焦虑呀
这里还是推荐使用第一种方法创建进程，因为这种方式创建进程比较简洁
二、进程池的使用
由于创建进程对系统的开销比较大。所以，所以在实际开发中一般都会使用进程池来创建进程。进程池的使用与线程池的使用也是有神似的地方。同样的在multiprocessing模块中提供了Pool函数来创建进程池。
import os
from multiprocessing import Pool
import time
# 定义要调用的方法
def async_fun(add):
time.sleep(1)
print("进程号：" + str(os.getpid()) + " " + add)
if __name__ == '__main__':
add = "码农飞哥,今天是宅家的一天,30岁了还没对象焦虑呀"
# 创建包含4个进程的进程池
pool = Pool(processes=4)
# 提交action
pool.apply_async(func=async_fun, args=(add,))
pool.apply_async(func=async_fun, args=("加油加油",))
pool.close()
pool.join()
运行结果是：
进程号：11658 码农飞哥,今天是宅家的一天,30岁了还没对象焦虑呀 进程号：11659 加油加油
同样的进程池也可以通过with语句来创建
from multiprocessing import Pool
import os
import time
def async_add(max):
time.sleep(1)
print("进程号：" + str(os.getpid()) + "最大值是" + str(max))
if __name__ == '__main__':
with Pool(processes=4) as pool:
# 使用线程池执行max计算
results = pool.map(async_add, (20, 30, 40, 50))
运行结果是：
进程号：11726最大值是20 进程号：11725最大值是30 进程号：11727最大值是40 进程号：11728最大值是50
三、多进程和多线程的优缺点对比
多进程的优点就是稳定性好，一个子进程崩溃了，不会影响主进程以及其余子进程，各个子进程各用一套独立的内存空间。多线程的优点就是效率高，适用于批处理等功能。 多进程的缺点就是创建进程的代价非常大，因为操作系统要给每个进程分配固定的资源，并且操作系统对进程的总数会有一定的限制，若进程过多，操作系统调度都会存在问题，会造成假死状况。
总结：
到此这篇关于Python多进程的使用详情的文章就介绍到这了,更多相关Python多进程的使用，内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本站！
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