Python 多進(jìn)程 (Multiprocessing) 是一種同時(shí)利用計(jì)算機(jī)多個(gè)處理器核心 (CPU cores) 進(jìn)行并行處理的技術(shù)，它與 Python 的多線程 (Multithreading) 技術(shù)不同，因?yàn)槎嗑€程的并發(fā)任務(wù)依賴于一個(gè) GIL (Global Interpreter Lock)。在多進(jìn)程中，每個(gè)進(jìn)程都有自己的解釋器進(jìn)程，并且可以同時(shí)使用多個(gè) CPU 核心，因此在處理計(jì)算密集型任務(wù)時(shí)比多線程更有效。

要使用 Python 的多進(jìn)程，我們需要使用內(nèi)置的 multiprocessing 模塊，該模塊提供了創(chuàng)建和管理進(jìn)程的類和函數(shù)，下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的 Python 多進(jìn)程的例子：

importmultiprocessing

defworker():
 """子進(jìn)程的工作函數(shù)"""
 print("Starting worker")
 # 這里可以放一些耗時(shí)的任務(wù)
 print("Finished worker")

if__name__=='__main__':
 # 創(chuàng)建一個(gè)子進(jìn)程
 p=multiprocessing.Process(target=worker)
 # 啟動(dòng)子進(jìn)程
 p.start()
 # 等待子進(jìn)程結(jié)束
 p.join()
 print("Parent process finished")

在這個(gè)例子中，我們定義了一個(gè)函數(shù) worker()，這個(gè)函數(shù)是子進(jìn)程要執(zhí)行的任務(wù)，我們使用 multiprocessing.Process 類創(chuàng)建了一個(gè)子進(jìn)程，并將 worker() 函數(shù)作為參數(shù)傳遞給 target 參數(shù)，然后我們使用 start() 方法啟動(dòng)子進(jìn)程，join() 方法等待子進(jìn)程完成，最后，主進(jìn)程會(huì)輸出一條消息，表示自己已經(jīng)完成了。

除了創(chuàng)建單個(gè)子進(jìn)程，我們還可以使用 Pool 類來(lái)創(chuàng)建多個(gè)子進(jìn)程，以便并行處理多個(gè)任務(wù)，下面是一個(gè)使用 Pool 類的例子：

importmultiprocessing

defworker(num):
 """子進(jìn)程的工作函數(shù)"""
 print(f"Starting worker {num}")
 # 這里可以放一些耗時(shí)的任務(wù)
 print(f"Finished worker {num}")

if__name__=='__main__':
 # 創(chuàng)建一個(gè)包含 4 個(gè)進(jìn)程的進(jìn)程池
 withmultiprocessing.Pool(processes=4)aspool:
   # 使用 map 函數(shù)并行執(zhí)行 worker 函數(shù)
   pool.map(worker, [1,2,3,4])
 print("Parent process finished")

在這個(gè)例子中，我們使用 Pool 類創(chuàng)建了一個(gè)包含 4 個(gè)進(jìn)程的進(jìn)程池，然后我們使用 map() 方法并行執(zhí)行 worker() 函數(shù)。map() 方法會(huì)將參數(shù)列表中的每個(gè)參數(shù)依次傳遞給 worker() 函數(shù)，并將返回值收集到一個(gè)列表中。最后，主進(jìn)程會(huì)輸出一條消息，表示自己已經(jīng)完成了。

當(dāng)我們需要執(zhí)行一些計(jì)算密集型的任務(wù)時(shí)，使用 Python 的多進(jìn)程技術(shù)可以顯著提高程序的執(zhí)行效率，下面是一些使用 Python 的多進(jìn)程技術(shù)的常見(jiàn)場(chǎng)景：

數(shù)據(jù)處理：當(dāng)我們需要處理大量的數(shù)據(jù)時(shí)，可以使用多進(jìn)程技術(shù)將數(shù)據(jù)分成多個(gè)部分，并同時(shí)處理它們。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)：當(dāng)我們需要爬取大量的網(wǎng)頁(yè)時(shí)，可以使用多進(jìn)程技術(shù)將不同的任務(wù)分配給不同的進(jìn)程，從而并行地執(zhí)行它們。

圖像處理：當(dāng)我們需要對(duì)大量的圖像進(jìn)行處理時(shí)，可以使用多進(jìn)程技術(shù)并行執(zhí)行不同的處理任務(wù)。

在使用 Python 的多進(jìn)程技術(shù)時(shí)，我們需要注意一些問(wèn)題：

進(jìn)程間通信：由于每個(gè)進(jìn)程都有自己的內(nèi)存空間，因此它們之間不能直接共享數(shù)據(jù)，我們需要使用 multiprocessing 模塊提供的管道、隊(duì)列等機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間通信。

進(jìn)程池：在使用 Pool 類時(shí)，我們需要注意控制并發(fā)任務(wù)的數(shù)量，以免占用過(guò)多的系統(tǒng)資源。

內(nèi)存限制：由于每個(gè)進(jìn)程都有自己的內(nèi)存空間，因此如果同時(shí)創(chuàng)建太多的進(jìn)程，會(huì)占用過(guò)多的系統(tǒng)內(nèi)存，導(dǎo)致程序崩潰。

下面是一個(gè)使用進(jìn)程池并行執(zhí)行任務(wù)的例子，其中使用了 imap_unordered() 方法來(lái)異步執(zhí)行任務(wù)：

importmultiprocessing
importtime

defsquare(x):
 """計(jì)算平方"""
 time.sleep(1) # 模擬耗時(shí)的計(jì)算
 returnx*x

if__name__=='__main__':
 # 創(chuàng)建進(jìn)程池
 withmultiprocessing.Pool()aspool:
   # 異步執(zhí)行任務(wù)
   forresultinpool.imap_unordered(square,range(10)):
     print(result)

在這個(gè)例子中，我們創(chuàng)建了一個(gè)包含默認(rèn)進(jìn)程數(shù)的進(jìn)程池，然后使用 imap_unordered() 方法并行執(zhí)行 square() 函數(shù)。imap_unordered() 方法會(huì)返回一個(gè)迭代器，每次迭代都會(huì)返回一個(gè)已經(jīng)完成的任務(wù)的結(jié)果。由于我們使用了異步執(zhí)行，因此任務(wù)的返回順序不一定與參數(shù)的順序相同。

除了使用 imap_unordered() 方法，我們還可以使用 imap() 方法，它會(huì)按照參數(shù)的順序返回任務(wù)的結(jié)果，此外，我們還可以使用 apply() 和 apply_async() 方法來(lái)執(zhí)行單個(gè)任務(wù)或異步執(zhí)行單個(gè)任務(wù)。

總的來(lái)說(shuō)，使用 Python 的多進(jìn)程技術(shù)可以幫助我們更有效地處理計(jì)算密集型任務(wù)，通過(guò)使用 multiprocessing 模塊和 Pool 類，我們可以輕松地創(chuàng)建和管理多個(gè)子進(jìn)程，并使它們并行地執(zhí)行任務(wù)。

審核編輯：湯梓紅