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1. 背景

在读取文件时，希望能够利用 Python 的多进程并行读取多个文件。有时，我们是基于类去编写代码的，那么对于类的方法，Python 的多进程代码应该如何编写。

2. multiprocessing库介绍

multiprocessing 是 Python 标准库中的一个模块，用于实现并行计算和多进程处理。它提供了一个高级的接口，使得开发者可以在 Python 中方便地创建和管理多个进程，从而实现并行执行任务，提高程序的性能。

2.1 创建进程

multiprocessing 模块提供了 Process 类，可以通过它来创建新的进程。示例代码如下：

from multiprocessing import Processdef foo():print('Hello from a child process!')if __name__ == '__main__':p = Process(target=foo)p.start()  # 启动子进程p.join()   # 等待子进程结束

2.2 进程池

multiprocessing 还提供了 Pool 类，可以创建一个进程池，用于执行一组任务。示例代码如下：

from multiprocessing import Pooldef square(x):return x * xif __name__ == '__main__':with Pool(4) as pool:  # 创建一个拥有4个进程的进程池result = pool.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])print(result)  # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]

2.3 进程间通信

multiprocessing 模块提供了多种进程间通信的方式，如队列、管道、共享内存等。这些机制可以帮助不同进程之间安全地共享数据。示例代码如下：

from multiprocessing import Process, Queuedef worker(q):q.put('Hello from a child process!')if __name__ == '__main__':q = Queue()p = Process(target=worker, args=(q,))p.start()print(q.get())  # 从队列中获取数据p.join()

2.4 进程同步

multiprocessing 还提供了多种同步原语，如锁、信号量、事件等，用于在多个进程之间进行同步操作，避免竞态条件和数据访问冲突。示例代码如下：

from multiprocessing import Process, Lockdef f(lock, i):lock.acquire()print('Hello', i)lock.release()if __name__ == '__main__':lock = Lock()for num in range(10):Process(target=f, args=(lock, num)).start()

3. 多进程读取文件代码

如下，我们可以在类里或者类外定义一个需要并行执行的方法，例如下面的your_func:

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import multiprocessing
from multiprocessing import Processprocess = []
class Test:def __init__(self, input_file_paths):self.input_file_paths = input_file_pathsdef do(self):for input_file_path in self.input_file_paths:p = Process(target=self.your_func, args=(input_file_path))process.append(p)p.start()@staticmethoddef your_func(file_path: str):...if __name__ == "__main__":Test(["/tmp/xx", "/tmp/xxxx"]).do()for p in process:p.join()