在Python中，多进程是一种并行执行任务的手段，通过创建多个进程来同时运行多个任务，从而提高程序的执行效率。Python提供了multiprocessing模块来实现多进程。下面是一些关于Python多进程的基本概念和用法。

基本概念

1. 进程（Process）：进程是计算机中已经分配资源并能独立运行的一组指令的集合。每个进程都有自己独立的内存空间和系统资源。
2. 线程（Thread）：线程是进程中的一个执行单元，多个线程共享同一个进程的内存空间和系统资源。线程间的通信和同步相对简单，但受限于全局解释器锁（GIL），Python中的多线程在CPU密集型任务上表现不佳。
3. 多进程（Multiprocessing）：通过创建多个进程来并行执行任务，从而充分利用多核CPU的计算能力。

multiprocessing模块

Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的接口，类似于标准库中的threading模块。

1. 创建进程

使用multiprocessing.Process类来创建一个进程。

python复制代码

	from multiprocessing import Process
	import os
	def worker():
	print(f'Worker process id: {os.getpid()}')
	if __name__ == '__main__':
	print(f'Main process id: {os.getpid()}')
	p = Process(target=worker)
	p.start()
	p.join() # 等待进程结束

2. 进程间通信

进程间通信（IPC）可以通过多种方式实现，如管道、队列、共享内存等。multiprocessing模块提供了这些工具。

• 队列（Queue）：

python复制代码

	from multiprocessing import Process, Queue
	def worker(q):
	q.put('Hello from worker')
	if __name__ == '__main__':
	q = Queue()
	p = Process(target=worker, args=(q,))
	p.start()
	p.join()
	print(q.get())

• 管道（Pipe）：

python复制代码

	from multiprocessing import Process, Pipe
	def worker(conn):
	conn.send('Hello from worker')
	conn.close()
	if __name__ == '__main__':
	parent_conn, child_conn = Pipe()
	p = Process(target=worker, args=(child_conn,))
	p.start()
	print(parent_conn.recv())
	p.join()

3. 进程池（Pool）

进程池允许你并行运行多个进程，而不必手动管理每个进程。multiprocessing.Pool提供了方便的接口。

python复制代码

	from multiprocessing import Pool
	def worker(num):
	return num * num
	if __name__ == '__main__':
	with Pool(5) as p: # 创建5个进程的池
	result = p.map(worker, [1, 2, 3, 4, 5])
	print(result)

注意

1. 跨平台差异：在Windows上，多进程的实现依赖于spawn或forkserver，而在Unix/Linux系统上则依赖于fork。这可能会导致一些行为上的差异。
2. 全局解释器锁（GIL）：虽然多进程不受GIL限制，但多线程仍然受GIL影响。因此，对于IO密集型任务，多线程可能更有效；而对于CPU密集型任务，多进程是更好的选择。
3. 资源消耗：每个进程都有自己独立的内存空间和系统资源，因此多进程会消耗更多的系统资源。

总结

多进程是Python中一种强大的并行执行任务的方法，特别适用于CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，你可以轻松创建和管理多个进程，并实现进程间的通信和同步。然而，使用多进程时也需要注意跨平台差异和资源消耗等问题。