Python并行编程：使用multiprocessing库的案例分享

原创小咪咪 2025-01-04 13:48 4阅读 0赞

`multiprocessing`是Python标准库中的一个子模块，它提供了多进程处理的能力。下面我将通过几个实际案例来说明如何使用`multiprocessing`。

1. **简单任务并行**
   例如，我们有一个列表，每个元素都是计算面积的函数，我们可以利用`Pool`对象进行并发计算。

```python
from multiprocessing import Pool

# 计算矩形面积的函数
def rectangle_area(length, width):
    return length * width

# 多进程池
pool = Pool(processes=4)

# 将任务提交给多进程池
results = pool.map(rectangle_area, [(10, 5), (20, 3), (30, 2), (40, 1)]))

print(results)  # 打印每个矩形的面积
```

2. **进程间通信**
   在多进程环境下，进程间需要进行数据交换。`multiprocessing.Queue`和`ProcessPoolExecutor`都可以帮助我们实现这一点。

```python
from multiprocessing import Queue, Process

# 生成一个随机列表
data = [i for i in range(10)] + ['STOP']

# 创建队列
queue = Queue()

# 遍历数据并放入队列
for element in data:
    if element != 'STOP':
        queue.put(element)

# 定义处理函数，这里只是打印队列内容
def process_function(q):
    while True:
        item = q.get()
        print(f"Processing: {item}")  # 打印当前处理的元素
        if item == 'STOP':
            break

# 创建进程并放入任务
processes = []
for i in range(5):  # 进程数量
    p = Process(target=process_function, args=(queue,))))
    p.start()
    processes.append(p)

# 等待所有进程完成
for p in processes:
    p.join()

```
通过以上案例，你可以看出`multiprocessing`在提高程序执行效率和简化多线程编程方面的强大功能。

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