python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU资源，在python中大部分情况需要使用多进程。python提供了非常好用的多进程包Multiprocessing，只需要定义一个函数，python会完成其它所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、LocK等组件

一、Process

语法：Process([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]])

参数含义：target表示调用对象；args表示调用对象的位置参数元祖；kwargs表示调用对象的字典。name为别名，groups实际上不会调用。

方法：is_alive()：

　　　join(timeout)：

　　　run()：

　　　start()：

　　　terminate()：

属性：authkey、daemon(要通过start()设置)、exitcode(进程在运行时为None、如果为-N，表示被信号N结束)、name、pid。其中daemon是父进程终止后自动终止，且自己不能产生新的进程，必须在start()之前设置。

1.创建函数，并将其作为单个进程

from multiprocessing import Processdef func(name): print("%s曾经是好人"%name)if __name__ == "__main__": p = Process(target=func,args=('kebi',)) p.start() #start()通知系统开启这个进程

2.创建函数并将其作为多个进程

from multiprocessing import Processimport random,timedef hobby_motion(name): print('%s喜欢运动'% name) time.sleep(random.randint(1,3))def hobby_game(name): print('%s喜欢游戏'% name) time.sleep(random.randint(1,3))if __name__ == "__main__": p1 = Process(target=hobby_motion,args=('付婷婷',)) p2 = Process(target=hobby_game,args=('科比',)) p1.start() p2.start()

执行结果：

付婷婷喜欢运动
科比喜欢游戏

3.将进程定义为类（开启进程的另一种方法，并不是很常用）

from multiprocessing import Processclass MyProcess(Process): def __init__(self,name): super().__init__() self.name = name def run(self): #start()时，run自动调用，而且此处只能定义为run。 print("%s曾经是好人"%self.name)if __name__ == "__main__": p = MyProcess('kebi') p.start() #将Process当作父类，并且自定义一个函数。

4.daemon程序对比效果

不加daemon属性

import timedef func(name): print("work start:%s"% time.ctime()) time.sleep(2) print("work end:%s"% time.ctime())if __name__ == "__main__": p = Process(target=func,args=('kebi',)) p.start() print("this is over")#执行结果this is overwork start:Thu Nov 30 16:12:00 2017work end:Thu Nov 30 16:12:02 2017

加上daemon属性

from multiprocessing import Processimport timedef func(name): print("work start:%s"% time.ctime()) time.sleep(2) print("work end:%s"% time.ctime())if __name__ == "__main__": p = Process(target=func,args=('kebi',)) p.daemon = True #父进程终止后自动终止，不能产生新进程，必须在start()之前设置 p.start() print("this is over")#执行结果this is over

设置了daemon属性又想执行完的方法：

import timedef func(name): print("work start:%s"% time.ctime()) time.sleep(2) print("work end:%s"% time.ctime())if __name__ == "__main__": p = Process(target=func,args=('kebi',)) p.daemon = True p.start() p.join() #执行完前面的代码再执行后面的 print("this is over")#执行结果work start:Thu Nov 30 16:18:39 2017work end:Thu Nov 30 16:18:41 2017this is over

5.join()：上面的代码执行完毕之后，才会执行后i面的代码。

先看一个例子：

from multiprocessing import Processimport time,os,randomdef func(name,hour): print("A lifelong friend:%s,%s"% (name,os.getpid())) time.sleep(hour) print("Good bother:%s"%name)if __name__ == "__main__": p = Process(target=func,args=('kebi',2)) p1 = Process(target=func,args=('maoxian',1)) p2 = Process(target=func,args=('xiaoniao',3)) p.start() p1.start() p2.start() print("this is over")

执行结果：

this is over #最后执行，最先打印，说明start()只是开启进程，并不是说一定要执行完
A lifelong friend:kebi,12048
A lifelong friend:maoxian,8252
A lifelong friend:xiaoniao,6068
Good bother:maoxian #最先打印，第二位执行
Good bother:kebi
Good bother:xiaoniao

添加join（）

from multiprocessing import Processimport time,os,randomdef func(name,hour): print("A lifelong friend:%s,%s"% (name,os.getpid())) time.sleep(hour) print("Good bother:%s"%name)start = time.time()if __name__ == "__main__": p = Process(target=func,args=('kebi',2)) p1 = Process(target=func,args=('maoxian',1)) p2 = Process(target=func,args=('xiaoniao',3)) p.start() p.join() #上面的代码执行完毕之后，再执行后面的 p1.start() p1.join() p2.start() p2.join() print("this is over") print(time.time() - start)#执行结果A lifelong friend:kebi,14804Good bother:kebiA lifelong friend:maoxian,11120Good bother:maoxianA lifelong friend:xiaoniao,10252 #每个进程执行完了，才会执行下一个Good bother:xiaoniaothis is over6.497815370559692 #2+1+3+主程序执行时间

改变一下位置

from multiprocessing import Processimport time,os,randomdef func(name,hour): print("A lifelong friend:%s,%s"% (name,os.getpid())) time.sleep(hour) print("Good bother:%s"%name)start = time.time()if __name__ == "__main__": p = Process(target=func,args=('kebi',2)) p1 = Process(target=func,args=('maoxian',1)) p2 = Process(target=func,args=('xiaoniao',3)) p.start() p1.start() p2.start() p.join() #需要2秒 p1.join() #到这时已经执行完 p2.join() #已经执行了2秒，还要1秒 print("this is over") print(time.time() - start)#执行结果A lifelong friend:kebi,13520A lifelong friend:maoxian,11612A lifelong friend:xiaoniao,17064 #几乎是同时开启执行Good bother:maoxianGood bother:kebiGood bother:xiaoniaothis is over3.273620367050171 #以最长时间的为主

6.其它属性和方法

from multiprocessing import Processimport timedef func(name): print("work start:%s"% time.ctime()) time.sleep(2) print("work end:%s"% time.ctime())if __name__ == "__main__": p = Process(target=func,args=('kebi',)) p.start() p.terminate() #将进程杀死，而且必须放在start()后面，与daemon的功能类似#执行结果this is overfrom multiprocessing import Processimport timedef func(name): print("work start:%s"% time.ctime()) time.sleep(2) print("work end:%s"% time.ctime())if __name__ == "__main__": p = Process(target=func,args=('kebi',)) # p.daemon = True print(p.is_alive()) p.start() print(p.name) #获取进程的名字 print(p.pid) #获取进程的pid print(p.is_alive()) #判断进程是否存在 print("this is over")

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。