python實現多進程編程的核心模塊是multiprocessing，它支持創建和管理獨立進程以實現并行計算。1. multiprocessing模塊允許創建進程池、管理進程間通信，并支持多種并發任務實現方式；2. 多進程相比多線程的優勢在于每個進程擁有獨立內存空間，避免gil限制，適合cpu密集型任務且提升程序穩定性；3. 常用方法包括process類用于創建單獨進程，pool用于任務并行處理，queue和pipe用于進程間數據傳遞，manager用于共享對象管理；4. 避免死鎖的方法包括避免循環等待、使用鎖的上下文管理器、減少鎖持有時間、避免嵌套鎖及設置超時機制。通過上述方法，可有效實現安全高效的多進程編程。
python實現多進程編程，核心在于multiprocessing模塊。它允許你創建并管理多個獨立的進程，充分利用多核CPU的并行計算能力。多進程與多線程最大的區別在于，進程擁有獨立的內存空間，而線程共享同一進程的內存空間。
使用multiprocessing模塊，你可以創建進程池，管理進程間的通信，實現復雜的并發任務。
解決方案
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import multiprocessing import time def worker(num): """工作進程函數""" print(f"進程 {num} 啟動") time.sleep(2) # 模擬耗時操作 print(f"進程 {num} 結束") if __name__ == '__main__': processes = [] for i in range(3): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() # 等待所有進程結束 print("所有進程完成")
這段代碼創建了3個進程，每個進程執行worker函數。p.join()確保主進程等待所有子進程完成后再結束。
Python多進程編程的優勢
多進程編程的主要優勢在于其能夠真正實現并行計算，尤其是在CPU密集型任務中。由于每個進程擁有獨立的內存空間，避免了全局解釋器鎖（GIL）的限制，可以充分利用多核CPU的性能。此外，一個進程崩潰不會影響其他進程，提高了程序的穩定性。當然，進程間通信（IPC）的開銷相對較大，這是需要考慮的trade-off。
Python多進程編程的常用方法有哪些？
除了上面示例中的Process類，multiprocessing模塊還提供了其他工具，例如：
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Pool: 進程池，用于管理和分配任務給多個進程。
from multiprocessing import Pool def square(x): return x * x if __name__ == '__main__': with Pool(processes=4) as pool: results = pool.map(square, range(10)) print(results)
進程池可以方便地并行處理大量數據。
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Queue: 進程間通信的隊列，用于在進程間傳遞數據。
from multiprocessing import Process, Queue def producer(queue): for i in range(5): queue.put(i) print(f"生產者放入: {i}") def consumer(queue): while True: item = queue.get() if item is None: # 結束信號 break print(f"消費者取出: {item}") if __name__ == '__main__': q = Queue() p1 = Process(target=producer, args=(q,)) p2 = Process(target=consumer, args=(q,)) p1.start() p2.start() p1.join() q.put(None) # 發送結束信號 p2.join() print("完成")隊列是實現進程間安全通信的常用方式。
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Pipe: 管道，另一種進程間通信方式，適用于兩個進程間的單向或雙向通信。
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Manager: 提供共享對象，例如字典、列表等，可以在多個進程間共享和修改。
Python多進程編程中如何避免死鎖？
死鎖是多進程編程中常見的問題，通常是由于多個進程競爭資源，互相等待對方釋放資源而造成的。避免死鎖的關鍵在于：
- 避免循環等待: 確保進程不會循環等待其他進程釋放資源。可以通過資源排序、超時機制等方式來避免。
- 使用鎖的上下文管理器: 使用with語句來自動獲取和釋放鎖，確保鎖總是被正確釋放。
- 盡量減少鎖的持有時間: 盡量在必要時才獲取鎖，并在完成操作后立即釋放鎖。
- 避免嵌套鎖: 盡量避免在一個鎖的保護范圍內獲取另一個鎖。如果必須使用嵌套鎖，要確保所有進程按照相同的順序獲取鎖。
- 使用超時機制: 在嘗試獲取鎖時設置超時時間，如果超過超時時間仍未獲取到鎖，則放棄獲取，避免無限等待。
例如，使用Lock對象：
import multiprocessing import time def worker(lock, num): lock.acquire() try: print(f"進程 {num} 獲得鎖") time.sleep(1) print(f"進程 {num} 釋放鎖") finally: lock.release() if __name__ == '__main__': lock = multiprocessing.Lock() processes = [] for i in range(2): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(lock, i)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() print("所有進程完成")
這個例子展示了如何使用鎖來保護共享資源，避免競態條件。finally塊確保鎖總是被釋放，即使發生異常。
