python并发编程之多进程方式(multiprocessing模块)

Python的并发编程提供了多进程的方式来提高效率，这是通过multiprocessing模块实现的。
下面将详细阐述进程和线程的区别，以及如何利用多进程来优化任务执行。
在并发编程中，像工厂车间这样的进程，每个运行一个独立的线程，都是一个工作者。
为了提高生产力，我们需要了解进程和线程的协作和独立性。
首先，我们串行运行程序，将两个值传递给func函数并一一处理。
这展示了单个进程是如何工作的，然后引入了多处理。
Python的多处理模块允许我们创建并行运行的多个进程。
通过Process类，我们创建子进程，子进程独立于主进程，没有执行顺序，如下代码所示：pythonimportmultiprocessingasmp#创建子进程p1=mp.Process(target=func,args=(value1,))p2=mp.Process(target=func,args=(value2,))子进程启动后主进程继续运行由于子进程独立处理poll，因此主进程会更早完成比子进程。
当子进程的轮询顺序相同时，它们会同时完成，代码如下：python#使用join方法等待子进程完成p1.start()p2.start()p1.join()p2.join()in实际应用中，尤其是需要处理大量数据或任务的场景，我们可以使用循环创建多个子流程，进一步提高效率。
通过多进程的方式，Python为我们提供了高效灵活的并发解决方案。

python并发编程之多进程方式(multiprocessing模块)

进程和线程概述进程是一个正在运行的车间，线程是车间内的工人。
每个进程至少有一个线程。
您可以使用进程和线程来提高生产力。
进程和线程之间的关系。
进程是独立的，每个进程至少有一个线程。
数据在线程之间共享，但不在进程之间共享。
创建进程，可以使用Python的multiprocessing模块创建多个进程。
子进程是由Process方法创建的，主进程和子进程之间没有执行顺序。
对于多进程执行，多处理模块的Process方法创建两个子进程，其开始和结束时间在主程序中计算。
子进程打印其开始和结束时间后，主程序继续执行，而不等待子进程。
在多进程关系中，主进程与各个子进程相互独立，子进程占用硬件资源，并且主进程的运行速度比子进程快。
两个子进程具有相同的执行顺序，因此它们同时完成。
使用连接方法。
join方法使主进程等待，直到子进程完成执行。
如果不需要等待子进程，则不需要使用join方法。
该循环创建子进程。
多进程场景经常与循环一起使用。
在主程序中使用循环创建多个子进程以实现并发执行。