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方式一: os.fork()
# -*- coding:utf-8 -*- """ pid=os.fork() 1.只用在Unix系统中有效,Windows系统中无效 2.fork函数调用一次,返回两次:在父进程中返回值为子进程id,在子进程中返回值为0 """ import os pid=os.fork() if pid==0: print("执行子进程,子进程pid={pid},父进程ppid={ppid}".format(pid=os.getpid(),ppid=os.getppid())) else: print("执行父进程,子进程pid={pid},父进程ppid={ppid}".format(pid=pid,ppid=os.getpid()))
方式二: 使用multiprocessing模块: 创建Process的实例,传入任务执行函数作为参数
# -*- coding:utf-8 -*- """ Process常用属性与方法: name:进程名 pid:进程id run(),自定义子类时覆写 start(),开启进程 join(timeout=None),阻塞进程 terminate(),终止进程 is_alive(),判断进程是否存活 """ import os,time from multiprocessing import Process def worker(): print("子进程执行中> pid={0},ppid={1}".format(os.getpid(),os.getppid())) time.sleep(2) print("子进程终止> pid={0}".format(os.getpid())) def main(): print("主进程执行中> pid={0}".format(os.getpid())) ps=[] # 创建子进程实例 for i in range(2): p=Process(target=worker,name="worker"+str(i),args=()) ps.append(p) # 开启进程 for i in range(2): ps[i].start() # 阻塞进程 for i in range(2): ps[i].join() print("主进程终止") if __name__ == '__main__': main()
方式三: 使用multiprocessing模块: 派生Process的子类,重写run方法
# -*- coding:utf-8 -*- import os,time from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): def __init__(self): Process.__init__(self) def run(self): print("子进程开始> pid={0},ppid={1}".format(os.getpid(),os.getppid())) time.sleep(2) print("子进程终止> pid={}".format(os.getpid())) def main(): print("主进程开始> pid={}".format(os.getpid())) myp=MyProcess() myp.start() # myp.join() print("主进程终止") if __name__ == '__main__': main()
方式四: 使用进程池Pool
# -*- coding:utf-8 -*- import os,time from multiprocessing import Pool def worker(arg): print("子进程开始执行> pid={},ppid={},编号{}".format(os.getpid(),os.getppid(),arg)) time.sleep(0.5) print("子进程终止> pid={},ppid={},编号{}".format(os.getpid(),os.getppid(),arg)) def main(): print("主进程开始执行> pid={}".format(os.getpid())) ps=Pool(5) for i in range(10): # ps.apply(worker,args=(i,)) # 同步执行 ps.apply_async(worker,args=(i,)) # 异步执行 # 关闭进程池,停止接受其它进程 ps.close() # 阻塞进程 ps.join() print("主进程终止") if __name__ == '__main__': main()
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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2024年11月06日
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