Python中使用多进程函数的技巧。

在 Python 语言中，使用多进程函数是一种非常常见的处理方式，特别是在处理大量数据的时候。多进程函数能够同时处理多个任务，并且不会影响彼此之间的处理，从而大大加快了处理速度。在本文中，我们将介绍关于如何使用多进程函数的技巧，帮助 Python 开发者在实际场景中更加高效地应用它们。

1. 使用multiprocessing库

Python 语言自带的 multiprocessing 库是一个非常方便的工具，能够快速地创建进程，以及管理进程之间的通信。在使用 multiprocessing 库时，需要注意以下几点：

a. 创建进程

首先，需要使用 multiprocessing.Process() 函数创建进程，示例代码如下：

from multiprocessing import Process

def task():
    print("this is a task.")

p = Process(target=task)
p.start()

上面的代码中，定义了一个名为 task 的函数，然后使用 Process() 函数创建了一个进程 p 。在 start() 函数被调用后，任务就开始执行了。

b. 进程与主进程之间的通信

在多进程编程中，进程之间需要进行数据交换和通信。常用的数据交换方式有管道和队列。

使用管道通信（Pipe）：

from multiprocessing import Process, Pipe

def send_func(conn):
    conn.send("send data.")
    conn.close()

parent_conn, child_conn = Pipe()
p = Process(target=send_func, args=(child_conn,))
p.start()
print(parent_conn.recv())
p.join()

在这个示例中，我们创建了两个进程之间的管道，并使用了 conn.send() 函数向管道中发送了数据。在主进程中，可以使用 parent_conn.recv() 函数获取到发送的数据。

使用队列通信（Queue）：

from multiprocessing import Process, Queue

def send_func(q):
    q.put("send data.")

q = Queue()
p = Process(target=send_func, args=(q,))
p.start()
print(q.get())
p.join()

在这个示例中，我们使用了 multiprocessing.Queue() 函数创建了一个队列，并在子进程中使用 q.put() 函数向队列中发送了一个数据。在主进程中，可以使用 q.get() 函数获取到发送的数据。

2. 使用 Pool() 函数

除了使用上面提到的 Process() 函数之外，在多进程编程中还可以使用 Pool() 函数来提高执行效率。该函数可最大程度地利用 CPU 的计算能力，提高程序执行速度。

Pool() 函数的主要流程为：

1. 创建一个进程池：multiprocessing.Pool() ；

2. 通过 apply_async() 方法向进程池中添加任务；

3. 通过 close() 方法关闭进程池；

4. 通过 join() 方法等待所有子进程执行完毕。

示例代码如下：

from multiprocessing import Pool

def func(num):
    return num * num

if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=2) as p:
        results = p.map(func, [1, 2, 3, 4, 5])
        print(results)

这段代码创建了一个进程池，并使用 map() 方法将函数 func() 应用于列表 [1, 2, 3, 4, 5] 中的每个元素。在子进程完成后，使用 with 语句关闭进程池和销毁资源。

3. 多进程异常处理

在编写多进程程序时，很可能会遇到子进程抛出异常的情况。为了更好地控制异常处理，我们可以使用 multiprocessing.Process() 函数的相关参数，实现多进程异常处理。

import multiprocessing
import time

def foo():
    a = 1 / 0

def mprocess():
    try:
        foo()
    except Exception as e:
        print(str(e) + ' error occurred')

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=mprocess)
    p.start()
    time.sleep(1)
    if p.is_alive():
        print('process is still running, terminating it now.')
        p.terminate()
        p.join()

使用上例中的方法，我们创建了一个新的进程，并在该进程中执行 foo() 函数，如果该函数抛出了异常，将在控制台打印相关信息。同时，我们利用 time.sleep() 函数使得主进程等待一秒钟，如果该子进程仍在运行，主进程将强制停止该进程，并结束与子进程相关的进程和管道。

总结

在本文中，我们介绍了 Python 中使用多进程函数的技巧，包括使用 multiprocessing 库、Pool() 函数和多进程异常处理等。多进程函数能够极大地提高程序的执行效率，并且对于大数据量的数据处理有着非常好的实际应用价值。Python 开发者应该掌握这些技巧，并在实际编程中合理应用以提高代码效率。