Python多进程函数：快速提高计算机处理效率

随着计算机技术不断发展，处理器的核数也在逐渐增多。现代计算机硬件已经具备了同时处理多个任务的能力。Python作为一种高级编程语言，也为多进程函数的使用提供了方便，可以大大提高计算机处理效率。

一、多进程概述

进程是计算机中运行程序及其数据的基本单位。每个进程都是操作系统分配的资源，包括了独立的内存空间、代码、数据、文件句柄等。一个进程可以包含多个线程，每个线程都可以独立完成一些任务，但是它们共享同样的内存空间和文件句柄。

多进程指的是一个应用程序在同一时间内运行多个进程，每个进程相互独立且可进行不同的任务。同时，多进程也是一种很好的解决方案，可以充分利用多核CPU，从而提高计算效率，尤其是在计算密集型的任务中，表现得尤为明显。

二、Python多进程函数介绍

Python中提供了多个多进程函数，可以实现不同的多进程操作。其中常用的有multiprocessing模块和concurrent.futures模块。下面就分别介绍这两个模块中常用的多进程函数。

1. multiprocessing模块

multiprocessing模块是Python中标准的多进程模块之一，支持跨平台，并且易于使用。multiprocessing模块中常用的多进程函数有Process、Pool、Queue。

Process函数：

Process函数用于创建一个新的进程，可以使用target关键字指定需要执行的函数，args关键字传递函数参数。

示例代码：

import multiprocessing

def foo():
    print('current process id is: ', multiprocessing.current_process().pid)

if __name__ == '__main__':
    process = multiprocessing.Process(target=foo)
    process.start()
    process.join()

Pool函数：

Pool函数用于创建进程池，可以使用进程池处理多个任务。 Pool中的map方法，会将可迭代对象中的所有内容分配给进程池中的所有进程，每个进程处理一个任务。

示例代码：

import multiprocessing

def foo(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(foo, range(100))
    print(results)

Queue函数：

Queue函数用于实现多个进程之间的数据传递。

示例代码：

import multiprocessing

def foo(queue):
    queue.put('hello')

if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()
    process = multiprocessing.Process(target=foo, args=(queue,))
    process.start()
    print(queue.get())
    process.join()

2. concurrent.futures模块

concurrent.futures模块是Python 3.2引入的新模块，提供了高级别的异步并发编程接口，用于实现批量异步任务执行及结果获取。concurrent.futures模块中常用的多进程函数有ProcessPoolExecutor和ThreadPoolExecutor。

ProcessPoolExecutor函数：

ProcessPoolExecutor函数用于创建进程池，可以使用进程池处理多个任务。 ProcessPoolExecutor中的map方法，会将可迭代对象中的所有内容分配给进程池中的所有进程，每个进程处理一个任务。使用add_done_callback函数可以在任务完成后采取后续的操作。

示例代码：

import concurrent.futures

def foo(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        results = list(executor.map(foo, range(100)))
    print(results)

ThreadPoolExecutor函数：

ThreadPoolExecutor函数用于创建线程池，可以使用线程池处理多个任务。 ThreadPoolExecutor中的map方法，会将可迭代对象中的所有内容分配给线程池中的所有线程，每个线程处理一个任务。使用add_done_callback函数可以在任务完成后采取后续的操作。

示例代码：

import concurrent.futures

def foo(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        results = list(executor.map(foo, range(100)))
    print(results)

三、Python多进程函数的优势

使用多进程函数可以有效地提高计算机处理效率，其优势主要体现在以下几个方面：

1. 提高计算机的处理速度

使用多个进程来处理任务，不同的进程在不同的CPU核心中运行，从而减少了进程之间的竞争，提高了计算机的处理速度。

2. 充分利用计算机硬件资源

多进程可以充分利用计算机硬件资源，快速完成计算密集型的任务，提高了计算机的利用效率。同时，对于占用大量CPU资源的任务，可以使用多进程来完成，以避免CPU资源的浪费。

3. 提高Python编程的灵活性和可扩展性

Python的多进程函数使用起来非常简单，可以随时进行扩展和改进。同时，Python多进程函数中使用到了一些高级编程技巧，如进程池、线程池等，可以充分提高程序的灵活性和可扩展性。

四、总结

Python的多进程函数是提高计算机处理效率的一种有效手段。使用多进程可以充分利用计算机硬件资源，提高计算机的处理速度。目前，在Python 3中有多个用于实现多进程编程的库，包括了multiprocessing模块和concurrent.futures模块等。

需要注意的是，在使用多进程编程的时候，需要注意进程之间的同步和通信，避免出现进程竞争等问题。此外，多个进程之间还需要考虑系统资源的使用情况，避免对系统资源造成过度的占用。