Python使用multiprocessing实现多进程_python多进程multiprocessing-CSDN博客
使用场景
在计算密集型场景下使用进程来实现，因为进程跳过了全局解释器锁（GIL：确保了任何时候只有一个Python线程在执行Python字节码）实现了对CPU多核的利用，实现真正的并行运行。 而且进程是计算机下的应用实例，有自己独立的执行环境和内存空间。
创建进程
import multiprocessing
def worker():
# 进程执行的逻辑
if __name__ == '__main__':
process = multiprocessing.Process(target=worker)
参数说明：
1. group
- 类型：通常为
None - 说明：该参数用于兼容
threading.Thread，但在multiprocessing模块中，它应该始终是None，因为进程没有组的概念。
2. target
- 类型：可调用对象（如函数）
- 说明：这是子进程启动时将要调用的对象。它应该是一个函数或者实现了
__call__方法的对象。
3. name
- 类型：字符串
- 说明：进程的名称。如果不指定，则默认为
Process-N，其中N是一个递增的整数。
4. args
- 类型：元组
- 说明：传递给
target函数的位置参数。这是一个元组，其中的元素将作为target函数的参数。
5. kwargs
- 类型：字典
- 说明：传递给
target函数的关键字参数。这是一个字典，其中的键值对将作为target函数的关键字参数。
6. daemon
- 类型：布尔值
- 说明：设置进程是否为守护进程。如果是默认值
None，则该标志将从创建的进程继承。守护进程在主进程终止时会自动终止，且不能创建自己的新进程。这个参数必须在进程启动（即调用start()方法）之前设置。
方法
- start()：启动进程，并调用该子进程中的
obj.run()方法。 - run()：进程启动时运行的方法，正是它去调用
target指定的函数。如果子类化Process并覆盖了run()方法，那么应该在该方法中实现进程的行为。 - terminate()：强制终止进程，不会进行任何清理操作。如果进程创建了子进程，那么这些子进程将成为僵尸进程。使用这个方法需要特别小心。
- is_alive()：如果进程仍然运行，则返回
True。 - join([timeout])：主线程等待子进程终止。
timeout是可选的超时时间。如果指定了timeout，那么主线程将等待最多timeout秒。