⑴ python並發編程之多進程方式(multiprocessing模塊)
進程與線程概述，進程是運行起來的車間，線程相當於是車間的工人。每個進程至少存在一個線程。要提高生產效率，可以採用進程和線程。
進程與線程的關系，進程是獨立的，每個進程至少有一個線程。線程之間共享數據，但進程之間不共享。
進程創建，使用python的multiprocessing模塊可以創建多進程。通過Process方法創建子進程，子進程獨立運行，主進程和子進程之間沒有執行順序。
多進程執行，通過multiprocessing模塊的Process方法創建兩個子進程，並在主程序中統計開始和結束時間。子進程輸出開始和結束時間後，主程序繼續執行，不會等待子進程。
多進程關系，主進程與各子進程獨立，子進程佔用硬體資源，主進程執行速度快於子進程。兩個子進程同時完成，因執行序列相同。
使用join方法，join方法讓主進程等待子進程執行完畢。若不需要等待子進程，可以不使用join方法。
循環創建子進程，多進程場景常與循環搭配使用。在主程序中使用循環創建多個子進程，實現並發執行。
⑵ Python多進程並行操作-multiprocessing簡單使用
Python的multiprocessing庫是實現多進程操作的重要工具，它提供了一致的本地和遠程進程處理方法，避免全局解釋鎖帶來的限制。尤其在Unix和Windows系統中，它能有效利用多核資源。然而，要注意的是，某些模塊的共享功能依賴於操作系統支持，且在子進程中的導入可能受限於__main__模塊的限制。
在multiprocessing中，核心是Process類，通過實例化並調用start()方法來啟動新的進程。每個進程都有獨立的ID，確保任務獨立執行。Windows系統中，確保在__name__ == '__main__'條件下啟動進程至關重要。
進程間通信主要通過Queues（線程和進程安全）和Pipes（雙向連接，需要妥善管理同步以防數據混亂）兩種方式。通過這些機制，進程間可以安全地交換和同步數據。
同步和數據共享是並發編程的關鍵。multiprocessing提供了鎖和其他同步工具，以確保正確地列印輸出和共享狀態。盡量避免共享狀態，若需使用，可以藉助Value和Array進行共享內存，或通過Manager()創建代理伺服器進行服務進程管理，後者更靈活但效率稍低。
工作進程池，如Pool類，可以將任務分發給工作進程執行，但使用時需注意方法僅限於創建進程的上下文。
⑶ python並發編程之多進程方式(multiprocessing模塊)
Python的並發編程提供了多進程方式來提高效率，通過multiprocessing模塊實現。下面將詳細闡述進程與線程的區別，以及如何使用多進程來優化任務執行。
在並發編程中，進程就像工廠的車間，每個車間運行一個獨立的線程，即工人。為了提升生產效率，我們需要理解進程和線程的協作與獨立性。
首先，我們通過串列執行程序，將兩個數值傳遞給func函數，逐個處理。這展示了單進程的工作方式，隨後引入多進程。Python的multiprocessing模塊允許我們創建多個並行運行的進程。通過Process類，我們創建子進程，它們獨立於主進程，沒有執行順序，如下面的代碼所示：
python
import multiprocessing as mp
# 創建子進程
p1 = mp.Process(target=func, args=(數值1,))
p2 = mp.Process(target=func, args=(數值2,))
主進程在子進程啟動後繼續執行，由於子進程各自獨立輪詢，主進程完成的時間會早於子進程。當子進程輪詢序列相同時，它們會同時完成，如代碼中所述：
python
# 使用join方法等待子進程結束
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
在實際應用中，尤其是需要處理大量數據或任務的場景，我們可以使用循環來創建多個子進程，以進一步提高效率。通過多進程方式，Python為我們提供了一種高效且靈活的並發解決方案。