1,os.fork() 方法

 import os
ret = os.fork()
if ret == 0:
#子进程
print("Sub process pid = %d, Sub process ppid = %d" % (os.getpid(), os.getppid()))
else:
#父进程
print("Parent Process ret = %d" % ret)
print("Parent Process pid = %d" % os.getpid())

在该方法中,执行os.fork()会再创建一个进程,原进程(父进程)返回一个大于零的值(即ret > 0),这个值恰好是子进程的pid;而创建的新进程会返回零(即ret = 0)。

fork炸弹:在用户输入栏输入:

while True:
os.fork()

设备内存就会很快被塞满,然后down掉。

2,Process方法

from multiprocessing import Process
def func():
print("i am subprocess") new_process = Process(tartget=func)
print("i am Parent Process")

Process方法需要指定一个函数,且父进程会等待子进程结束。另外可以新建一个example类继承Process类,然后重写__init__和run()函数,之后调用example.start(),它就会自动执行run()函数。

3,Pool方法

from multiprocessing import Pool
import time
def worker(x):
for j in range(1, 11):
print("%d:%d" % (x, j))
time.sleep(1) pool = Pool(3) # run 3 process simultaneously
for i in range(1, 11):
print(i)
pool.apply_async(worker, (i,)) print("---start---")
pool.close() # 关闭进程池,不允许继续添加进程
pool.join() # 等待进程池中的所有进程结束
print("---end---")

Pool方法即进程池,需要说明有几个进程同时运行。在使用apply_async方法时第一个参数是函数名,第二个参数需要输入一个元组。在示例代码中,进程池同时允许三个进程运行,另外七个进程排队等候,当第一批的三个进程执行完后,第二批的三个再执行。所以进程池相当于起到了缓冲的作用。

实际上,在进程池的方式中,父进程基本上只需要等待子进程执行(使用pool.join()进行等待),任务都是交给子进程执行的。

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