🐍 Распараллеливание выполнения кода в Python: как запустить multiprocessing

Как запустить multiprocessing в Python?

Для запуска multiprocessing в Python вы можете использовать модуль multiprocessing. Вот простой пример, который показывает, как использовать multiprocessing.

import multiprocessing

def worker():
    print("Воркер выполняет работу")

if __name__ == '__main__':
    # Создаем процесс
    process = multiprocessing.Process(target=worker)
    
    # Запускаем процесс
    process.start()
    
    # Ожидаем, пока процесс завершится
    process.join()

В этом примере мы создаем функцию worker, которая выполняет работу. Затем мы создаем процесс с помощью multiprocessing.Process и передаем функцию worker как аргумент. Затем мы запускаем процесс с помощью метода start() и ожидаем, пока процесс завершится с помощью метода join().

Вы можете использовать multiprocessing для параллельного выполнения задач и повышения производительности вашей программы. Не забывайте о безопасности данных при работе с многопоточностью. Чтобы передать данные между процессами, вы можете использовать очереди или разделяемую память.

Надеюсь, это помогло! Если у вас возникнут еще вопросы, не стесняйтесь задавать.

Python multiprocessing: как запустить

Добро пожаловать на статью, посвященную многопоточности в Python!

Если вы когда-либо задавались вопросом, как в Python запустить процессы параллельно, то вы находитесь в правильном месте. В этой статье я полностью разъясню, как использовать модуль multiprocessing для достижения параллельного выполнения кода.

Что такое multiprocessing?

Python multiprocessing - это модуль, который позволяет создавать и управлять процессами в Python. Этот модуль позволяет запускать несколько процессов параллельно, что может существенно повысить производительность вашей программы.

Простой пример использования multiprocessing

Рассмотрим простой пример использования модуля multiprocessing для запуска функции в нескольких процессах:

import multiprocessing

def worker():
    """""Функция, выполняющаяся в отдельном процессе."""
    print(f"Процесс {multiprocessing.current_process().name} запущен")

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker)
        jobs.append(p)
        p.start()
    for p in jobs:
        p.join()

В этом примере мы определяем функцию "worker", которая выполняется в каждом отдельном процессе. Затем мы создаем несколько процессов и запускаем их с помощью метода "start()". В конце мы используем метод "join()" для ожидания завершения всех процессов.

Передача аргументов в процессы

Как передать аргументы в процессы? Очень просто! Вы можете использовать аргумент "args" при создании экземпляра класса "Process" для передачи аргументов в вашу функцию.

import multiprocessing

def worker(name):
    """""Функция, выполняющаяся в отдельном процессе."""
    print(f"Привет, {name}! Я - процесс {multiprocessing.current_process().name}")

if __name__ == '__main__':
    names = ['Алиса', 'Боб', 'Чарли']
    jobs = []

    for name in names:
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(name,))
        jobs.append(p)
        p.start()
    for p in jobs:
        p.join()

В этом примере мы передаем список имен в качестве аргумента в функцию "worker". Каждый процесс будет работать с одним из имен и выводить сообщение с приветствием.

Возвращение результатов из процессов

Как получить результаты, возвращаемые процессами? Вы можете использовать метод "Queue" для обмена данными между процессами. Рассмотрим пример:

import multiprocessing

def worker(nums, result_queue):
    """""Функция, выполняющаяся в отдельном процессе."""
    res = sum(nums)
    result_queue.put(res)

if __name__ == '__main__':
    nums = [1, 2, 3, 4, 5]
    result_queue = multiprocessing.Queue()
    jobs = []

    for _ in range(2):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(nums, result_queue))
        jobs.append(p)
        p.start()
    for p in jobs:
        p.join()

    results = []
    while not result_queue.empty():
        results.append(result_queue.get())

    print(f"Результаты: {results}")

В этом примере мы создаем очередь "result_queue", в которую будут помещаться результаты, возвращаемые процессами. Затем мы запускаем несколько процессов, каждый из которых вычисляет сумму чисел из списка "nums" и помещает результат в очередь. После завершения всех процессов мы извлекаем результаты из очереди и выводим их на экран.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как использовать модуль multiprocessing для параллельного выполнения кода в Python. Мы изучили примеры запуска процессов, передачи аргументов в процессы и возвращения результатов из процессов. Надеюсь, эта информация была полезной для вас!