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文章标题：100道python面试题之-如何使用Python的multiprocessing模块创建进程？
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在Python中，multiprocessing模块允许你并行地运行多个进程。这对于执行CPU密集型任务特别有用，因为Python的全局解释器锁（GIL）会限制多线程在执行CPU密集型任务时的并行性。使用multiprocessing模块创建进程的基本步骤如下：

1. 导入multiprocessing模块

首先，你需要从Python的标准库中导入multiprocessing模块。

import multiprocessing

2. 定义目标函数

你需要定义一个函数，该函数将在新的进程中执行。这个函数将作为新进程的目标。

def worker(num):
    """线程工作函数"""
    print(f'Worker: {num}')

3. 创建Process实例

然后，你可以使用multiprocessing.Process类来创建进程的实例。你需要将目标函数（以及任何必要的参数）传递给Process的构造函数。

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个Process实例
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1,))

注意：if __name__ == '__main__':这一行代码非常关键，它用于防止在Windows上运行时出现无限递归创建进程的问题。

4. 启动进程

通过调用Process实例的start()方法来启动进程。

    p.start()

5. 等待进程完成

如果需要等待进程完成，可以调用Process实例的join()方法。这将会阻塞当前的主线程，直到调用了join()的进程执行完毕。

    p.join()

完整示例

将上述步骤整合到一个完整的示例中：

import multiprocessing

def worker(num):
    """线程工作函数"""
    print(f'Worker: {num}')

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个Process实例
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1,))
    
    # 启动进程
    p.start()
    
    # 等待进程完成
    p.join()

    print("主程序继续执行")

注意事项

  • 当使用multiprocessing模块时，确保你的代码在if __name__ == '__main__':块内执行，特别是在Windows系统上。
  • 进程之间的数据不是共享的，与线程不同。如果你需要在进程之间共享数据，可以使用multiprocessing模块中的Value、Array、Manager等类。
  • 进程启动和结束的开销比线程大，因此，对于I/O密集型或等待密集型任务，可以考虑使用threading模块。但对于CPU密集型任务，multiprocessing模块是更好的选择。
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