python多线程适合IO密集型场景，而在CPU密集型场景，并不能充分利用多核CPU，而协程本质基于线程，同样不能充分发挥多核的优势。
针对计算密集型场景需要使用多进程，python的multiprocessing与threading模块非常相似，支持用进程池的方式批量创建子进程。
"htmlcode">
"htmlcode">
terminate()结束子进程，但是会导致子进程的资源无法释放掉，是不推荐的做法，因为结束的时候不清楚子线程的运行状况，有很大可能性导致子线程在不恰当的时刻被结束。 "htmlcode">
"htmlcode">
如果关心每个进程的执行结果，可以使用返回结果的get方法获取，代码如下 总结 以上所述是小编给大家介绍的python使用多进程的实现代码，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
import os
from multiprocessing import Process
# 子进程要执行的代码
def task(name):
print('run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
print('parent process %s.' % os.getpid())
p = Process(target=task, args=('test',))
p.start()
p.join()
print('process end.')
import multiprocessing
import os
from multiprocessing import current_process
class Worker(multiprocessing.Process):
def run(self):
name = current_process().name # 获取当前进程的名称
print('run child process <%s> (%s)' % (name, os.getpid()))
print('In %s' % self.name)
return
if __name__ == '__main__':
print('parent process %s.' % os.getpid())
p = Worker()
p.start()
p.join()
print('process end.')
* 停止进程
import multiprocessing
import time
def worker():
print('starting worker')
time.sleep(0.1)
print('finished worker')
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target=worker)
print('执行前:', p.is_alive())
p.start()
print('执行中:', p.is_alive())
p.terminate() # 发送停止号
print('停止:', p.is_alive())
p.join()
print('等待完成:', p.is_alive())
import multiprocessing
def worker(num):
print(f'Worker:%s %s', num)
return
if __name__ == '__main__':
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
jobs.append(p)
p.start()
import os
import random
import time
from multiprocessing import Pool
from time import ctime
def task(name):
print('start task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 3)
print('end task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (time.time() - start)))
if __name__ == '__main__':
print('parent process %s.' % os.getpid())
p = Pool() # 初始化进程池
for i in range(5):
p.apply_async(task, args=(i,)) # 追加任务 apply_async 是异步非阻塞的，就是不用等待当前进程执行完毕，随时根据系统调度来进行进程切换。
p.close()
p.join() # 等待所有结果执行完毕，会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()
print(f'all done at: {ctime()}')
import os
import random
import time
from multiprocessing import Pool, current_process
from time import ctime
def task(name):
print('start task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 3)
print('end task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (time.time() - start)))
return current_process().name + 'done'
if __name__ == '__main__':
print('parent process %s.' % os.getpid())
result = []
p = Pool() # 初始化进程池
for i in range(5):
result.append(p.apply_async(task, args=(i,))) # 追加任务 apply_async 是异步非阻塞的，就是不用等待当前进程执行完毕，随时根据系统调度来进行进程切换。
p.close()
p.join() # 等待所有结果执行完毕
for res in result:
print(res.get()) # get()函数得出每个返回结果的值
print(f'all done at: {ctime()}')
python多进程
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。