python中进程的几种创建方式

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在新创建的子进程中，会把父进程的所有信息复制一份，它们之间的数据互不影响。
1.使用os.fork()创建

该方式只能用于Unix/Linux操作系统中，在windows不能用。

1. import os
3. # 注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以
4. pid = os.fork()
5. # 子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。
6. if pid == 0:
7.     print('子进程')
8. else:
9.     print('父进程')

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2.使用Process类类创建

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：

1. from multiprocessing import Process
2. import time
4. def test(name, age):
5.     for i in range(5):
6.         print("--test--%s\t%d" % (name, age))
7.         time.sleep(1)
8.     print("子进程结束")
11. if __name__ == '__main__':
12.     p = Process(target=test, args=("aaa", 18))
13.     p.start()
14.     # 等待进程实例执⾏结束，或等待多少秒；
15.     p.join() # 等待的最长时间
16.     print("主进程结束")
17. """
18. 输出结果：
19. --test--aaa 18
20. --test--aaa 18
21. --test--aaa 18
22. --test--aaa 18
23. --test--aaa 18
24. 子进程结束
25. 主进程结束
26. """

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join()方法表示主进程等待子进程执行完成后继续往下执行，如果把join()注释掉，则主进程开启子进程后不停顿继续往下执行，然后等待子进程完成程序结束。
把join()方法注释掉的结果：

1. """
2. 输出结果：
3. 主进程结束
4. --test--aaa 18
5. --test--aaa 18
6. --test--aaa 18
7. --test--aaa 18
8. --test--aaa 18
9. 子进程结束
10. """

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3.使用Process子类创建

创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承Process类，每次实例化这个类的时候，就等同于实例化一个进程对象，请看下面的实例：

1. from multiprocessing import Process
2. import time
3. import os
6. class MyProcess(Process):
8.     def __init__(self):
9.         # 如果子类要重写__init__是必须要先调用父类的__init__否则会报错
10.         # Process.__init__(self)  
11.         super(MyProcess,self).__init__()
12.         # 学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：711312441
13.     # 重写Porcess的run()方法
14.     def run(self):
15.         print("子进程(%s)开始执行，父进程(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
16.         for i in range(5):
17.             print("--1--")
18.             time.sleep(1)
21. if __name__ == '__main__':
22.     t_start = time.time()
23.     p = MyProcess()
24.     p.start()
25.     # p.join()
26.     print("main")
27.     for i in range(5):
28.         print("--main--")
29.         time.sleep(1)

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4.使用进程池Pool创建

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行，请看下面的实例：

1. from multiprocessing import Pool
2. import os
3. import time
6. def worker(num):
7.     # for i in range(3):
8.     print("----pid=%d  num=%d---" % (os.getpid(), num))
9.     time.sleep(1)
11. if __name__ == '__main__':
12.     # 定义一个进程池，最大进程数3
13.     pool = Pool(3)
14.     for i in range(10):
15.         print("---%d--" % i)
16.         # 使用非阻塞方式调用func（并行执行)，一般用这个。
17.         # apply堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程,用的不多。
18.         pool.apply_async(worker, (i,))
19.     # 关闭进程池
20.     pool.close()
21.     # 等待所有子进程结束，主进程一般用来等待
22.     pool.join()  # 进程池后面无操作时必须有这句

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来源:https://www.cnblogs.com/djdjdj123/p/17512736.html
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