Python中的多进程编程，让你的程序跑得飞快！

多进程编程是目前常用的提高程序性能的方式之一，Python的多进程编程模块multiprocessing提供了非常方便的API，可以快速地利用多核CPU的能力提升程序性能。本文将对Python中的多进程编程进行详细介绍。

一、多进程编程简介

多进程编程是一种并行计算的方式，即同一时间执行多个进程，这些进程可以同时运行在不同的CPU核心上，从而提高程序的运行效率。多进程编程的优点在于可以利用现代计算机的多核CPU并行处理，加快程序的运行速度。

二、Python中的多进程编程

Python提供了一组多进程编程的模块，其中最常用的是multiprocessing。该模块提供了与线程模块(threading)相似的接口，但是在多核CPU环境下，multiprocessing提供了更好的性能和扩展性。

在Python中创建进程的方式很简单，只需导入multiprocessing模块，使用Process类即可。下面是一个简单的示例程序：

```python
import multiprocessing

def worker():
    """worker function"""
    print('Worker')
    return

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

在上述程序中，首先导入multiprocessing模块，然后定义了一个名为worker的函数。在程序的主函数main中，创建了5个进程，并将这些进程添加到一个列表中。接下来使用start()方法启动进程，程序输出结果如下：

```
Worker
Worker
Worker
Worker
Worker
```

在上述程序中，我们使用了Process类来创建进程，并指定了进程要执行的任务（即worker函数）。在这些进程开始执行后，程序在控制台输出了5行“Worker”。可以看到，多个进程是并行执行的，因此程序的输出结果是无序的。

三、常用的多进程模块

除了multiprocessing模块外，Python中还有一些其他的多进程模块，下面是其中的一些：

1. os模块

在os模块中，可以使用fork()方法创建一个子进程。fork()方法会返回两次，一次在父进程中（返回子进程的PID），一次在子进程中（返回0），这样就可以分别在子进程和父进程中执行不同的操作。

2. subprocess模块

subprocess模块提供了一些方法来创建新进程，其中最常用的是Popen()方法。Popen()方法可以启动一个新的进程，并与其进行交互。它支持通过管道(pipe)来进行通信，也支持在进程结束时获取返回值。

3. multiprocessing模块

multiprocessing模块提供了一些高级进程管理和通信机制，包括进程通信、进程锁、进程池等。它还提供了一个Queue类，用于进程间通信，可以轻松地进行数据传递和同步等操作。

四、多进程编程的性能提升

使用多进程编程可以提高程序的性能，特别是在现代多核CPU的机器上。多进程可以将计算任务分配给多个CPU核心，并在多核并行计算，从而加快程序的执行速度。

下面是一个简单的性能对比测试，测试两个程序对10万个整数进行求和的时间。其中，程序一是单进程版本，程序二为多进程版本：

单进程版本：

```python
import time

def sum(numbers):
    total = 0
    for number in numbers:
        total += number
    return total

if __name__ == '__main__':
    SIZE = 10**5
    numbers = list(range(SIZE))
    t1 = time.time()
    result = sum(numbers)
    t2 = time.time()
    print('Result: %d, Time: %.3f seconds' % (result, t2-t1))
```

多进程版本：

```python
import time
import multiprocessing

def sum(numbers):
    total = 0
    for number in numbers:
        total += number
    return total

def worker(numbers):
    return sum(numbers)

if __name__ == '__main__':
    SIZE = 10**5
    numbers = list(range(SIZE))
    t1 = time.time()
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    result = sum(pool.map(worker, [numbers[i::4] for i in range(4)]))
    pool.close()
    pool.join()
    t2 = time.time()
    print('Result: %d, Time: %.3f seconds' % (result, t2-t1))
```

从上面的程序输出结果可以看到，多进程版本的程序执行耗时更短，性能可以得到更好的提升。

五、多进程编程的常见问题

在实际应用中，多进程编程也会遇到一些问题，下面是一些常见的问题和解决方式：

1. 进程间通信

进程间通信是多进程编程中的一个常见问题，multiprocessing模块提供了一些解决方案。例如，可以使用Queue类来实现进程间通信，也可以使用Pipe方法来创建一个双向通信的管道。

2. 进程死锁

如果程序中使用了进程锁，有时候可能会出现死锁的情况。这种情况可以通过避免使用多个锁来解决，或者使用with语句自动获取和释放锁。

3. 进程池的使用

多进程编程中，进程池的使用可以有效地控制进程的数量。但是，如果进程池中的进程数量过多，会导致系统资源的消耗和程序性能的下降。因此，在使用进程池时，需要根据实际情况来调整进程池的大小。

六、总结

本文以Python中的多进程编程为主题，介绍了多进程编程的基本概念、Python中的多进程模块、多进程编程的性能提升以及常见问题等方面的内容。通过本文的介绍，相信读者已经对Python中的多进程编程有了更深入的认识。