一、进程中常用方法
1、p.start(): 当前进程准备就绪,等待被CPU调度(工作单元其实是进程中的线程)
2、p.join(): 等待当前进程的任务执行完成后再向下执行。
3、p.daemon=布尔值,守护进程(必须放在start之前)
p.daemon=True:设置为守护进程,主进程执行完毕,子进程也会自动关闭
p.daemon=False:设置为非守护进程,主进程等待子进程都执行完毕,主进程才结束
4、获取cpu核心数
count = multiprocessing.cpu_count()
二、队列共享数据
import multiprocessing
def demo(q):
for i in range(8):
#子进程往队列添加数据
q.put(i)
if __name__ == '__main__':
q = multiprocessing.Queue()
p = multiprocessing.Process(target=demo,args=(q,))
p.start()
p.join()
#主进程从队列拿出数据
print(q.qsize()) #输出队列长度
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
三、管道共享数据
import time
import multiprocessing
def demo(conn):
time.sleep(1)
conn.send({"key1":"val1","key2":"val2"})
# 从管道获取数据
data = conn.recv()
print("子进程接收到的数据:",data)
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
#创建管道支持收发
parent_conn,child_conn = multiprocessing.Pipe()
p = multiprocessing.Process(target=demo,args=(child_conn,))
p.start()
#从管道获取数据
msg = parent_conn.recv()
print("主进程接收的数据:",msg)
parent_conn.send(8888)
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