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1、简介

multiprocessing是python的多进程管理包，和threading.Thread类似。

2、如何简单使用

from multiprocessing import Processdef func(name):    print('hello', name)if __name__ == "__main__":    p = Process(target=func,args=('zhangyanlin',))    p.start()    p.join()  # 等待进程执行完毕

3、多进程共享数据情况下的使用方法

• Array,Value：存储在一个共享内存地图里，具体示例：

from multiprocessing import Array,Value,Processdef func(a,b):    a.value = 3.333333333333333    for i in range(len(b)):        b[i] = -b[i]if __name__ == "__main__":    num = Value('d',0.0)    arr = Array('i',range(11))    c = Process(target=func,args=(num,arr))    d= Process(target=func,args=(num,arr))    c.start()    d.start()    c.join()    d.join()    print(num.value)    for i in arr:        print(i)输出：3.333333333333333012345678910

说明：

创建num和arr时，“d”和“i”参数由Array模块使用的typecodes创建：“d”表示一个双精度的浮点数，“i”表示一个有符号的整数，这些共享对象将被线程安全的处理。

Array(‘i’, range(10))中的‘i’参数：

‘c’: ctypes.c_char　　　　 ‘u’: ctypes.c_wchar　　　　‘b’: ctypes.c_byte　　　　 ‘B’: ctypes.c_ubyte‘h’: ctypes.c_short　　　  ‘H’: ctypes.c_ushort　　  ‘i’: ctypes.c_int　　　　　 ‘I’: ctypes.c_uint‘l’: ctypes.c_long,　　　　‘L’: ctypes.c_ulong　　　　‘f’: ctypes.c_float　　　　‘d’: ctypes.c_double

• Manager：由Manager()返回的manager提供list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array类型的支持，具体示例：

from multiprocessing import Process,Managerdef f(d,l):    d["name"] = "zhangyanlin"    d["age"] = 18    d["Job"] = "pythoner"    l.reverse()if __name__ == "__main__":    with Manager() as man:        d = man.dict()        l = man.list(range(10))        p = Process(target=f,args=(d,l))        p.start()        p.join()        print(d)        print(l)输出：{'name': 'zhangyanlin', 'age': 18, 'Job': 'pythoner'}[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

说明：

Server process manager比 shared memory 更灵活，因为它可以支持任意的对象类型。另外，一个单独的manager可以通过进程在网络上不同的计算机之间共享，不过他比shared memory要慢。

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