python中进程与线程

from multiprocessing import Process
from os import getpid
from random import randint
from time import time, sleep
 
#实现数据共享方式 管道 .套接字 共享内存区
#进程间通信机制
def download_task(filename):
    print('启动下载进程，进程号[%d].' % getpid())
    print('开始下载%s...' % filename)
    time_to_download = randint(5, 10)
    sleep(time_to_download)
    print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download))


def main():
    start = time()
    p1 = Process(target=download_task, args=('Python从入门到住院.pdf', ))
    p1.start()
    p2 = Process(target=download_task, args=('Peking Hot.avi', ))
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    end = time()
    print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))


if __name__ == '__main__':
    main()

介绍

在上面的代码中，我们通过Process类创建了进程对象，通过target参数我们传入一个函数来表示进程启动后要执行的代码，
后面的args是一个元组，它代表了传递给函数的参数。Process对象的start方法用来启动进程，而join方法表示等待进程执行结束。
运行上面的代码可以明显发现两个下载任务“同时”启动了，而且程序的执行时间将大大缩短，不再是两个任务的时间总和。下面是程序的一次执行结果。

#

启动下载进程，进程号[1530].
开始下载Python从入门到住院.pdf...
启动下载进程，进程号[1531].
开始下载Peking Hot.avi...
Peking Hot.avi下载完成! 耗费了7秒
Python从入门到住院.pdf下载完成! 耗费了10秒
总共耗费了10.01秒.

from multiprocessing import Process, Queue
from random import randint
from time import time


def task_handler(curr_list, result_queue):
    total = 0
    for number in curr_list:
        total += number
    result_queue.put(total)


def main():
    processes = []
    number_list = [x for x in range(1, 100000001)]
    result_queue = Queue()
    index = 0
    # 启动8个进程将数据切片后进行运算
    for _ in range(8):
        p = Process(target=task_handler,
                    args=(number_list[index:index + 12500000], result_queue))
        index += 12500000
        processes.append(p)
        p.start()
    # 开始记录所有进程执行完成花费的时间
    start = time()
    for p in processes:
        p.join()
    # 合并执行结果
    total = 0
    while not result_queue.empty():
        total += result_queue.get()
    print(total)
    end = time()
    print('Execution time: ', (end - start), 's', sep='')


if __name__ == '__main__':
    main()

同一任务加入多个队列中，进行运算