利用 Python 实现多任务进程攻略

什么是多任务？

多任务是计算机处理多个任务的能力，它可以同时执行多个任务。在操作系统中，多任务可以通过进程和线程实现。

什么是进程？

进程是具有独立功能的正在执行的程序，它是操作系统资源分配的基本单位。每个进程都有自己的独立地址空间、栈、堆和代码段等，因此它们之间是独立的。

Python中可以通过multiprocessing模块实现多进程，该模块提供了Process类来创建和管理进程。

实现多任务进程的步骤

1. 引入multiprocessing模块

import multiprocessing

2. 创建进程

def func1(arg1, arg2):
    print("arg1 = %s, arg2 = %s" % (arg1, arg2))

if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=func1, args=('a', 'b'))

在上面的例子中，我们定义了一个函数func1，并创建了一个名为p1的进程，该进程将会执行func1函数。

3. 启动进程

if __name__ == '__main__':
    p1.start()

启动进程的方式很简单，只需要调用Process对象的start()方法，进程p1就会开始执行。

4. 等待进程结束

if __name__ == '__main__':
    p1.join()

在创建和启动进程之后，我们通常需要等待进程执行结束，这可以通过Process对象的join()方法来实现。

示例1：并发执行多个任务

我们可以创建多个进程，并让它们并发执行不同的任务。在下面的例子中，我们创建了两个进程，分别执行func1和func2函数。

def func2(arg1, arg2):
    print("arg1 + arg2 = %s" % (arg1 + arg2))

if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=func1, args=('a', 'b'))
    p2 = multiprocessing.Process(target=func2, args=(1, 2))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

示例2：批量处理任务

我们可以创建多个进程，并让它们批量处理一系列任务。在下面的例子中，我们创建了四个进程，每个进程处理一个数字，最后将它们的结果汇总。

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=square, args=(1,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=square, args=(2,))
    p3 = multiprocessing.Process(target=square, args=(3,))
    p4 = multiprocessing.Process(target=square, args=(4,))
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    p4.start()
    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()
    p4.join()
    results = []
    for p in [p1,p2,p3,p4]:
        p.join()
        results.append(p.exitcode)
    print(results)

在上面的例子中，我们定义了square函数来计算一个数字的平方。我们创建了四个进程来分别计算1、2、3、4的平方，并将这些结果保存在results列表中。最后我们打印出results列表，即得到每个进程的结果。

总结

通过Python的multiprocessing模块，我们可以很方便地实现多任务的并发和协作，进而提高程序的处理效率。