Python使用multiprocessing实现多线程-编程教程-阁主学习小站

摘要：

又是学习的一天，今天学习Python的多线程，千里之行始于足下！
大部分谈多进程，都会提多核cpu，这给初学者或小白一个错觉。就是只有多核cpu才能够多进程。我就这样，因为这个错觉，认为自己的电脑2核，只能处理两个进程，进而觉得多进程没有实际作用，而放弃使用多进程。可实际上cpu核数和多进程没有必然联系。单核cpu也可以处理多进程。进程只是更高级的线程，可以理解成对线程的包装和组合。cpu在处理线程和进程时，都是用切换来实现。只是多核就不用切换频繁，效率更高。

## 工作方式
**apply()：**阻塞主进程, 并且一个一个按顺序地执行子进程, 等到全部子进程都执行完毕后 ,继续执行apply()后面主进程的代码
**apply_async()：**非阻塞异步的, 他不会等待子进程执行完毕, 主进程会继续执行, 他会根据系统调度来进行进程切换
**join()的作用: **在进程中可以阻塞主进程的执行, 直到等待子线程全部完成之后, 才继续运行主线程后面的代码
## freeze_support()介绍
Python多进程multiprocessing在windows的Dos或者idle下运行不了会报错。打包成exe包双击之后会一直打开exe，导致内存溢出。在linux下没有问题。在Pycharm下运行也不会有问题，只要在main入口下添加 multiprocessing.freeze_support()就可以解决这个bug。
```python
if __name__ == '__main__':
 # 防止打包exe导致内存溢出
 multiprocessing.freeze_support()
```
## 代码实现
实现同时启动4个子进程，然后如果有一个子进程运行结束后再启动一个新的子进程。使进程池的数量一直是保持4个进程运行
```python
import time
import multiprocessing

def fun_c(id):
    print('进程(%d)开始' % (id))
    time.sleep(1)
    print('进程(%d)结束' % (id))

if __name__ == '__main__':
    print('主进程开始')
    # 防止打包exe导致内存溢出
    multiprocessing.freeze_support()
    # 创建4个子进程
    p = multiprocessing.Pool(4)
    count = 0
    while True:
        p.apply_async(fun_c, args=(count,))
        count += 1
    p.close()
    p.join()
    print('主进程结束')
```
![多线程测试结果](https://www.mainblog.cn/zb_users/upload/2022/11/202211081014556339725.png)

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