高效的多进程编程:使用 Python multiprocessing
库进行进程管理
在现代计算机硬件上,CPU 核心的数量日益增多,单线程程序难以充分利用这些资源。因此,了解如何使用 Python 的 multiprocessing
库管理多个进程,充分利用多核 CPU 来提高程序的并行执行能力,成为了一个非常实用的编程技能。在本文中,我将深入探讨 multiprocessing
库,教你如何编写多进程代码,以及如何通过合理的进程管理显著提高程序的性能。
1. 为什么要使用多进程?
Python 解释器中存在一个著名的限制:全局解释器锁(GIL),它阻止了多个线程同时执行 Python 字节码。虽然多线程编程适用于 I/O 密集型任务,但由于 GIL 的存在,多线程不适合 CPU 密集型任务,因为它并不会真正并行执行。这时候,多进程可以派上用场。每个进程都有自己的独立内存空间,互不干扰,因此多进程能绕过 GIL,使得 CPU 密集型任务能够在多核上并行执行。