python 多进程使用 multiprocessing 模块实现。关键类和函数包括：process（代表进程）、pool（管理进程和任务分配）、queue（进程间数据传递）、lock（共享资源同步）和 barrier（进程阻塞）。实现基于 fork 系统调用，创建一个子进程并封装在 process 类中。用法：创建进程对象（process）、启动进程（start()）、等待进程完成（join()）、获取结果（result 属性）。示例：使用进程池并行执行 worker 函数，并将结果返回到列表

Python 多进程实现

Python 多进程是通过 multiprocessing 模块来实现的。该模块提供了以下关键类和函数：

• Process： 代表一个独立的进程。
• Pool： 管理一组进程并分发任务。
• Queue： 用于在进程之间传递数据。
• Lock： 用于同步对共享资源的访问。
• Barrier： 用于阻塞进程，直到所有进程都达到某个点。

实现原理

Python 多进程的实现基于 fork 系统调用。fork 会创建一个子进程，该子进程与父进程具有相同的内存空间和资源。然后子进程可以调用 exec 等函数来执行不同的代码。

在 Python 中，Process 类封装了 fork 调用。当创建一个 Process 对象时，fork 就会被调用，创建一个子进程。子进程继承了父进程的内存空间和资源，但它具有自己的进程 ID 和独立的执行流。

如何使用

1. 创建进程： 使用 Process 类创建进程对象，并指定要执行的函数。
2. 启动进程： 调用 start() 方法启动进程。这会调用 fork 并开始执行进程。
3. 等待进程完成： 调用 join() 方法等待进程完成。
4. 获取进程结果： 进程完成时，可以使用 result 属性获取其返回值。

示例

import multiprocessing

def worker(number):
    """Worker function to be executed by each process."""
    print(f"Process {number} is running")
    return number * 2

if __name__ == "__main__":
    # 创建一个包含 4 个进程的进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

    # 创建一个列表，其中包含要处理的数字
    numbers = [1, 2, 3, 4]

    # 将 worker 函数映射到 numbers 列表上的每个数字
    results = pool.map(worker, numbers)

    # 关闭进程池，等待所有进程完成
    pool.close()
    pool.join()

    print(results)  # 输出 [2, 4, 6, 8]

在这个示例中，worker 函数被分配给进程池中的每个进程。进程并行执行 worker 函数，并返回一个包含结果的列表。

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