Python多进程知识点整理

Python多进程编程是一种利用多个CPU或多核CPU的计算机系统，同时执行多个任务的编程技术。 它是一项重要的技术，可以提高程序的运行速度，提高程序的性能。 Python中的多进程编程，主要是通过multiprocessing模块来实现的，multiprocessing模块提供了一系列的类和函数，可以让我们更加方便地实现多进程编程。

1. Process类

Process类是multiprocessing模块中提供的一个类，它可以创建一个进程对象，它有一个target参数，用来指定进程的执行函数，以及args参数，用来传递给执行函数的参数，同时还可以指定进程的名字等。

2. Queue类

Queue类是multiprocessing模块提供的一个类，它可以创建一个队列，用来在多个进程之间传递消息。它可以实现进程之间的通信，从而实现多进程的协作。

3. Pool类

Pool类是multiprocessing模块提供的一个类，它可以创建一个进程池，用来管理多个进程，它可以指定进程池中的进程数量，也可以指定每个进程的执行函数，可以实现多进程的分布式处理。

4. Lock类

Lock类是multiprocessing模块提供的一个类，它可以创建一个锁，用来保护多个进程之间的共享数据，使得多个进程不会同时访问一个共享数据，从而避免数据混乱的情况。

5. Event类

Event类是multiprocessing模块提供的一个类，它可以创建一个事件，用来在多个进程之间传递信号，它可以实现进程之间的同步，从而实现多进程的协作。

6. Semaphore类

Semaphore类是multiprocessing模块提供的一个类，它可以创建一个信号量，用来控制多个进程之间的访问，它可以实现进程之间的同步，从而实现多进程的协作。

7. Barrier类

Barrier类是multiprocessing模块提供的一个类，它可以创建一个屏障，用来阻止多个进程同时执行，只有当所有进程都到达屏障时，才会继续执行。

8. Pipe类

Pipe类是multiprocessing模块提供的一个类，它可以创建一个管道，用来在多个进程之间传递数据，它可以实现进程之间的通信，从而实现多进程的协作。

9. Manager类

Manager类是multiprocessing模块提供的一个类，它可以创建一个管理器，用来管理多个进程之间的共享数据，它可以实现进程之间的通信，从而实现多进程的协作。 总之，Python多进程编程是一种重要的技术，它可以提高程序的运行速度，提高程序的性能，通过multiprocessing模块提供的Process、Queue、Pool、Lock、Event、Semaphore、Barrier、Pipe和Manager类，可以更加方便地实现多进程编程。

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