一 打开命令行，查看本机IP
windows + r
命令行输入：cmd + ipconfig
然后查看IPv4的地址：192.168.1*6.1
ipconfig二 函数式多进程
from multiprocessing import Process
import os, timedef func(name):print('进程的ID：', os.getpid())print('父进程的ID：', os.getppid())print('当前进程的名称：', name)time.sleep(3)if __name__ == '__main__':# aprocess_lst = []for i in range(10):p = Process(target=func, args=(f'进程的名称为：{i}',)) # 默认调用init# 启动进程p.start()process_lst.append(p)for p in process_lst:p.join() # 阻塞主进程，等待P进程执行完后继续print('主进程结束！')三 继承式多进程
p.join() 等待子进程结束后才进行下一步的操作
from multiprocessing import Process
import time, osclass MyProcess(Process):def __init__(self, name): # 初始化方法， 创建MyProcess时被调用Process.__init__(self) # 调用父类的初始化self.name = name# 继承式必须重写run方法def run(self):print('进程的ID：', os.getpid())print('父进程的ID：', os.getppid())print('当前进程的名称：', self.name)time.sleep(3)if __name__ == '__main__':process_lst = []for i in range(10):p = MyProcess(f'进程的名称：{i}')p.start()process_lst.append(p)for p in process_lst:p.join()print('主进程执行完毕')四 进程间通信 (使用队列的方式， queue)
from multiprocessing import Process, Queue
import os
import random# 入队的进程
class WriteProcess(Process):def __init__(self, name, q):Process.__init__(self)self.name = nameself.q = qdef run(self):print(f'进程的名称：{self.name}, 进程的ID:{os.getpid()}')# 入队操作for i in range(1, 6):x = random.randint(1000, 6666)print(f'入队元素：{x}')self.q.put(x)print('入队执行结束')# 出队的进程
class ReadProcess(Process):def __init__(self, name, q):Process.__init__(self)self.name = nameself.q = qdef run(self):print(f'进程的名称：{self.name}, 进程的ID：{os.getpid()}')# 入队操作for i in range(1, 6):print(f'出队元素---------->{self.q.get()}') # get是队列的方法if __name__ == '__main__':# 主程序queue = Queue() ## 创建子进程的对象write_process = WriteProcess('writer', queue)read_process = ReadProcess('reader', queue)# 启动进程write_process.start()read_process.start()五 管道的当时做通信 (pipe)
1 需要在进程的init中配置：self.p = pipe
2 数据发送使用：p.send(value)
3 数据接收使用： p.recv(value)
from multiprocessing import Process, Pipe
import osclass WriteProcess(Process):def __init__(self, name, pipe):Process.__init__(self)self.name = nameself.p = pipe # pipe 是方法的局部变量，而self.p是类的实例属性，可以在类的任意方法中使用，而PIPE只能在init中使用def run(self):print(f'进程的名称：{self.name}, 进程的ID:{os.getpid()}')for i in range(1, 9):# 调用管道发送数据的方法: sendself.p.send(i)print(f'写入进程执行完毕')class ReadProcess(Process):def __init__(self, name, pipe):Process.__init__(self)self.name = nameself.p = pipedef run(self):print(f'进程的名称：{self.name}')for i in range(5):print(f'出队元素：{self.p.recv()}') # recv()接收数据if __name__ == '__main__':#p1, p2 = Pipe() # p1, p2指管道的两点，每一端对应一个进程wb = WriteProcess('writer', p1)rp = ReadProcess('reader', p2)# 启动进程wb.start()rp.start()六 进程池
1 p.apply(run, ('任务' + str(i),)) # 同步执行
2 p.apply_async(run, ('任务' + str(i),)) # 异步执行
# 函数式多进程
from multiprocessing.pool import Pool
import os, time, randomdef run(name):start = time.time() # 开始时间print(f'任务名称：{name}, 进程的ID:{os.getpid()}')time.sleep(random.choice([1, 2, 3, 4, 5])) # 注意choice 要有()end = time.time()print(f' ________________+ 任务名称：{name}, 进程的ID：{os.getpid()}, 耗时：{round(end - start, 2)}')if __name__ == '__main__':p = Pool(5) # 5个进程的进程池# 5个进程，10个任务for i in range(10):# p.apply_async(run, ('任务' + str(i),)) # 异步执行p.apply(run, ('任务' + str(i),)) # 同步执行p.close()p.join()print('主进程结束')
