多处理程序包支持生成过程。它是指加载和执行新的子进程的函数。为了让孩子终止或继续执行并发计算，则当前进程必须使用类似于线程模块的API等待。
当我们使用Multiprocessing时，首先要创建过程对象。然后，它调用一个start()方法。
from multiprocessing import Process
def display():
print ('Hi !! I am Python')
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=display)
p.start()
p.join()在此示例中，首先我们导入Process类，然后使用该display()函数启动Process对象。
然后，用start()方法开始处理，然后用该join()方法完成处理。
我们还可以使用args关键字将参数传递给函数。
from multiprocessing import Process
def display(my_name):
print ('Hi !!!' + " " + my_name)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=display, args=('Python',))
p.start()
p.join()在此示例中，我们创建一个过程，该过程计算数字的立方并将所有结果打印到控制台。
from multiprocessing import Process
def cube(x):
for x in my_numbers:
print('%s cube is %s' % (x, x**3))
if __name__ == '__main__':
my_numbers = [3, 4, 5, 6, 7, 8]
p = Process(target=cube, args=('x',))
p.start()
p.join
print ("Done")输出结果
Done 3 cube is 27 4 cube is 64 5 cube is 125 6 cube is 216 7 cube is 343 8 cube is 512
我们也可以一次创建多个流程。
在此示例中，首先我们创建一个进程，即process1，该进程仅计算一个数字的立方，与此同时，第二个进程process2正在检查该数字是偶数还是奇数。
from multiprocessing import Process
def cube(x):
for x in my_numbers:
print('%s cube is %s' % (x, x**3))
def evenno(x):
for x in my_numbers:
if x % 2 == 0:
print('%s is an even number ' % (x))
if __name__ == '__main__':
my_numbers = [3, 4, 5, 6, 7, 8]
my_process1 = Process(target=cube, args=('x',))
my_process2 = Process(target=evenno, args=('x',))
my_process1.start()
my_process2.start()
my_process1.join()
my_process2.join()
print ("Done")输出结果
3 cube is 27 4 cube is 64 5 cube is 125 6 cube is 216 7 cube is 343 8 cube is 512 4 is an even number 6 is an even number 8 is an even number Done
多处理支持管道和队列，这是进程之间的两种通信通道。
在多处理中，当我们要在进程之间进行通信时，在这种情况下使用管道。
from multiprocessing import Process, Pipe def myfunction(conn): conn.send(['hi!! I am Python']) conn.close() if __name__ == '__main__': parent_conn, child_conn = Pipe() p = Process(target=myfunction, args=(child_conn,)) p.start() print (parent_conn.recv() ) p.join()
输出结果
['hi !!! I am Python']
管道返回两个连接对象，它们代表管道的两端。每个连接对象都有两种方法send()，一种是recv()方法，另一种是方法。
在此示例中，首先我们创建一个过程，该过程打印消息“ hi !! I am Python”，然后共享数据。
当我们在进程之间传递数据时，那时我们可以使用Queue对象。
import multiprocessing def evenno(numbers, q): for n in numbers: if n % 2 == 0: q.put(n) if __name__ == "__main__": q = multiprocessing.Queue() p = multiprocessing.Process(target=evenno, args=(range(10), q)) p.start() p.join() while q: print(q.get())
输出结果
0 2 4 6 8
在此示例中，首先创建一个检查天气是否为偶数的函数。如果数字是偶数，则将其插入队列的末尾。然后，我们创建一个队列对象和一个流程对象，然后启动流程。
最后检查队列是否为空。
当我们打印数字时，首先我们打印在队列前面的值，然后打印下一个，依此类推。
在这种情况下，如果我们希望一次只执行一个进程，则使用Locks。这意味着时间会阻止其他进程执行类似的代码。该过程完成后，将释放锁定。
from multiprocessing import Process, Lock
def dispmay_name(l, i):
l.acquire()
print ('Hi', i)
l.release()
if __name__ == '__main__':
my_lock = Lock() my_name = ['Aadrika', 'Adwaita', 'Sakya', 'Sanj']
for name in my_name:
Process(target=dispmay_name, args=(my_lock,name)).start()输出结果
Hi Aadrika Hi Adwaita Hi Sakya Hi Sanj
多处理模块还提供了日志记录模块，以确保如果日志记录包不使用锁功能，则在执行过程中进程之间的消息会混合在一起。
import multiprocessing, logging
logger = multiprocessing.log_to_stderr()
logger.setLevel(logging.INFO)
logger.warning('Error has occurred')在此示例中，首先导入日志记录和多处理模块，然后使用multiprocessing.log_to_stderr()方法。然后调用get_logger()并添加到sys.stderr中，最后我们设置记录器的级别并传递消息。