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Python 多進程和數(shù)據(jù)傳遞的理解

 更新時間：2017年10月09日 11:29:48   作者：wait_for_eva  
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Python 多進程和數(shù)據(jù)傳遞的理解

python不僅線程用的是系統(tǒng)原生線程，進程也是用的原生進程

進程的用法和線程大同小異

import multiprocessing 
 
p = multiprocessing.Process(target=fun,args=())

線程的基本方法在進程中都能夠使用

但是進程和線程中有一個明顯的區(qū)別：可以實現(xiàn)多核的運用

python本身會啟動一個主進程，并且擁有一個主線程把主進程看做一家之主，那主線程也是他本身，其他線程就相當于老婆們
而進程，長大了的兒子們，線程固然是不能分割的，一家人還是要團結(jié)，但是兒子自家的事務，老子卻也不能插手，所以，一家只能占用一個CPU實現(xiàn)單核運用的話，生多個兒子那必然就實現(xiàn)了多核運用

GIL鎖住的，只是一個進程，讓一家人團結(jié)

但是一個進程只有這么一把全量鎖，線程不能單獨跑，那就打包一起跑

多進程就這樣完成了一般語言中多線程的優(yōu)化

數(shù)據(jù)傳遞

多線程，多進程中總有要協(xié)同的工作，都涉及數(shù)據(jù)的交互，不過交互方式有些不同

信息進行傳遞的時候，為了不阻塞執(zhí)行一般會將數(shù)據(jù)放入對列當中而不是直接返回

線程中，由于都屬于同一個進程，定義一個全局的隊列在各線程中就能夠壓入數(shù)據(jù)

進程可能運行在不同的CPU上，因此，相互間的傳遞不能在全局定義，只能通過創(chuàng)建時進行傳入

內(nèi)部操作：傳入的隊列實際上并不是將引用傳入，然后直接操作隊列，這畢竟是不同的CPU上的工作

隊列的傳入實際上是隊列拷貝的傳入，通過pickle拷貝后進行傳入，然后再pickle將數(shù)據(jù)傳回

import multiprocessing 
 
multiprocessing.Queue()

線程和進程都有不同的隊列對象，以實現(xiàn)不同的數(shù)據(jù)交互，不能錯位使用

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