最近用python的正則表達式處理了一些文本數(shù)據(jù)，需要把結(jié)果寫到文件里面，但是由于文件比較大，所以運行起來花費的時間很長。但是打開任務(wù)管理器發(fā)現(xiàn)CPU只占用了25%，上網(wǎng)找了一下原因發(fā)現(xiàn)是由于一個叫GIL的存在，使得Python在同一時間只能運行一個線程，所以只占用了一個CPU，由于我的電腦是4核的，所以CPU利用率就是25%了。

既然多線程沒有什么用處，那就可以使用多進程來處理，畢竟多進程是可以不受GIL影響的。Python提供了一個multiprocessing的多進程庫，但是多進程也有一些問題，比如，如果進程都需要寫入同一個文件，那么就會出現(xiàn)多個進程爭用資源的問題，如果不解決，那就會使文件的內(nèi)容順序雜亂。這就需要涉及到鎖了，但是加鎖一般會造成程序的執(zhí)行速度下降，而且如果進程在多處需要向文件輸出，也不好把這些代碼整個都鎖起來，如果都鎖起來，那跟單進程還有什么區(qū)別。有一個解決辦法就是把向文件的輸出都整合到一塊去，在這一塊集中加個鎖，這樣問題就不大了。不過還有一種更加優(yōu)雅的解決方式：使用multiprocessing庫的回調(diào)函數(shù)功能。

具體思路跟把文件輸出集中在一起也差不多，就是把進程需要寫入文件的內(nèi)容作為返回值返回給惠和的回調(diào)函數(shù)，使用回調(diào)函數(shù)向文件中寫入內(nèi)容。這樣做在windows下面還有一個好處，在windows環(huán)境下，python的多進程沒有像linux環(huán)境下的多進程一樣，linux環(huán)境下的multiprocessing庫是基于fork函數(shù)，父進程fork了一個子進程之后會把自己的資源，比如文件句柄都傳遞給子進程。但是在windows環(huán)境下沒有fork函數(shù)，所以如果你在父進程里打開了一個文件，在子進程中寫入，會出現(xiàn)ValueError: I/O operation on closed file這樣的錯誤，而且在windows環(huán)境下最好加入if __name__ == '__main__'這樣的判斷，以避免一些可能出現(xiàn)的RuntimeError或者死鎖。

下面是代碼：

from multiprocessing import Pool
import time


def mycallback(x):
  with open('123.txt', 'a+') as f:
    f.writelines(str(x))


def sayHi(num):
  return num


if __name__ == '__main__':
  e1 = time.time()
  pool = Pool()

  for i in range(10):
    pool.apply_async(sayHi, (i,), callback=mycallback)

  pool.close()
  pool.join()
  e2 = time.time()
  print float(e2 - e1)

運行結(jié)果如下：

以上這篇Python多進程寫入同一文件的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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