使用multiprocessing模塊實現(xiàn)多進程并發(fā)地遍歷arr1中的值，從arr2中查找是否存在的步驟如下：

• 導入multiprocessing模塊：import multiprocessing
• 創(chuàng)建查找函數(shù)：定義一個函數(shù)，用于在arr2中查找arr1的值。可以在這個函數(shù)中實現(xiàn)具體的查找邏輯，并返回查找結(jié)果。
• 創(chuàng)建進程池：使用multiprocessing.Pool()函數(shù)創(chuàng)建一個進程池，并指定進程池的大小，如pool = multiprocessing.Pool(processes=4)。
• 提交任務(wù)：使用進程池的apply_async()方法提交任務(wù)。將查找函數(shù)、要查找的值和arr2作為參數(shù)傳遞給apply_async()方法，如pool.apply_async(search_func, (value, arr2))。
• 等待任務(wù)完成：使用進程池的close()方法關(guān)閉進程池，然后使用join()方法等待所有任務(wù)完成，如pool.close()和pool.join()。

下面是一個簡單的示例代碼：

import multiprocessing
def search_func(value1, array2):
    if value1 in array2:
        f = f"{value1} exists in array2"
        print(f)
        return f
    else:
        f = f"{value1} does not exists in array2"
        print(f)
        return f
if __name__ == "__main__":
    multiprocessing.freeze_support()
    # 創(chuàng)建進程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    # 提交任務(wù)
    # 遍歷arr1中的值 從arr2中查找是否存在
    arr1 = [1,2,10]
    arr2 = [1,3,4,6,8,2]
    for v1 in arr1:
        pool.apply_async(search_func, (v1,arr2))
    pool.close()
    pool.join()

1 exists in array2
2 exists in array2
10 does not exists in array2

在上述示例代碼中，創(chuàng)建了一個大小為4的進程池，并通過apply_async()方法提交了兩個任務(wù)。通過觀察輸出可以看到，這些任務(wù)是并發(fā)地運行的。請根據(jù)自己的具體需求，調(diào)整進程池的大小和任務(wù)提交的方式。

報錯：

RuntimeError: 
        An attempt has been made to start a new process before the
        current process has finished its bootstrapping phase.
        This probably means that you are not using fork to start your
        child processes and you have forgotten to use the proper idiom
        in the main module:
            if __name__ == '__main__':
                freeze_support()
                ...
        The "freeze_support()" line can be omitted if the program
        is not going to be frozen to produce an executable.

這個錯誤是由于在Windows系統(tǒng)上使用multiprocessing模塊時未正確處理主模塊的邏輯引起的。為了解決這個問題，按照錯誤信息中給出的建議，在主模塊中添加以下代碼：

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()
    # your code here

這樣做可以確保在主模塊中使用多進程時正確處理進程的啟動和初始化過程。請將你的代碼放在# your code here的位置，并在主模塊中進行進一步測試。

到此這篇關(guān)于Python使用multiprocessing模塊實現(xiàn)多進程并發(fā)處理大數(shù)據(jù)量的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python多進程并發(fā)處理大數(shù)據(jù)量內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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