[Python]マルチプロセスの概要

すべてのブログすべてのモットー：今日と明日を照らしてください。

0.はじめに

このセクションでは、実験を行い、pythonでのマルチプロセスを要約します。
提案： 最初にマルチスレッドの概念を見てください。このセクションでは概念を繰り返しません。クリックしてください

1.テキスト

1.1デコレータ

関数の実行時間を表示するために使用されるデコレータ、クリックしてください

import threading
import time
import functools
from multiprocessing import Process

c = 0


def count_time(func):
    """装饰器：计算程序运行时间"""

    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        t1 = time.time()
        res = func(*args, **kwargs)
        t2 = time.time()

        # 计算时间
        time_consumed = t2 - t1
        print('{}函数一共花费了{}秒'.format(func.__name__, time_consumed))
        return res

    return wrapper

1.2マルチプロセステストパート

1.2.1テストされた機能は2つの機能です

テストされた機能は次のとおりです。

@count_time
def mop_floor(arg):
    """拖地操作，"""
    global c
    print('开始拖地……')
    for i in range(3):
        time.sleep(1)
        c += 5
        c -= 5
        print('{} is running……c={} !!'.format(arg, c))
    print('---------地拖完了！-----------')


@count_time
def heat_water(arg):
    """烧水操作"""
    global c
    print('我要烧水了……')
    for i in range(4):
        time.sleep(1)
        print('{} is running……c={} !!'.format(arg, c))
    print('------------水烧开了！-------------')

1>。単一プロセス

単一プロセス機能：

@count_time
def single_processing():
    """单进程"""
    # 对两个函数进行测试
    mop_floor('1')
    heat_water('2')
    print('-' * 100)

主な機能：

def main():
    # 单进程
    single_processing()

if __name__ == '__main__':
    main()

単一プロセスの実行結果：

2>。マルチプロセス

マルチプロセス機能

@count_time
def my_processing():
    p1 = Process(target=mop_floor, args=('1',))
    p2 = Process(target=heat_water, args=('2',))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

    # -----------------------------------------
    # process_array = {}
    # n = 1
    # for tid in range(n):
    #     t = Process(target=single_func_tested, args=('1',))
    #     t.start()
    #     process_array[tid] = t
    # for i in range(n):
    #     process_array[i].join()

    print('-' * 100)

主な機能

def main():

    # 多进程
    my_processing()


if __name__ == '__main__':
    main()

その結果、合計時間が短縮されていることがわかります。

1.2.2テスト対象の関数は計算関数です

テスト中の機能

@count_time
def single_func_tested(arg):
    """对一个函数进行测试"""
    sum = 0
    for i in range(10000000):  # 100000
        sum += i

    print('{} over'.format(arg))

1>。単一プロセス

シングルプロセス機能

@count_time
def single_processing():
    """单进程"""

    # 对一个函数进行测试
    single_func_tested('1')
    print('-' * 100)

主な機能：

def main():
    # 单进程
    single_processing()

    # 多进程
    # my_processing()


if __name__ == '__main__':
    main()

単一プロセスの計算結果：

2>。マルチプロセス

マルチプロセス機能

@count_time
def my_processing():

    process_array = {
    
    }
    n = 1
    for tid in range(n):
        t = Process(target=single_func_tested, args=('1',))
        t.start()
        process_array[tid] = t
    for i in range(n):
        process_array[i].join()

    print('-' * 100)

主な機能：

def main():


    # 多进程
    my_processing()


if __name__ == '__main__':
    main()

n = 1の

場合、n = 2の

場合、n = 3の

場合、n = 4の

場合、n = 5の場合、

要約：

1. n <= 4の場合、プログラムの合計実行時間は変化しません。これは、実験マシンに4つのコアがあるため、プロセスが4つ未満の場合はコアで十分です。n> 4の場合、プログラムの実行時間は増加します。開いているプロセスの数がコアの数を超えています。
2. プロセスを開くための条件は、複数のCPUであるか、1つのCPUに複数のコアがあります
3. 単一のプログラムのマルチプロセスは、プログラムの実行時間を短縮することはありません。単一のプログラムをさらに数回実行するだけです。

1.2.3テストされている機能は待機機能です

テスト中の機能

@count_time
def mop_floor(arg):
    """拖地操作，"""
    global c
    print('开始拖地……')
    for i in range(3):
        time.sleep(1)
        c += 5
        c -= 5
        print('{} is running……c={} !!'.format(arg, c))
    print('---------地拖完了！-----------')

1>。単一プロセス

シングルプロセス機能

@count_time
def single_processing():
    """单进程"""
    # 对两个函数进行测试
    mop_floor('1')
    # heat_water('2')

    # 对一个函数进行测试
    # single_func_tested('1')
    print('-' * 100)

主な機能

def main():
    # 单进程
    single_processing()



if __name__ == '__main__':
    main()

結果：

2>。マルチプロセス

マルチプロセス機能：

@count_time
def my_processing():

    n = 1
    for tid in range(n):
        t = Process(target=mop_floor, args=('1',))
        t.start()
        process_array[tid] = t
    for i in range(n):
        process_array[i].join()

    print('-' * 100)

主な機能：

def main():


    # 多进程
    my_processing()


if __name__ == '__main__':
    main()

n = 1の

場合、n = 2の

場合、n = 3の

場合、n = 4の

場合、n = 5の

場合、n = 8の場合、

要約：

1. プロセス理論がコア理論を超えると、合計実行時間はわずかに増加し、その増加は計算関数ほど明白ではありません。
2. 単一のプログラムのマルチプロセスは、プログラムの実行時間を短縮することはありません。単一のプログラムをさらに数回実行するだけです。

上記。

---

総括する：

1. 複数のプロセスを開くための条件は、複数のCPUまたは1つのマルチコアCPUです。
2. 1つのプログラムに対して複数のプロセスを開く、効果なし

1.3ソースコード

https://gist.github.com/onceone/f5489dcc1499c81ee0161f0ea3bb442b

参照

[1] https://blog.csdn.net/weixin_39190382/article/details/107107980
[2] http://www.uml.org.cn/python/201901221.asp
[3] https：//www.jianshu .com / p / 644dbb6d4cc8
[4] https://blog.csdn.net/m0_37324740/article/details/85765167
[5] https://www.cnblogs.com/-qing-/p/11291581.html
[6 ] https://blog.csdn.net/lzy98/article/details/88819425
[7] https://www.cnblogs.com/yssjun/p/11302500.html
[8] https://www.jb51.net /article/167165.htm
[9] https://blog.csdn.net/weixin_44850984/article/details/89165731
[10] https://www.cnblogs.com/justbreaking/p/7218909.html?utm_source=itdadao&utm_medium =紹介