我们现代的操作系统,都是支持“多任务”的操作系统,对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(process)。比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程。
如果我们将计算器的核心CPU比喻为一座工厂,那么进程就像工厂里的车间,它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻,CPU总是运行一个进程,其他进程处于非运行状态。
看到这大家可能会有一些疑问了,其他进程处于非运行状态"htmlcode">
from random import randint from time import time, sleep def download_task(filename): print('开始下载%s...' % filename) time_to_download = randint(5, 10) sleep(time_to_download) print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download)) def main(): start = time() download_task('MySQL从删库到跑路.pdf') download_task('万万没想到.mp4') end = time() print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start))if __name__ == '__main__': main()
执行结果:
开始下载MySQL从删库到跑路.pdf...
MySQL从删库到跑路.pdf下载完成! 耗费了9秒
开始下载万万没想到.mp4...
万万没想到.mp4下载完成! 耗费了9秒
总共耗费了18.00秒.
从上面的例子可以看出,如果程序中的代码只能按顺序一点点的往下执行,那么即使执行两个毫不相关的下载任务,也需要先等待一个文件下载完成后才能开始下一个下载任务,很显然这并不合理也没有效率。接下来我们使用多进程的方式将两个下载任务放到不同的进程中,代码如下所示:
from multiprocessing import Process from os import getpid from random import randint from time import time, sleep def download_task(filename): print('启动下载进程,进程号[%d].' % getpid()) print('开始下载%s...' % filename) time_to_download = randint(5, 10) sleep(time_to_download) print('%s下载完成! 耗费了%d秒' % (filename, time_to_download)) def main(): start = time() p1 = Process(target=download_task, args=('MySQL从删库到跑路.pdf', )) p1.start() p2 = Process(target=download_task, args=('万万没想到.mp4', )) p2.start() p1.join() p2.join() end = time() print('总共耗费了%.2f秒.' % (end - start)) if __name__ == '__main__': main()
执行结果:
启动下载进程,进程号[568408].
开始下载万万没想到.mp4...万万没想到.
mp4下载完成! 耗费了6秒
启动下载进程,进程号[565896].
开始下载MySQL从删库到跑路.
pdf...MySQL从删库到跑路.pdf下载完成! 耗费了10秒
总共耗费了10.09秒.
运行上面的代码可以明显发现两个下载任务“同时”启动了,而且程序的执行时间将大大缩短,不再是两个任务的时间总和。
以上就是python学习笔记之多进程的详细内容,更多关于Python多进程的资料请关注其它相关文章!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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