Python-多任务与多进程

# 知识点1：并发 vs 并行# ----------------------------------------------------------# · 并发（Concurrency）：在一段时间内交替执行多个任务。#    单核 CPU 通过快速切换任务实现"看起来同时"的效果。# · 并行（Parallelism）：在同一时刻真正同时执行多个任务。#    需要多核 CPU，每个核心独立运行一个任务。# · 类比：并发 = 一个人同时吃三个馒头，轮流咬；#         并行 = 三个人各吃一个馒头。# ----------------------------------------------------------# 知识点2：进程的概念# ----------------------------------------------------------# · 程序：保存在硬盘上的代码文件，是静态的（如 .py 文件）。# · 进程：程序被加载到内存中运行起来的实例，是动态的。# · 进程 = 操作系统进行资源分配和调度运行的基本单位。# · 每个进程拥有独立的内存空间，彼此不共享全局变量。# · 多进程适合 CPU 密集型任务（计算量大）。# ----------------------------------------------------------# 知识点3：__name__ 变量# ----------------------------------------------------------# · __name__ 是 Python 的内置变量，表示当前模块的名称。# · 当 .py 文件被直接运行时，__name__ = "__main__"# · 当 .py 文件被 import 导入时，__name__ = 文件名（不含 .py）# · 用途：区分"脚本直接运行"还是"被其他模块导入"。print(__name__)  # 直接运行本文件时输出 "__main__"if __name__ == "__main__":    # 知识点：这个 if 判断被称为"程序入口守卫"。    # 直接运行 → 条件满足，代码被执行    # 被 import → 条件不满足，代码被跳过（避免导入时意外执行）    print("执行的为当前文件")# ----------------------------------------------------------# 知识点4：multiprocessing 模块# ----------------------------------------------------------# · Python 内置的跨平台多进程模块。# · 核心类：Process — 代表一个进程对象。# · 核心方法：#     Process(target=函数名)  → 创建进程对象，绑定目标函数#     .start()                → 启动进程（会在新进程中执行 target 函数）#     .join()                 → 等待该进程结束（阻塞当前进程）#     .is_alive()             → 判断进程是否还在运行# import multiprocessing# import time## def sing():#     for i in range(3):#         print("sing")#         time.sleep(1)## def dance():#     for i in range(3):#         print("dance")#         time.sleep(1)## if __name__ == "__main__":#     # 创建两个进程对象#     sing_process = multiprocessing.Process(target=sing)#     dance_process = multiprocessing.Process(target=dance)##     # 启动进程：两个进程同时执行，互不阻塞#     sing_process.start()#     dance_process.start()##     # 对比：直接调用函数则是串行执行#     # sing()   # 等 sing 执行完才能执行 dance#     # dance()# ----------------------------------------------------------# 知识点5：多进程传参 — args 和 kwargs# ----------------------------------------------------------# · args：通过元组按位置传参，如 args=(4, "小明")# · kwargs：通过字典按关键字传参，如 kwargs={"num": 5, "name": "小红"}# · 二者可以同时使用：args 传位置参数，kwargs 传关键字参数。# · 注意：args 元组只有一个参数时，必须加逗号 args=(42,)，#    否则 (42) 会被当作括号表达式而非元组。# import multiprocessing# import time## def sing(num, name):#     for i in range(3):#         print(f"{name} sing {num}")#         time.sleep(1)## def dance(num, name):#     for i in range(3):#         print(f"{name} dance {num}")#         time.sleep(1)## if __name__ == "__main__":#     # 元组传参 (args)，按位置匹配#     sing_process = multiprocessing.Process(target=sing, args=(4, "小明"))#     # 字典传参 (kwargs)，按键名匹配#     dance_process = multiprocessing.Process(#         target=dance, kwargs={"num": 5, "name": "小红"}#     )#     sing_process.start()#     dance_process.start()# ----------------------------------------------------------# 知识点6：进程编号 — os.getpid() 与 os.getppid()# ----------------------------------------------------------# · os.getpid()  ：获取当前进程的 ID（PID），操作系统唯一标识。# · os.getppid() ：获取当前进程的父进程 ID。# · 主进程：执行 python 命令的那个进程。# · 子进程：由主进程通过 Process 创建出来的进程。# · 每个子进程的 ppid 就是主进程的 pid。# import multiprocessing# import time# import os## def work(num, name):#     print(f"子进程 PID={os.getpid()}, 父进程 PPID={os.getppid()}")#     for i in range(3):#         print(f"{name} work {num}")#         time.sleep(1)## if __name__ == "__main__":#     print(f"主进程 PID={os.getpid()}")#     p = multiprocessing.Process(target=work, args=(1, "任务"))#     p.start()# ----------------------------------------------------------# 知识点7：守护进程 — daemon# ----------------------------------------------------------# · 默认行为：主进程会等待所有子进程执行完毕后才退出。# · 守护进程：主进程退出时，守护子进程会立即被终止，不管有没有执行完。# · 设置方式有两种（效果相同）：#     方式一：Process(target=..., daemon=True)    ← 构造时传入#     方式二：p.daemon = True                     ← 设置属性（必须在 start() 之前）# · 适用场景：后台日志、监控心跳、临时辅助任务（主任务结束就无需再跑）。# import multiprocessing# import time## def chat(num, name):#     for i in range(num):#         print(f"和 {name} 聊天")#         time.sleep(0.2)## if __name__ == "__main__":#     # 方式一：构造函数直接设置 daemon=True#     # chat_process = multiprocessing.Process(target=chat, args=(10, "小明"), daemon=True)##     # 方式二：先创建对象，再设置 daemon 属性（必须在 start() 之前设置）#     chat_process = multiprocessing.Process(target=chat, args=(10, "小明"))#     chat_process.daemon = True       # 必须在 start() 之前设置，否则报错#     chat_process.start()##     time.sleep(1)                    # 主进程等 1 秒#     print("主进程结束")               # 主进程结束后，守护子进程自动终止#     # 如果不设 daemon，即使打印了"主进程结束"，子进程还会继续跑完 10 次#     # 设置了 daemon 后，"主进程结束"打印后子进程立即消失# ----------------------------------------------------------# 知识点8（补充）：进程不共享全局变量# ----------------------------------------------------------# · 每个子进程拥有独立的内存空间，全局变量不会在进程间共享。# · 子进程修改全局变量，主进程和其他子进程都看不到。# · 这是多进程与多线程的关键区别之一。# · 如需进程间通信，使用 Queue、Pipe、Manager 等。