Python使用multiprocessing模块实现多进程并发处理大数据量的示例代码

使用multiprocessing模块实现多进程并发地遍历arr1中的值，从arr2中查找是否存在的步骤如下：

• 导入multiprocessing模块：import multiprocessing
• 创建查找函数：定义一个函数，用于在arr2中查找arr1的值。可以在这个函数中实现具体的查找逻辑，并返回查找结果。
• 创建进程池：使用multiprocessing.Pool()函数创建一个进程池，并指定进程池的大小，如pool = multiprocessing.Pool(processes=4)。
• 提交任务：使用进程池的apply_async()方法提交任务。将查找函数、要查找的值和arr2作为参数传递给apply_async()方法，如pool.apply_async(search_func, (value, arr2))。
• 等待任务完成：使用进程池的close()方法关闭进程池，然后使用join()方法等待所有任务完成，如pool.close()和pool.join()。

下面是一个简单的示例代码：

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()
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    # 提交任务
    # 遍历arr1中的值 从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

在上述示例代码中，创建了一个大小为4的进程池，并通过apply_async()方法提交了两个任务。通过观察输出可以看到，这些任务是并发地运行的。请根据自己的具体需求，调整进程池的大小和任务提交的方式。

报错：

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.

这个错误是由于在Windows系统上使用multiprocessing模块时未正确处理主模块的逻辑引起的。为了解决这个问题，按照错误信息中给出的建议，在主模块中添加以下代码：

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

这样做可以确保在主模块中使用多进程时正确处理进程的启动和初始化过程。请将你的代码放在# your code here的位置，并在主模块中进行进一步测试。

到此这篇关于Python使用multiprocessing模块实现多进程并发处理大数据量的文章就介绍到这了,更多相关Python多进程并发处理大数据量内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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