我正在学习python中的并行处理,我对以下程序的执行流程有一些非常具体的疑虑。在这个程序中,我根据流程将我的列表分成两部分。我的目标是两次并行地运行add函数,其中一个进程占用列表的一部分而另一个进程占用其他部分。
import multiprocessing as mp
x = [1,2,3,4]
print('hello')
def add(flag, q_f):
global x
if flag == 1:
dl = x[0:2]
elif flag == 2:
dl = x[2:4]
else:
dl = x
x = [i+2 for i in dl]
print('flag = %d'%flag)
print('1')
print('2')
print(x)
q_f.put(x)
print('Above main')
if __name__ == '__main__':
ctx = mp.get_context('spawn')
print('inside main')
q = ctx.Queue()
jobs = []
for i in range(2):
p = mp.Process(target = add, args = (i+1, q))
jobs.append(p)
for j in jobs:
j.start()
for j in jobs:
j.join()
print('completed')
print(q.get())
print(q.get())
print('outside main')
我得到的输出是
hello
Above main
outside main
flag = 1
1
2
[3, 4]
hello
Above main
outside main
flag = 2
1
2
[5, 6]
hello
Above main
inside main
completed
[3, 4]
[5, 6]
outside main
我的问题是
1)从输出中,我们可以看到一个进程首先执行,然后另一个进程执行。该程序是否实际上使用多个处理器进行并行处理?如果没有,我怎样才能平行处理?如果是平行处理,则打印报告(' 1')打印(' 2')应该随机执行,对吗?
2)我可以通过编程方式检查程序正在运行的处理器吗?
3)为什么主要(hello,main,main)之外的print语句被执行三次?
4)程序执行的流程是什么?
答案 0 :(得分:1)
1)add()
的执行速度可能很快,以至于第二个进程启动时第一次执行已经结束。
2)进程通常不会分配给特定的CPU,而是在它们之间跳转
3)如果您为每个启动的进程使用Windows,则必须再次执行该模块。对于这些执行,__name__
不是'main'
,而是执行所有无条件命令(在if
之外等),例如这些print
。
4)当在Windows上调用start()
的{{1}}时,会启动一个新的Python解释器,这意味着导入(因此执行)必要的模块,并且运行子流程所需的资源被传递给新的翻译(https://docs.python.org/3.6/library/multiprocessing.html#contexts-and-start-methods中描述的“spawn”方法)。然后所有进程独立运行(如果程序没有进行同步)