Python多进程编程详解：一个实用的任务分发与处理示例

在现代计算中，利用多核CPU的能力来提高程序的性能已成为必不可少的技能。Python的multiprocessing模块提供了简便的接口来实现多进程并行计算。本文将通过一个实际的代码示例，详细介绍如何使用Python的多进程来分发和处理任务。

引言

在处理大量任务时，单线程或单进程往往无法充分利用多核CPU的性能。通过多进程并行处理，可以显著提高程序的执行效率。下面，我们将介绍一个完整的代码示例，演示如何使用multiprocessing模块实现任务的并行处理。

代码结构概览

首先，让我们先看一下代码的整体结构：

python
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import logging
import time
from multiprocessing import cpu_count, get_context

def process_task(task_queue, enable_trigger):
    # 处理任务的工作进程函数
    pass

def distribute_tasks(task_queue, batch_size, incremmental, task_size):
    # 分发任务到任务队列
    pass

def main():
    # 主函数，设置多进程环境并启动任务处理
    pass

if __name__ == '__main__':
    main()

代码主要包含以下几个部分：

1. 导入必要的模块：包括logging、time和multiprocessing。
2. 定义工作进程函数：process_task，用于处理从任务队列中获取的任务。
3. 定义任务分发函数：distribute_tasks，用于将任务放入任务队列。
4. 主函数：main，设置多进程环境，启动工作进程，并分发任务。

详细代码解析

接下来，我们将逐步解析代码的每个部分。

1. 导入模块

python
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import logging
import time
from multiprocessing import cpu_count, get_context

• logging：用于记录日志信息，方便调试和监控程序运行。
• time：用于记录时间，计算程序运行耗时。
• multiprocessing：核心模块，提供创建多进程所需的功能。

2. 定义工作进程函数 process_task

python
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def process_task(task_queue, enable_trigger):
    while True:
        task = task_queue.get()
        if task is None:
            # 接收到退出信号，结束循环
            task_queue.task_done()
            break
        # 处理任务（此处为占位符，实际逻辑需自行实现）
        logging.info(f"Processing task: {task}")
        time.sleep(0.1)  # 模拟处理时间
        task_queue.task_done()

功能说明：

• 不断从task_queue中获取任务。
• 如果接收到None，表示需要结束进程，跳出循环。
• 否则，处理任务（此处用time.sleep(0.1)模拟处理时间）。
• 调用task_queue.task_done()，表示任务已处理完毕。

关键点：

• 使用while True循环，使进程持续运行，直到接收到退出信号。
• 使用task_queue.get()从队列中获取任务，队列是进程间通信的主要方式。
• 通过task_queue.task_done()通知队列，任务已完成。

3. 定义任务分发函数 distribute_tasks

python
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def distribute_tasks(task_queue, batch_size, incremmental, task_size):
    # 将任务分发到任务队列中
    for i in range(batch_size):
        task_queue.put(f"Task {i}")
    logging.info(f"Distributed {batch_size} tasks.")

功能说明：

• 将一批任务放入task_queue中，供工作进程消费。
• batch_size决定了任务的数量。

关键点：

• 使用task_queue.put()将任务放入队列。
• 任务可以是任何可序列化的对象，这里使用字符串表示。

4. 主函数 main

python
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def main():
    start = time.time()
    max_workers = 0
    enable_trigger = False
    incremmental = True  # 假设这是一个布尔标志

    num_processor = int(max_workers) or cpu_count()
    task_size = num_processor * 3
    ctx = get_context('spawn')  # 使用'spawn'以兼容Windows
    batch_size = 1000

    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    logging.info(
        f"[start update candidate resume lang]: "
        f"use processors {num_processor}, "
        f"task_length {task_size}"
    )

    task_queue = ctx.JoinableQueue(maxsize=task_size)
    # 创建工作进程
    workers = []
    for _ in range(num_processor):
        p = ctx.Process(target=process_task, args=(task_queue, enable_trigger))
        p.start()
        workers.append(p)

    # 分发任务
    distribute_tasks(task_queue, batch_size, incremmental, task_size)

    # 等待所有任务完成
    task_queue.join()

    # 发送信号以停止工作进程
    for _ in workers:
        task_queue.put(None)

    # 等待所有工作进程结束
    for p in workers:
        p.join()

    logging.info(f"Finished processing in {time.time() - start} seconds.")

功能说明：

• 设置多进程环境，创建工作进程。
• 分发任务到任务队列。
• 等待任务完成，发送结束信号，关闭进程。

关键点详解：

a. 初始化参数

python
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start = time.time()
max_workers = 0
enable_trigger = False
incremmental = True  # 假设这是一个布尔标志

• start：记录开始时间，用于计算总耗时。
• max_workers：最大工作进程数，默认为0。
• enable_trigger和incremmental：控制流程的标志变量。

b. 确定进程数量和任务队列大小

python
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num_processor = int(max_workers) or cpu_count()
task_size = num_processor * 3
ctx = get_context('spawn')  # 使用'spawn'以兼容Windows
batch_size = 1000

• num_processor：如果max_workers为0，则使用cpu_count()获取CPU核心数。
• task_size：任务队列的最大大小，设置为进程数的3倍。
• ctx：获取上下文，这里使用spawn以兼容Windows操作系统。
• batch_size：一次分发的任务数量。

c. 配置日志

python
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logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info(
    f"[start update candidate resume lang]: "
    f"use processors {num_processor}, "
    f"task_length {task_size}"
)

• 配置日志级别为INFO，用于输出信息。
• 记录使用的处理器数量和任务长度。

d. 创建任务队列和工作进程

python
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task_queue = ctx.JoinableQueue(maxsize=task_size)
# 创建工作进程
workers = []
for _ in range(num_processor):
    p = ctx.Process(target=process_task, args=(task_queue, enable_trigger))
    p.start()
    workers.append(p)

• 创建一个可加入的任务队列JoinableQueue，指定最大大小maxsize。
• 使用Process创建工作进程，目标函数为process_task，并传入参数。
• 启动进程并将其添加到workers列表中。

e. 分发任务

python
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distribute_tasks(task_queue, batch_size, incremmental, task_size)

• 调用distribute_tasks函数，将任务放入任务队列中。

f. 等待任务完成并关闭进程

python
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# 等待所有任务完成
task_queue.join()

# 发送信号以停止工作进程
for _ in workers:
    task_queue.put(None)

# 等待所有工作进程结束
for p in workers:
    p.join()

• task_queue.join()：阻塞主进程，直到队列中的所有任务都被处理完毕。
• 通过向每个工作进程发送None，通知它们退出循环，结束进程。
• 使用p.join()等待所有进程结束，确保资源被正确释放。

g. 输出总耗时

python
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logging.info(f"Finished processing in {time.time() - start} seconds.")

• 计算并输出程序的总运行时间。

5. 运行主函数

python
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if __name__ == '__main__':
    main()

• 确保只有在直接运行脚本时才执行main()函数。
• 这是Python的惯用法，防止在被导入时意外执行代码。

总结

通过上述代码，我们实现了一个简单而实用的多进程任务处理程序。关键点包括：

• 使用multiprocessing模块的Process和JoinableQueue来实现进程间通信和任务分发。
• 使用get_context('spawn')来兼容不同的操作系统，特别是Windows。
• 通过发送特殊的退出信号（如None），优雅地结束工作进程。
• 使用task_queue.join()和task_queue.task_done()来同步任务的完成情况。

实际应用建议

• 任务设计：在实际应用中，任务可能是需要大量计算或IO操作的函数。应将实际的处理逻辑替换占位符部分。
• 异常处理：在生产环境中，需添加异常处理机制，确保进程异常退出时不会导致死锁或资源泄漏。
• 资源管理：注意进程和队列等资源的正确关闭和释放，防止内存泄漏。
• 性能调优：根据任务的复杂度和系统资源，适当调整num_processor和task_size等参数。

整体程序

python
展开代码
import logging
import time
from multiprocessing import cpu_count, get_context

def process_task(task_queue, enable_trigger):
    while True:
        task = task_queue.get()
        if task is None:
            # Signal to exit
            task_queue.task_done()
            break
        # Process the task (placeholder for actual processing logic)
        logging.info(f"Processing task: {task}")
        time.sleep(0.1)  # Simulate processing time
        task_queue.task_done()

def distribute_tasks(task_queue, batch_size, incremmental, task_size):
    # Distribute tasks into the task_queue
    for i in range(batch_size):
        task_queue.put(f"Task {i}")
    logging.info(f"Distributed {batch_size} tasks.")

def main():
    start = time.time()
    max_workers = 0
    enable_trigger = False
    incremmental = True  # Assuming this is a boolean flag

    num_processor = int(max_workers) or cpu_count()
    task_size = num_processor * 3
    ctx = get_context('spawn')  # Use 'spawn' for Windows compatibility
    batch_size = 1000

    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    logging.info(
        f"[start update candidate resume lang]: "
        f"use processors {num_processor}, "
        f"task_length {task_size}"
    )

    task_queue = ctx.JoinableQueue(maxsize=task_size)
    # Create worker processes
    workers = []
    for _ in range(num_processor):
        p = ctx.Process(target=process_task, args=(task_queue, enable_trigger))
        p.start()
        workers.append(p)

    # Corrected function call with missing comma
    distribute_tasks(task_queue, batch_size, incremmental, task_size)

    # Wait for all tasks to be processed
    task_queue.join()

    # Send a signal to stop the workers
    for _ in workers:
        task_queue.put(None)

    # Properly close the pool
    for p in workers:
        p.join()

    logging.info(f"Finished processing in {time.time() - start} seconds.")

if __name__ == '__main__':
    main()