Python 多进程加速任务实战详解（附代码示例）

有人说多进程加速任务太基础，不值得专门写一篇文章。但恰恰是这些「基础」的东西，构成了代码质量的底座。

被低估的多进程加速任务

写代码这些年，多进程加速任务相关的 bug 我修过不少。回过头看，大部分问题都源于几个相同的认知误区。把这些误区讲清楚，就是本文的目的。

掌握多进程加速任务的几个关键

1. 记录多进程加速任务使用过程中踩过的坑，形成自己的避坑手册。
2. 使用多进程加速任务时注意性能开销，热点代码路径上要避免不必要的调用。
3. 团队协作中，多进程加速任务的用法约定要写进开发规范，避免各写各的。

接下来用代码实际演示一下多进程加速任务。

多进程加速任务示例演示

下面这段代码演示了multiprocessing 多进程加速：

from multiprocessing import Pool
import time

def heavy_task(n):
    time.sleep(0.5)
    return n * n

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    with Pool(processes=4) as pool:   # CPU 密集型用进程池
        results = pool.map(heavy_task, range(10))
    print(results)
    print(f'耗时 {time.time() - start:.2f}s')

容易踩的坑

• 遇到并发问题先怀疑共享状态，全局变量是重灾区。
• 密码、密钥这类敏感信息不要硬编码在代码里，更不要提交到仓库。
• 关键操作加二次确认，手滑的代价有时候承受不起。

总结

关于多进程加速任务，能讲的基本都讲了。剩下的百分之一，需要你在自己的项目里慢慢体会，那才是属于你的经验。

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