Как создать новый процесс с помощью библиотеки `multiprocessing`?

Для создания нового процесса с помощью библиотеки multiprocessing в Python, обычно используют класс Process. Вот основные шаги и пример кода:

1. Импортируйте модуль multiprocessing: Это даст вам доступ к необходимым функциям и классам.
2. Определите функцию, которую будет выполнять новый процесс: Эта функция должна содержать логику, которую вы хотите запустить в отдельном процессе.
3. Создайте экземпляр класса Process: При создании экземпляра Process, укажите функцию, которую он должен выполнить, используя аргумент target. Вы также можете передать аргументы в эту функцию, используя аргумент args, который должен быть кортежем.
4. Запустите процесс: Вызовите метод start() для запуска процесса. Это создаст новый процесс и запустит функцию, указанную в target.
5. Дождитесь завершения процесса (необязательно): Вызовите метод join(), чтобы текущий процесс ожидал завершения созданного процесса. Это может быть полезно, если вам нужно дождаться завершения работы нового процесса перед продолжением выполнения основной программы.

Вот пример кода, иллюстрирующий этот процесс:

import multiprocessing
import time

def worker(num):
  """Функция, выполняющаяся в отдельном процессе."""
  print(f"Процесс {num} начал работу")
  time.sleep(2)  # Имитация длительной операции
  print(f"Процесс {num} завершил работу")

if __name__ == '__main__':
  # Важно: код, использующий multiprocessing, должен быть защищен блоком if __name__ == '__main__':
  # чтобы избежать рекурсивного запуска новых процессов при импорте модуля в Windows.

  processes = []
  for i in range(3):
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
    processes.append(p)
    p.start()

  for p in processes:
    p.join() # Дождаться завершения всех процессов

  print("Все процессы завершены")
  

Важные моменты:

• Блок if __name__ == '__main__':: В Windows, при использовании multiprocessing, важно заключить код, создающий и запускающий процессы, в блок if __name__ == '__main__':. Это предотвращает рекурсивный импорт модуля и бесконечное создание новых процессов. В Linux и macOS это обычно не требуется, но все равно является хорошей практикой.
• Передача данных: multiprocessing предоставляет механизмы для безопасной передачи данных между процессами, такие как Queue и Pipe. Если вам нужно передавать данные, используйте их вместо общих переменных, чтобы избежать проблем с синхронизацией.
• Состояние гонки (Race condition): Будьте осторожны с доступом к общим ресурсам из разных процессов. Используйте механизмы синхронизации (например, Lock), чтобы избежать состояния гонки и обеспечить корректную работу программы.

Этот подход позволяет эффективно использовать многоядерные процессоры и ускорить выполнение задач, которые можно распараллелить.