Multiprocessing.Process.start: примеры (PYTHON)

Короткие примеры использования

Простой запуск функции без аргументов.

from multiprocessing import Process

def worker():
    print('Рабочий процесс')

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

Рабочий процесс

Запуск функции с позиционными и именованными аргументами.

from multiprocessing import Process

def calc(name, x, y):
    print(f'Процесс {name}: {x} + {y} = {x + y}')

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=calc, args=('Sum', 5, 3), kwargs={})
    p.start()
    p.join()

Процесс Sum: 5 + 3 = 8

Создание процесса-демона, который не будет завершен явно.

from multiprocessing import Process
import time

def daemon_worker():
    for i in range(3):
        print('Фоновая задача', i)
        time.sleep(0.5)

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=daemon_worker, daemon=True)
    p.start()
    time.sleep(0.6)  # Демон завершится с основным процессом
    print('Основной процесс завершен')

Фоновая задача 0
Фоновая задача 1
Основной процесс завершен

Похожие функции в Python

• multiprocessing.Process.run() – метод, непосредственно выполняющий целевую функцию в текущем процессе, а не запускающий новый. Используется для переопределения логики выполнения в подклассах или отладки.
• threading.Thread.start() – метод для запуска потока внутри одного процесса. Потоки разделяют память, что подходит для задач ввода-вывода, но не для CPU-операций из-за GIL.
• concurrent.futures.ProcessPoolExecutor – высокоуровневый интерфейс для пула процессов. Предпочтителен при работе с множеством однотипных задач, требующих распараллеливания, так как управляет пулом и очередью задач.
• os.fork() – низкоуровневый вызов Unix для создания копии процесса. Используется в специализированных сценариях, где требуется полный контроль над порождением процессов, но не является кроссплатформенным решением.

Аналоги в других языках программирования

Java: Класс Thread с методом start().

class MyThread extends Thread {
    public void run() {
        System.out.println("Поток запущен");
    }
}
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        MyThread t = new MyThread();
        t.start();
    }
}

Поток запущен

Go: Используется ключевое слово go для запуска горутины.

package main
import "fmt"
func worker() {
    fmt.Println("Горутина")
}
func main() {
    go worker()
    fmt.Println("Основная функция")
}

Основная функция
Горутина

JavaScript (Node.js): Модуль child_process с функцией spawn.

const { spawn } = require('child_process');
const child = spawn('echo', ['Hello from child process']);
child.stdout.on('data', (data) => {
    console.log(data.toString());
});

Hello from child process

C#: Класс System.Threading.Thread.

using System.Threading;
class Program {
    static void Worker() {
        System.Console.WriteLine("Поток C#");
    }
    static void Main() {
        Thread t = new Thread(Worker);
        t.Start();
    }
}

Поток C#

Отличия от Python заключаются в модели памяти: в Java и C# потоки разделяют память, как и в Python, но в Go и JavaScript (воркеры) изоляция сильнее. Также Python использует отдельные интерпретаторы в процессах, что обеспечивает лучшую изоляцию и обход GIL.

Типичные ошибки

Попытка повторного запуска процесса приводит к исключению.

from multiprocessing import Process

def task():
    pass

p = Process(target=task)
p.start()
p.start()  # Ошибка

RuntimeError: process already started

Передача невызываемого объекта в target вызывает исключение при запуске.

from multiprocessing import Process

p = Process(target=42)  # Число не является вызываемым объектом
p.start()

TypeError: 'int' object is not callable

Запуск процессов без защиты точки входа приводит к рекурсивному созданию процессов на некоторых платформах.

from multiprocessing import Process

def worker():
    print("Работа")

# Отсутствует if __name__ == '__main__':
p = Process(target=worker)
p.start()

На Windows может создаться бесконечное количество процессов.

Изменения в последних версиях

Начиная с Python 3.8, в модуле multiprocessing улучшена совместимость с контекстом запуска spawn по умолчанию на macOS. Это изменение повысило стабильность и безопасность при создании процессов. В более ранних версиях на macOS использовался метод fork, который мог приводить к сбоям в многопоточных программах.

В Python 3.4 появился параметр name в конструкторе Process, хотя фактически он поддерживался и ранее. Также с версии 3.3 процессы-демоны могут создаваться через аргумент daemon конструктора, а не только через присваивание атрибуту после создания.

Расширенные примеры использования

Запуск нескольких процессов с использованием очереди для обмена данными.

from multiprocessing import Process, Queue

def square(numbers, q):
    for n in numbers:
        q.put(n * n)

if __name__ == '__main__':
    nums = [1, 2, 3, 4]
    q = Queue()
    p = Process(target=square, args=(nums, q))
    p.start()
    p.join()
    while not q.empty():
        print(q.get())

1
4
9
16

Использование блокировки для синхронизации доступа к общему ресурсу.

from multiprocessing import Process, Lock
import time

def printer(item, lock):
    lock.acquire()
    try:
        time.sleep(0.1)
        print(item)
    finally:
        lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    items = ['A', 'B', 'C']
    processes = []
    for item in items:
        p = Process(target=printer, args=(item, lock))
        processes.append(p)
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()

A
B
C

Создание пользовательского класса процесса с переопределением метода run().

from multiprocessing import Process

class CustomProcess(Process):
    def __init__(self, value):
        super().__init__()
        self.value = value
    def run(self):
        print(f'Запущен процесс с значением {self.value}')

if __name__ == '__main__':
    cp = CustomProcess(42)
    cp.start()
    cp.join()

Запущен процесс с значением 42

Использование общей памяти через Value и Array.

from multiprocessing import Process, Value, Array

def modify(n, arr):
    n.value = 3.14
    for i in range(len(arr)):
        arr[i] = -arr[i]

if __name__ == '__main__':
    num = Value('d', 0.0)
    lst = Array('i', range(5))
    p = Process(target=modify, args=(num, lst))
    p.start()
    p.join()
    print(num.value)
    print(list(lst))

3.14
[0, -1, -2, -3, -4]