我来详细讲解一下Python使用多进程运行含有任意个参数的函数的完整攻略。
攻略概要
Python中的multiprocessing模块提供了一种方便的方法在多个进程之间进行并发执行。我们可以使用多进程来运行任意个参数的函数。
大致的步骤如下：
- 导入multiprocessing模块；
- 定义需要运行的函数，这个函数可以拥有任意个参数；
- 创建多个进程，让每个进程去运行这个函数，并将传入的参数传递给这个函数；
- 在每个进程完成运算后，将结果返回给主进程进行处理。
下面，结合代码示例一步一步介绍。
示例一
下面的示例代码展示了如何在多进程中运行一个计算平方和的函数。
import multiprocessing
def square_sum(*args):
return sum([x**2 for x in args])
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
results = []
for i in range(5):
result = pool.apply_async(square_sum, (i, i+1, i+2))
results.append(result)
pool.close()
pool.join()
for result in results:
print(result.get())
首先，我们导入了multiprocessing模块。然后，我们定义了一个名为square_sum的函数，这个函数可以接受任意个参数。在这个示例中，我们将这些参数的平方相加，并返回结果。
在程序的主函数中，我们创建了一个包含4个进程的进程池，然后循环5次，每次调用apply_async方法启动一个进程，并将参数传递给square_sum函数。apply_async方法返回一个AsyncResult对象，我们将这些对象保存在一个叫做results的列表中。
接着，我们调用了进程池的close()和join()方法，这是必要的，这两个方法会等待所有进程都完成运算。
最后，我们遍历results列表，使用get方法获取每个AsyncResult对象的结果，并输出。
注意，在创建进程池时，我们需要使用if name == 'main':判断一下，这是Python多进程中的一个常见问题，具体可以看这里：https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#all-platforms。
示例二
下面的示例代码展示了如何在多进程中运行一个函数，并使用进程间共享的Queue进行结果处理。
import multiprocessing
def worker(task_queue, result_queue):
while True:
task = task_queue.get()
if task == 'STOP':
break
result = sum(task)
result_queue.put(result)
if __name__ == '__main__':
task_queue = multiprocessing.Queue()
result_queue = multiprocessing.Queue()
# start worker processes
pool = multiprocessing.Pool(processes=4, initializer=worker, initargs=(task_queue, result_queue))
# put tasks into task queue
for i in range(100):
task_queue.put(range(1, i+1))
# tell workers to stop
for i in range(pool._processes):
task_queue.put('STOP')
# collect results from result queue
results = []
while not result_queue.empty():
result = result_queue.get()
results.append(result)
# wait for workers to stop
pool.close()
pool.join()
# print results
print(sum(results))
在这个示例中，我们定义了一个名为worker的函数，这个函数从task_queue中获取任务，计算后将结果放入result_queue中，直到收到STOP信号；接着，我们创建了一个包含4个进程的进程池，将worker函数初始化后放到进程池中，并创建了两个进程间共享的Queue：task_queue和result_queue。
在主函数中，我们将100个任务放入task_queue中，同时向task_queue中放入4个STOP信号，用于告知worker进程已经完成任务；然后，我们从result_queue中取出所有结果，并求和输出。
最后，我们关闭进程池并等待所有进程完成。
注意，在创建进程池时，我们使用了initializer和initargs参数来初始化进程池中的所有进程，这样每个进程都可以访问task_queue和result_queue；同时，我们使用了一个while循环来等待所有结果被处理完毕，并在主进程中进行结果的聚合处理。