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Python运行多进程代码的时候如何监控运行的进度

在Python中，使用多进程可以显著提高程序的运行效率。然而，在多进程代码中，我们有时候需要监控各个进程的运行进度，以便实时了解任务的进展情况。本文将介绍一种方案，来监控多进程代码的运行进度。

方案介绍

我们可以使用multiprocessing模块来实现多进程代码的运行。为了监控进程的运行进度，我们可以使用Pool类的apply_async方法，以及Manager类的Value和Lock来实现。

apply_async方法可以将函数提交给进程池进行异步执行，而Value和Lock则可以用来实现进程间的共享变量和锁机制。

具体来说，我们可以使用一个共享的整型变量来表示任务的总数，每个进程完成一个任务时，将该整型变量加1。同时，我们还可以使用一个锁来保证多个进程对共享变量的访问是互斥的。

下面是一个示例代码，展示了如何使用多进程和共享变量来监控运行进度。

import time
import multiprocessing

def process_task(shared_value, lock):
    # 模拟任务的执行
    time.sleep(1)
    
    with lock:
        shared_value.value += 1

if __name__ == '__main__':
    # 创建共享变量和锁
    shared_value = multiprocessing.Value('i', 0)
    lock = multiprocessing.Lock()
    
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    
    # 提交任务
    for _ in range(10):
        pool.apply_async(process_task, args=(shared_value, lock))
    
    # 关闭进程池
    pool.close()
    
    # 监控进度
    while True:
        with lock:
            progress = shared_value.value
            total = 10
            
        print(f"Progress: {progress}/{total}")
        
        if progress == total:
            break
        
        time.sleep(1)

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个共享变量shared_value和一个锁lock。然后，使用Pool类创建了一个进程池，并调用apply_async方法提交了10个任务给进程池。

接下来，我们使用一个循环来监控运行进度。在循环中，我们首先使用锁来获取当前的进度，然后打印出来。如果进度等于总数，则退出循环。

需要注意的是，在使用共享变量和锁的时候，我们需要使用with语句来获取锁，以保证对共享变量的访问是线程安全的。