multiprocessing.md

1> **Источник:** https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html2>3> «Документация Python на русском» – неофициальный перевод официальной документации Python: версии от 2.6 до 3.16, полнотекстовый поиск, английский оригинал рядом с переводом. Эта Markdown-версия страницы предназначена для работы с LLM: вставьте её в ChatGPT, Claude или Cursor.45---67# `multiprocessing` – параллелизм на основе процессов89**Исходный код:** [Lib/multiprocessing/](https://python-all.ru/src/3.12/Lib/multiprocessing)1011---1213[Доступность](https://python-all.ru/3.12/library/intro.html#availability): not Emscripten, not WASI.1415Этот модуль не работает или недоступен на платформах WebAssembly `wasm32-emscripten` и `wasm32-wasi`. См. [платформы WebAssembly](https://python-all.ru/3.12/library/intro.html#wasm-availability) для получения дополнительной информации.1617## Введение1819[`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) – это пакет, который поддерживает порождение процессов с помощью API, похожего на модуль [`threading`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#module-threading). Пакет [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) предоставляет как локальную, так и удалённую конкурентность, эффективно обходя [глобальную блокировку интерпретатора](https://python-all.ru/3.12/glossary.html#term-global-interpreter-lock) за счёт использования подпроцессов вместо потоков. Благодаря этому модуль [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) позволяет программисту полностью задействовать несколько процессоров на данной машине. Он работает как на POSIX, так и Windows.2021Модуль [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) также предоставляет API, у которых нет аналогов в модуле [`threading`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#module-threading). Яркий пример – объект [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool), который предоставляет удобный способ распараллеливания выполнения функции для нескольких входных значений, распределяя входные данные между процессами (параллелизм данных). Следующий пример демонстрирует обычную практику определения таких функций в модуле, чтобы дочерние процессы могли успешно импортировать этот модуль. Этот базовый пример параллелизма данных с использованием [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool),2223```python24from multiprocessing import Pool2526def f(x):27    return x*x2829if __name__ == '__main__':30    with Pool(5) as p:31        print(p.map(f, [1, 2, 3]))32```3334будет выводить на стандартный вывод3536```python37[1, 4, 9]38```3940> **См. также**41>42> [`concurrent.futures.ProcessPoolExecutor`](https://python-all.ru/3.12/library/concurrent.futures.html#concurrent.futures.ProcessPoolExecutor) предлагает интерфейс более высокого уровня для отправки задач фоновому процессу без блокировки выполнения вызывающего процесса. По сравнению с прямым использованием интерфейса [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool), API [`concurrent.futures`](https://python-all.ru/3.12/library/concurrent.futures.html#module-concurrent.futures) позволяет легче разделить отправку работы в пул процессов и ожидание результатов.4344### Класс [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process)4546В [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) процессы порождаются созданием объекта [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process) и последующим вызовом его метода [`start()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.start). [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process) следует API [`threading.Thread`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Thread). Простой пример многопроцессной программы:4748```python49from multiprocessing import Process5051def f(name):52    print('hello', name)5354if __name__ == '__main__':55    p = Process(target=f, args=('bob',))56    p.start()57    p.join()58```5960Чтобы показать идентификаторы задействованных процессов, вот расширенный пример:6162```python63from multiprocessing import Process64import os6566def info(title):67    print(title)68    print('module name:', __name__)69    print('parent process:', os.getppid())70    print('process id:', os.getpid())7172def f(name):73    info('function f')74    print('hello', name)7576if __name__ == '__main__':77    info('main line')78    p = Process(target=f, args=('bob',))79    p.start()80    p.join()81```8283Объяснение того, зачем нужна часть `if __name__ == '__main__'`, см. в [руководстве по программированию](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-programming).8485### Контексты и методы запуска8687В зависимости от платформы [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) поддерживает три способа запуска процесса. Эти *методы запуска*:8889> ***spawn***90>91> Родительский процесс запускает новый процесс интерпретатора Python. Дочерний процесс унаследует только те ресурсы, которые необходимы для выполнения метода [`run()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.run) объекта процесса. В частности, ненужные файловые дескрипторы и дескрипторы из родительского процесса не наследуются. Запуск процесса с помощью этого метода довольно медленный по сравнению с использованием *fork* или *forkserver*.92>93> Доступно на платформах POSIX и Windows. По умолчанию используется на Windows и macOS.94>95> ***fork***96>97> Родительский процесс использует [`os.fork()`](https://python-all.ru/3.12/library/os.html#os.fork) для форка интерпретатора Python. Дочерний процесс в начале своего выполнения фактически идентичен родительскому процессу. Все ресурсы родительского процесса наследуются дочерним процессом. Обратите внимание, что безопасный форк многопоточного процесса проблематичен.98>99> Доступно в POSIX-системах. В настоящее время используется по умолчанию во всех POSIX, кроме macOS.100>101> > **Примечание**102> >103> > Способ запуска по умолчанию изменится с *fork* в Python 3.14. Код, который требует *fork*, должен явно указать это через [`get_context()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.get_context) или [`set_start_method()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.set_start_method).104>105> Изменено в версии 3.12: Если Python может обнаружить, что ваш процесс имеет несколько потоков, то функция [`os.fork()`](https://python-all.ru/3.12/library/os.html#os.fork), вызываемая этим методом запуска внутри, вызовет исключение [`DeprecationWarning`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#DeprecationWarning). Используйте другой метод запуска. Дополнительные объяснения см. в документации к [`os.fork()`](https://python-all.ru/3.12/library/os.html#os.fork).106>107> ***forkserver***108>109> Когда программа запускается и выбирает метод запуска *forkserver*, порождается серверный процесс. После этого, когда требуется новый процесс, родительский процесс подключается к серверу и запрашивает создание нового процесса через fork. Серверный процесс forkserver является однопоточным, если только системные библиотеки или предварительно загруженные импорты не порождают потоки как побочный эффект, поэтому обычно он может безопасно использовать [`os.fork()`](https://python-all.ru/3.12/library/os.html#os.fork). Никакие ненужные ресурсы не наследуются.110>111> Доступно на платформах POSIX, которые поддерживают передачу файловых дескрипторов через каналы Unix, например Linux.112113Изменено в версии 3.4: *spawn* добавлен на всех платформах POSIX, а *forkserver* добавлен для некоторых платформ POSIX. Дочерние процессы больше не наследуют все наследуемые дескрипторы родительского процесса в Windows.114115Изменено в версии 3.8: На macOS метод запуска *spawn* теперь используется по умолчанию. Метод запуска *fork* следует считать небезопасным, так как он может приводить к сбоям подпроцесса, поскольку системные библиотеки macOS могут запускать потоки. См. [bpo-33725](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html).116117На POSIX использование методов запуска *spawn* или *forkserver* также запускает процесс *resource tracker* (отслеживатель ресурсов), который отслеживает удалённые именованные системные ресурсы (такие как именованные семафоры или объекты [`SharedMemory`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.shared_memory.html#multiprocessing.shared_memory.SharedMemory)), созданные процессами программы. Когда все процессы завершатся, отслеживатель ресурсов удаляет все оставшиеся отслеживаемые объекты. Обычно их не должно быть, но если процесс был убит сигналом, могут остаться некоторые «утекшие» ресурсы. (Ни утекшие семафоры, ни разделяемые сегменты памяти не будут автоматически удалены до следующей перезагрузки. Это проблематично для обоих типов объектов, так как система допускает лишь ограниченное количество именованных семафоров, а разделяемые сегменты памяти занимают некоторое место в основной памяти.)118119Для выбора метода запуска используется [`set_start_method()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.set_start_method) в блоке `if __name__ == '__main__'` главного модуля. Например:120121```python122import multiprocessing as mp123124def foo(q):125    q.put('hello')126127if __name__ == '__main__':128    mp.set_start_method('spawn')129    q = mp.Queue()130    p = mp.Process(target=foo, args=(q,))131    p.start()132    print(q.get())133    p.join()134```135136[`set_start_method()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.set_start_method) не должен использоваться более одного раза в программе.137138В качестве альтернативы можно использовать [`get_context()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.get_context) для получения объекта контекста. Объекты контекста имеют тот же API, что и модуль multiprocessing, и позволяют использовать несколько методов запуска в одной программе.139140```python141import multiprocessing as mp142143def foo(q):144    q.put('hello')145146if __name__ == '__main__':147    ctx = mp.get_context('spawn')148    q = ctx.Queue()149    p = ctx.Process(target=foo, args=(q,))150    p.start()151    print(q.get())152    p.join()153```154155Обратите внимание: объекты, связанные с одним контекстом, могут быть несовместимы с процессами другого контекста. В частности, блокировки, созданные с помощью контекста *fork*, нельзя передавать процессам, запущенным с помощью методов запуска *spawn* или *forkserver*.156157Библиотека, которая хочет использовать определённый метод запуска, вероятно, должна использовать [`get_context()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.get_context), чтобы не мешать выбору пользователя библиотеки.158159> **Предупреждение**160>161> Методы запуска `'spawn'` и `'forkserver'`, как правило, нельзя использовать с «замороженными» исполняемыми файлами (т.е. бинарными файлами, созданными пакетами вроде **PyInstaller** и **cx\_Freeze**) в системах POSIX. Метод запуска `'fork'` может работать, если код не использует потоки.162163### Обмен объектами между процессами164165[`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) поддерживает два типа каналов связи между процессами:166167**Очереди**168169> Класс [`Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue) является почти точной копией [`queue.Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue). Например:170>171> ```python172> from multiprocessing import Process, Queue173>174> def f(q):175>     q.put([42, None, 'hello'])176>177> if __name__ == '__main__':178>     q = Queue()179>     p = Process(target=f, args=(q,))180>     p.start()181>     print(q.get())    # печатает "[42, None, 'hello']"182>     p.join()183> ```184>185> Очереди являются потокобезопасными и безопасными для процессов. Любой объект, помещённый в очередь [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing), будет сериализован.186187**Каналы**188189> Функция [`Pipe()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Pipe) возвращает пару объектов соединения, связанных каналом, который по умолчанию является дуплексным (двунаправленным). Например:190>191> ```python192> from multiprocessing import Process, Pipe193>194> def f(conn):195>     conn.send([42, None, 'hello'])196>     conn.close()197>198> if __name__ == '__main__':199>     parent_conn, child_conn = Pipe()200>     p = Process(target=f, args=(child_conn,))201>     p.start()202>     print(parent_conn.recv())   # печатает "[42, None, 'hello']"203>     p.join()204> ```205>206> Два объекта соединения, возвращаемые [`Pipe()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Pipe), представляют два конца канала. Каждый объект соединения имеет методы `send()` и `recv()` (среди прочих). Обратите внимание: данные в канале могут быть повреждены, если два процесса (или потока) попытаются одновременно читать или писать в *один и тот же* конец канала. Разумеется, нет риска повреждения, если процессы одновременно используют разные концы канала.207>208> Метод `send()` сериализует объект, а `recv()` воссоздаёт объект.209210### Синхронизация между процессами211212[`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) содержит эквиваленты всех примитивов синхронизации из [`threading`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#module-threading). Например, можно использовать блокировку, чтобы гарантировать, что только один процесс одновременно выводит на стандартный вывод:213214```python215from multiprocessing import Process, Lock216217def f(l, i):218    l.acquire()219    try:220        print('hello world', i)221    finally:222        l.release()223224if __name__ == '__main__':225    lock = Lock()226227    for num in range(10):228        Process(target=f, args=(lock, num)).start()229```230231Без использования блокировки вывод от разных процессов может полностью перепутаться.232233### Совместное использование состояния между процессами234235Как уже упоминалось, при параллельном программировании обычно лучше избегать использования общего состояния, насколько это возможно. Это особенно верно при использовании нескольких процессов.236237Однако если действительно необходимо использовать некоторые общие данные, то [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) предоставляет несколько способов сделать это.238239**Разделяемая память**240241> Данные могут храниться в отображении разделяемой памяти с помощью [`Value`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Value) или [`Array`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Array). Например, следующий код242>243> ```python244> from multiprocessing import Process, Value, Array245>246> def f(n, a):247>     n.value = 3.1415927248>     for i in range(len(a)):249>         a[i] = -a[i]250>251> if __name__ == '__main__':252>     num = Value('d', 0.0)253>     arr = Array('i', range(10))254>255>     p = Process(target=f, args=(num, arr))256>     p.start()257>     p.join()258>259>     print(num.value)260>     print(arr[:])261> ```262>263> выведет264>265> ```python266> 3.1415927267> [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]268> ```269>270> Аргументы `'d'` и `'i'`, используемые при создании `num` и `arr`, – это коды типов, аналогичные используемым модулем [`array`](https://python-all.ru/3.12/library/array.html#module-array): `'d'` означает число с плавающей запятой двойной точности, а `'i'` – целое число со знаком. Эти разделяемые объекты будут безопасными для процессов и потоков.271>272> Для большей гибкости при работе с разделяемой памятью можно использовать модуль [`multiprocessing.sharedctypes`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.sharedctypes), который поддерживает создание произвольных объектов ctypes, выделенных из разделяемой памяти.273274**Серверный процесс**275276> Объект-менеджер, возвращаемый [`Manager()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Manager), управляет серверным процессом, который содержит объекты Python и позволяет другим процессам манипулировать ими с помощью прокси.277>278> Менеджер, возвращаемый [`Manager()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Manager), поддерживает типы [`list`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#list), [`dict`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#dict), [`Namespace`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.Namespace), [`Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock), [`RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.RLock), [`Semaphore`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Semaphore), [`BoundedSemaphore`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.BoundedSemaphore), [`Condition`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Condition), [`Event`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Event), [`Barrier`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Barrier), [`Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue), [`Value`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Value) и [`Array`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Array). Например,279>280> ```python281> from multiprocessing import Process, Manager282>283> def f(d, l):284>     d[1] = '1'285>     d['2'] = 2286>     d[0.25] = None287>     l.reverse()288>289> if __name__ == '__main__':290>     with Manager() as manager:291>         d = manager.dict()292>         l = manager.list(range(10))293>294>         p = Process(target=f, args=(d, l))295>         p.start()296>         p.join()297>298>         print(d)299>         print(l)300> ```301>302> выведет303>304> ```python305> {0.25: None, 1: '1', '2': 2}306> [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]307> ```308>309> Серверные менеджеры процессов более гибкие, чем использование объектов разделяемой памяти, потому что их можно настроить на поддержку произвольных типов объектов. Кроме того, один менеджер может быть разделён между процессами на разных компьютерах через сеть. Однако они медленнее, чем использование разделяемой памяти.310311### Использование пула рабочих процессов312313Класс [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool) представляет пул рабочих процессов. Он имеет методы, которые позволяют передавать задачи рабочим процессам несколькими различными способами.314315Например:316317```python318from multiprocessing import Pool, TimeoutError319import time320import os321322def f(x):323    return x*x324325if __name__ == '__main__':326    # запустить 4 рабочих процесса327    with Pool(processes=4) as pool:328329        # печатает "[0, 1, 4,..., 81]"330        print(pool.map(f, range(10)))331332        # печатает те же числа в произвольном порядке333        for i in pool.imap_unordered(f, range(10)):334            print(i)335336        # вычисляет "f(20)" асинхронно337        res = pool.apply_async(f, (20,))      # выполняется *только* в одном процессе338        print(res.get(timeout=1))             # печатает "400"339340        # вычисляет "os.getpid()" асинхронно341        res = pool.apply_async(os.getpid, ()) # выполняется *только* в одном процессе342        print(res.get(timeout=1))             # печатает PID этого процесса343344        # запуск нескольких асинхронных вычислений *может* задействовать больше процессов345        multiple_results = [pool.apply_async(os.getpid, ()) for i in range(4)]346        print([res.get(timeout=1) for res in multiple_results])347348        # усыпить один рабочий процесс на 10 секунд349        res = pool.apply_async(time.sleep, (10,))350        try:351            print(res.get(timeout=1))352        except TimeoutError:353            print("We lacked patience and got a multiprocessing.TimeoutError")354355        print("For the moment, the pool remains available for more work")356357    # выход из блока 'with' остановил пул358    print("Now the pool is closed and no longer available")359```360361Обратите внимание: методы пула должны использоваться только тем процессом, который его создал.362363> **Примечание**364>365> Для функциональности этого пакета требуется, чтобы модуль `__main__` был импортируемым дочерними процессами. Это описано в [Рекомендациях по программированию](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-programming), но стоит упомянуть об этом и здесь. Это означает, что некоторые примеры, такие как примеры [`multiprocessing.pool.Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool), не будут работать в интерактивном интерпретаторе. Например:366>367> ```python368> >>> from multiprocessing import Pool369> >>> p = Pool(5)370> >>> def f(x):371> ...     return x*x372> ...373> >>> with p:374> ...     p.map(f, [1,2,3])375> Process PoolWorker-1:376> Process PoolWorker-2:377> Process PoolWorker-3:378> Traceback (most recent call last):379> Traceback (most recent call last):380> Traceback (most recent call last):381> AttributeError: Can't get attribute 'f' on <module '__main__' (<class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>)>382> AttributeError: Can't get attribute 'f' on <module '__main__' (<class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>)>383> AttributeError: Can't get attribute 'f' on <module '__main__' (<class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>)>384> ```385>386> (Если попробовать это сделать, на самом деле будет выведено три полных трассировки стека, перемешанных в полу-случайном порядке, и, возможно, придётся как-то остановить родительский процесс.)387388## Ссылка389390Пакет [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) в основном повторяет API модуля [`threading`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#module-threading).391392### [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process) и исключения393394#### `class multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)`395396Объекты Process представляют активность, выполняемую в отдельном процессе. Класс [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process) имеет эквиваленты всех методов [`threading.Thread`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Thread).397398Конструктор всегда следует вызывать с именованными аргументами. *group* всегда должен быть `None`; он существует только для совместимости с [`threading.Thread`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Thread). *target* – это вызываемый объект, который будет вызван методом [`run()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.run). По умолчанию `None`, то есть ничего не вызывается. *name* – это имя процесса (см. [`name`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.name) для подробностей). *args* – кортеж аргументов для вызова целевой функции. *kwargs* – это словарь именованных аргументов для вызова целевой функции. Если указан, аргумент только по ключевому слову *daemon* устанавливает флаг процесса [`daemon`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.daemon) в `True` или `False`. Если `None` (по умолчанию), этот флаг будет унаследован от создающего процесса.399400По умолчанию в *target* не передаётся никаких аргументов. Аргумент *args*, по умолчанию равный `()`, можно использовать для указания списка или кортежа аргументов, передаваемых в *target*.401402Если подкласс переопределяет конструктор, он должен вызывать конструктор базового класса (`Process.__init__()`) перед любыми другими действиями над процессом.403404Изменено в версии 3.3: Добавлен параметр *daemon*.405406#### `run()`407408Метод, представляющий активность процесса.409410Этот метод можно переопределить в подклассе. Стандартный метод [`run()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.run) вызывает вызываемый объект, переданный конструктору объекта в качестве аргумента target, если он есть, с позиционными и именованными аргументами, взятыми из аргументов *args* и *kwargs* соответственно.411412Использование списка или кортежа в качестве аргумента *args*, переданного в [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process), даёт тот же эффект.413414Пример:415416```python417>>> from multiprocessing import Process418>>> p = Process(target=print, args=[1])419>>> p.run()4201421>>> p = Process(target=print, args=(1,))422>>> p.run()4231424```425426#### `start()`427428Запускает активность процесса.429430Этот метод должен быть вызван не более одного раза для каждого объекта процесса. Он обеспечивает вызов метода [`run()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.run) объекта в отдельном процессе.431432#### `join([timeout])`433434Если необязательный аргумент *timeout* равен `None` (по умолчанию), метод блокируется до завершения процесса, у которого вызывается метод [`join()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.join). Если *timeout* – положительное число, блокировка длится не более *timeout* секунд. Обратите внимание: метод возвращает `None`, если процесс завершился или истекло время ожидания. Проверьте [`exitcode`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.exitcode) процесса, чтобы определить, завершился ли он.435436Процесс может быть присоединён много раз.437438Процесс не может присоединить сам себя, так как это приведёт к взаимоблокировке. Попытка вызвать join для процесса до его запуска является ошибкой.439440#### `name`441442Имя процесса. Имя – это строка, используемая только для идентификации. Оно не имеет семантического значения. Несколько процессов могут иметь одно и то же имя.443444Начальное имя устанавливается конструктором. Если явное имя не передано конструктору, создаётся имя вида ‘Process-N1:N2:…:Nk’, где каждая Nk – это N-й дочерний процесс своего родителя.445446#### `is_alive()`447448Возвращает, жив ли процесс.449450Грубо говоря, объект процесса живёт с момента возврата метода [`start()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.start) до завершения дочернего процесса.451452#### `daemon`453454Флаг демона процесса (логическое значение). Должен быть установлен до вызова [`start()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.start).455456Начальное значение наследуется от создающего процесса.457458Когда процесс завершается, он пытается завершить все свои дочерние процессы-демоны.459460Обратите внимание, что процессу-демону не разрешается создавать дочерние процессы. Иначе процесс-демон оставил бы своих потомков осиротевшими, если бы он был завершён при выходе своего родительского процесса. Кроме того, это **не** демоны или службы Unix, а обычные процессы, которые будут завершены (и не присоединены), если не-демонические процессы завершились.461462В дополнение к API [`threading.Thread`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Thread) объекты [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process) также поддерживают следующие атрибуты и методы:463464#### `pid`465466Возвращает идентификатор процесса. До запуска процесса это будет `None`.467468#### `exitcode`469470Код выхода дочернего процесса. Будет равно `None`, если процесс ещё не завершён.471472Если метод [`run()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.run) дочернего процесса завершился нормально, код выхода будет 0. Если он был завершён через [`sys.exit()`](https://python-all.ru/3.12/library/sys.html#sys.exit) с целочисленным аргументом *N*, код выхода будет *N*.473474Если дочерний процесс завершился из-за необработанного исключения внутри [`run()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.run), код выхода будет 1. Если он был завершён сигналом *N*, код выхода будет отрицательным значением *-N*.475476#### `authkey`477478Ключ аутентификации процесса (байтовая строка).479480При инициализации [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) главному процессу назначается случайная строка с помощью [`os.urandom()`](https://python-all.ru/3.12/library/os.html#os.urandom).481482При создании объекта [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process) он наследует ключ аутентификации своего родительского процесса, хотя его можно изменить, установив [`authkey`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.authkey) в другую байтовую строку.483484См. [Ключи аутентификации](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-auth-keys).485486#### `sentinel`487488Числовой дескриптор системного объекта, который становится «готов» по завершении процесса.489490Это значение можно использовать для ожидания нескольких событий одновременно с помощью [`multiprocessing.connection.wait()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.wait). В противном случае вызов [`join()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.join) проще.491492В Windows это дескриптор ОС, используемый с семейством `WaitForSingleObject` и `WaitForMultipleObjects` API-вызовов. В POSIX это файловый дескриптор, используемый с примитивами из модуля [`select`](https://python-all.ru/3.12/library/select.html#module-select).493494Добавлено в версии 3.3.495496#### `terminate()`497498Завершает процесс. В POSIX это делается с помощью сигнала [`SIGTERM`](https://python-all.ru/3.12/library/signal.html#signal.SIGTERM); в Windows используется `TerminateProcess()`. Обратите внимание, что обработчики выхода и блоки finally и т.п. не будут выполнены.499500Обратите внимание, что процессы-потомки *не* будут завершены – они просто станут осиротевшими.501502> **Предупреждение**503>504> Если этот метод используется, когда связанный процесс использует канал или очередь, то канал или очередь могут быть повреждены и стать непригодными для использования другими процессами. Аналогично, если процесс захватил блокировку или семафор и т.п., то его завершение может привести к взаимной блокировке других процессов.505506#### `kill()`507508То же, что и [`terminate()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.terminate), но с помощью сигнала `SIGKILL` в POSIX.509510Добавлено в версии 3.7.511512#### `close()`513514Закрывает объект [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process), освобождая все связанные с ним ресурсы. Если соответствующий процесс ещё выполняется, возбуждается [`ValueError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ValueError). После успешного возврата из [`close()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.close) большинство других методов и атрибутов объекта [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process) будут возбуждать [`ValueError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ValueError).515516Добавлено в версии 3.7.517518Обратите внимание: методы [`start()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.start), [`join()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.join), [`is_alive()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.is_alive), [`terminate()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.terminate) и [`exitcode`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.exitcode) должны вызываться только тем процессом, который создал объект процесса.519520Пример использования некоторых методов [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process):521522```pycon523>>> import multiprocessing, time, signal524>>> mp_context = multiprocessing.get_context('spawn')525>>> p = mp_context.Process(target=time.sleep, args=(1000,))526>>> print(p, p.is_alive())527<...Process ... initial> False528>>> p.start()529>>> print(p, p.is_alive())530<...Process ... started> True531>>> p.terminate()532>>> time.sleep(0.1)533>>> print(p, p.is_alive())534<...Process ... stopped exitcode=-SIGTERM> False535>>> p.exitcode == -signal.SIGTERM536True537```538539#### `exception multiprocessing.ProcessError`540541Базовый класс всех исключений [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing).542543#### `exception multiprocessing.BufferTooShort`544545Исключение, возбуждаемое `Connection.recv_bytes_into()`, когда предоставленный буфер слишком мал для чтения сообщения.546547Если `e` является экземпляром [`BufferTooShort`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.BufferTooShort), то `e.args[0]` вернёт сообщение в виде байтовой строки.548549#### `exception multiprocessing.AuthenticationError`550551Возбуждается при ошибке аутентификации.552553#### `exception multiprocessing.TimeoutError`554555Возбуждается методами с тайм-аутом по истечении тайм-аута.556557### Каналы и очереди558559При использовании нескольких процессов обычно применяется передача сообщений для взаимодействия между процессами, что позволяет избежать использования примитивов синхронизации, таких как блокировки.560561Для передачи сообщений можно использовать [`Pipe()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Pipe) (для соединения между двумя процессами) или очередь (которая допускает несколько производителей и потребителей).562563Типы [`Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue), [`SimpleQueue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.SimpleQueue) и [`JoinableQueue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.JoinableQueue) – это очереди с несколькими производителями и потребителями, работающие по принципу FIFO и созданные по образцу класса [`queue.Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue) из стандартной библиотеки. Они отличаются тем, что в [`Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue) отсутствуют методы [`task_done()`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue.task_done) и [`join()`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue.join), введённые в класс [`queue.Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue) в Python 2.5.564565Если используется [`JoinableQueue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.JoinableQueue), то **обязательно** вызывайте [`JoinableQueue.task_done()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.JoinableQueue.task_done) для каждой задачи, извлечённой из очереди; в противном случае семафор, используемый для подсчёта незавершённых задач, может переполниться, что приведёт к возбуждению исключения.566567Одно отличие от других реализаций очередей Python заключается в том, что [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) очереди сериализуют все объекты, помещаемые в них, с помощью [`pickle`](https://python-all.ru/3.12/library/pickle.html#module-pickle). Объект, возвращаемый методом get, является воссозданным объектом, который не разделяет память с исходным объектом.568569Обратите внимание, что общую очередь также можно создать с помощью объекта-менеджера – см. [Менеджеры](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-managers).570571> **Примечание**572>573> [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) использует обычные исключения [`queue.Empty`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Empty) и [`queue.Full`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Full) для сигнализации тайм-аута. Они недоступны в пространстве имён [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing), поэтому их необходимо импортировать из [`queue`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#module-queue).574575> **Примечание**576>577> Когда объект помещается в очередь, он сериализуется с помощью модуля pickle, и фоновый поток позднее сбрасывает сериализованные данные в нижележащий канал. Это имеет некоторые неожиданные последствия, но обычно не вызывает практических трудностей – если это действительно беспокоит, можно вместо этого использовать очередь, созданную с помощью [менеджера](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-managers).578>579> 1. После помещения объекта в пустую очередь может пройти бесконечно малая задержка, прежде чем метод [`empty()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue.empty) очереди вернёт [`False`](https://python-all.ru/3.12/library/constants.html#False) и [`get_nowait()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue.get_nowait) сможет вернуться без возбуждения [`queue.Empty`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Empty).580> 2. Если несколько процессов помещают объекты в очередь, возможно получение объектов на другом конце не по порядку. Однако объекты, помещённые в очередь одним и тем же процессом, всегда будут идти друг за другом в ожидаемом порядке.581582> **Предупреждение**583>584> Если процесс завершается принудительно с помощью [`Process.terminate()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.terminate) или [`os.kill()`](https://python-all.ru/3.12/library/os.html#os.kill) в то время, как он пытается использовать [`Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue), данные в очереди могут быть повреждены. Это может привести к тому, что любой другой процесс при попытке использовать очередь получит исключение.585586> **Предупреждение**587>588> Как упоминалось выше, если дочерний процесс поместил элементы в очередь (и не использовал [`JoinableQueue.cancel_join_thread`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue.cancel_join_thread)), он не завершится, пока все буферизованные элементы не будут сброшены в канал.589>590> Это означает, что при попытке присоединиться к этому процессу может возникнуть взаимоблокировка, если не быть уверенным, что все помещённые в очередь элементы были потреблены. Аналогично, если дочерний процесс не является демоническим, родительский процесс может зависнуть при завершении, когда попытается присоединиться ко всем своим недемоническим потомкам.591>592> Обратите внимание, что очередь, созданная с помощью менеджера, не имеет этой проблемы. См. [Рекомендации по программированию](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-programming).593594Пример использования очередей для межпроцессного взаимодействия см. в разделе [Примеры](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-examples).595596#### `multiprocessing.Pipe([duplex])`597598Возвращает пару `(conn1, conn2)` объектов [`Connection`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection), представляющих концы канала.599600Если *duplex* равно `True` (по умолчанию), то канал двунаправленный. Если *duplex* равно `False`, то канал однонаправленный: `conn1` можно использовать только для получения сообщений, а `conn2` – только для отправки.601602Метод `send()` сериализует объект с помощью [`pickle`](https://python-all.ru/3.12/library/pickle.html#module-pickle), а `recv()` воссоздаёт объект.603604#### `class multiprocessing.Queue([maxsize])`605606Возвращает общедоступную очередь для процессов, реализованную с помощью канала и нескольких блокировок/семафоров. Когда процесс впервые помещает элемент в очередь, запускается поток-загрузчик, который передаёт объекты из буфера в канал.607608Обычные исключения [`queue.Empty`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Empty) и [`queue.Full`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Full) из модуля [`queue`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#module-queue) стандартной библиотеки возбуждаются для сигнализации тайм-аутов.609610[`Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue) реализует все методы [`queue.Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue), за исключением [`task_done()`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue.task_done) и [`join()`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue.join).611612#### `qsize()`613614Возвращает приблизительный размер очереди. Из-за семантики многопоточности/многопроцессности это число не является надёжным.615616Обратите внимание, что это может возбудить [`NotImplementedError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#NotImplementedError) на платформах, подобных macOS, где `sem_getvalue()` не реализован.617618#### `empty()`619620Возвращает `True`, если очередь пуста, иначе `False`. Из-за семантики многопоточности/многопроцессности это ненадёжно.621622Может возбудить [`OSError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#OSError) для закрытых очередей (не гарантируется).623624#### `full()`625626Возвращает `True`, если очередь заполнена, иначе `False`. Из-за семантики многопоточности/многопроцессности это ненадёжно.627628#### `put(obj[, block[, timeout]])`629630Помещает obj в очередь. Если необязательный аргумент *block* равен `True` (по умолчанию) и *timeout* равен `None` (по умолчанию), при необходимости блокируется до появления свободного места. Если *timeout* положительное число, блокируется не более чем на *timeout* секунд и возбуждает исключение [`queue.Full`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Full), если за это время свободное место не появилось. В противном случае (*block* равен `False`) помещает элемент в очередь, если свободное место доступно немедленно, иначе возбуждает исключение [`queue.Full`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Full) (*timeout* в этом случае игнорируется).631632Изменено в версии 3.8: Если очередь закрыта, возбуждается [`ValueError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ValueError) вместо [`AssertionError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#AssertionError).633634#### `put_nowait(obj)`635636Эквивалентно `put(obj, False)`.637638#### `get([block[, timeout]])`639640Удаляет и возвращает элемент из очереди. Если необязательный аргумент *block* равен `True` (по умолчанию) и *timeout* равен `None` (по умолчанию), при необходимости блокируется до появления элемента. Если *timeout* положительное число, блокируется не более чем на *timeout* секунд и возбуждает исключение [`queue.Empty`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Empty), если за это время элемент не появился. В противном случае (block равен `False`) возвращает элемент, если он доступен немедленно, иначе возбуждает исключение [`queue.Empty`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Empty) (*timeout* в этом случае игнорируется).641642Изменено в версии 3.8: Если очередь закрыта, возбуждается [`ValueError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ValueError) вместо [`OSError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#OSError).643644#### `get_nowait()`645646Эквивалентно `get(False)`.647648[`multiprocessing.Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue) имеет несколько дополнительных методов, отсутствующих в [`queue.Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue). Обычно эти методы не нужны в большинстве кода:649650#### `close()`651652Указывает, что текущий процесс больше не будет помещать данные в эту очередь. Фоновый поток завершится после того, как сбросит все буферизованные данные в канал. Этот метод вызывается автоматически при сборке мусора очереди.653654#### `join_thread()`655656Присоединяет фоновый поток. Этот метод можно использовать только после вызова [`close()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue.close). Он блокируется до завершения фонового потока, гарантируя, что все данные из буфера сброшены в канал.657658По умолчанию, если процесс не является создателем очереди, при завершении он попытается присоединить фоновый поток очереди. Процесс может вызвать [`cancel_join_thread()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue.cancel_join_thread), чтобы сделать [`join_thread()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue.join_thread) бездействующим.659660#### `cancel_join_thread()`661662Предотвращает блокировку [`join_thread()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue.join_thread). В частности, это предотвращает автоматическое присоединение фонового потока при завершении процесса – см. [`join_thread()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue.join_thread).663664Более удачным названием для этого метода могло бы быть `allow_exit_without_flush()`. Он, скорее всего, приведёт к потере поставленных в очередь данных, и вам почти наверняка не понадобится его использовать. Он существует только на случай, если нужно немедленно завершить текущий процесс, не дожидаясь сброса данных из очереди в нижележащий канал, и потеря данных не имеет значения.665666> **Примечание**667>668> Функциональность этого класса требует работающей реализации общего семафора в хост-операционной системе. Без неё функциональность класса будет отключена, а попытки создать экземпляр [`Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue) приведут к [`ImportError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ImportError). См. [bpo-3770](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html) для дополнительной информации. То же самое относится и ко всем специализированным типам очередей, перечисленным ниже.669670#### `class multiprocessing.SimpleQueue`671672Это упрощённый тип [`Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue), очень похожий на [`Pipe`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Pipe) с блокировкой.673674#### `close()`675676Закрыть очередь: освободить внутренние ресурсы.677678После закрытия очередь нельзя использовать. Например, методы [`get()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.SimpleQueue.get), [`put()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.SimpleQueue.put) и [`empty()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.SimpleQueue.empty) больше нельзя вызывать.679680Добавлено в версии 3.9.681682#### `empty()`683684Возвращает `True`, если очередь пуста, иначе `False`.685686Всегда вызывает [`OSError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#OSError), если SimpleQueue закрыта.687688#### `get()`689690Извлекает и возвращает элемент из очереди.691692#### `put(item)`693694Помещает *item* в очередь.695696#### `class multiprocessing.JoinableQueue([maxsize])`697698[`JoinableQueue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.JoinableQueue), подкласс [`Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue), – это очередь, которая дополнительно имеет методы [`task_done()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.JoinableQueue.task_done) и [`join()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.JoinableQueue.join).699700#### `task_done()`701702Указывает, что ранее поставленная в очередь задача завершена. Используется потребителями очереди. Для каждого [`get()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue.get), используемого для получения задачи, последующий вызов [`task_done()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.JoinableQueue.task_done) сообщает очереди, что обработка задачи завершена.703704Если [`join()`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue.join) в данный момент заблокирован, он возобновится, когда все элементы будут обработаны (то есть для каждого элемента, который был [`put()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue.put) в очередь, был получен вызов [`task_done()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.JoinableQueue.task_done)).705706Вызывает [`ValueError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ValueError), если вызывается больше раз, чем было помещено элементов в очередь.707708#### `join()`709710Блокируется до тех пор, пока все элементы в очереди не будут извлечены и обработаны.711712Счётчик незавершённых задач увеличивается каждый раз, когда элемент добавляется в очередь. Счётчик уменьшается, когда потребитель вызывает [`task_done()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.JoinableQueue.task_done), чтобы указать, что элемент извлечён и вся работа над ним завершена. Когда счётчик незавершённых задач падает до нуля, [`join()`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue.join) разблокируется.713714### Разное715716#### `multiprocessing.active_children()`717718Возвращает список всех активных дочерних процессов текущего процесса.719720Вызов этой функции имеет побочный эффект – «присоединение» всех уже завершённых процессов.721722#### `multiprocessing.cpu_count()`723724Возвращает количество процессоров в системе.725726Это число не равно количеству процессоров, которые текущий процесс может использовать. Количество доступных процессоров можно получить с помощью `len(os.sched_getaffinity(0))`727728Если количество процессоров не удаётся определить, вызывается [`NotImplementedError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#NotImplementedError).729730> **См. также**731>732> [`os.cpu_count()`](https://python-all.ru/3.12/library/os.html#os.cpu_count)733734#### `multiprocessing.current_process()`735736Возвращает объект [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process), соответствующий текущему процессу.737738Аналог [`threading.current_thread()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.current_thread).739740#### `multiprocessing.parent_process()`741742Возвращает объект [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process), соответствующий родительскому процессу [`current_process()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.current_process). Для главного процесса `parent_process` будет `None`.743744Добавлено в версии 3.8.745746#### `multiprocessing.freeze_support()`747748Добавляет поддержку для случая, когда программа, использующая [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing), была заморожена для создания исполняемого файла Windows. (Протестировано с **py2exe**, **PyInstaller** и **cx\_Freeze**.)749750Эту функцию необходимо вызвать сразу после строки `if __name__ == '__main__'` в главном модуле. Например:751752```python753from multiprocessing import Process, freeze_support754755def f():756    print('hello world!')757758if __name__ == '__main__':759    freeze_support()760    Process(target=f).start()761```762763Если строка `freeze_support()` опущена, то попытка запустить замороженный исполняемый файл вызовет [`RuntimeError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#RuntimeError).764765Вызов `freeze_support()` не имеет эффекта при запуске на любой операционной системе, кроме Windows. Кроме того, если модуль запускается обычным образом интерпретатором Python в Windows (программа не была заморожена), то `freeze_support()` также не имеет эффекта.766767#### `multiprocessing.get_all_start_methods()`768769Возвращает список поддерживаемых методов запуска, первый из которых является методом по умолчанию. Возможные методы запуска: `'fork'`, `'spawn'` и `'forkserver'`. Не все платформы поддерживают все методы. См. [Контексты и методы запуска](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-start-methods).770771Добавлено в версии 3.4.772773#### `multiprocessing.get_context(method=None)`774775Возвращает объект контекста, который имеет те же атрибуты, что и модуль [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing).776777Если *method* равен `None`, то возвращается контекст по умолчанию. В противном случае *method* должен быть `'fork'`, `'spawn'`, `'forkserver'`. Если указанный метод запуска недоступен, возбуждается [`ValueError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ValueError). См. [Контексты и методы запуска](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-start-methods).778779Добавлено в версии 3.4.780781#### `multiprocessing.get_start_method(allow_none=False)`782783Возвращает имя метода запуска, используемого для запуска процессов.784785Если метод запуска не был задан и *allow\_none* равен false, то метод запуска фиксируется как используемый по умолчанию, и возвращается его название. Если метод запуска не был задан и *allow\_none* равен true, то возвращается `None`.786787Возвращаемое значение может быть `'fork'`, `'spawn'`, `'forkserver'` или `None`. См. [Контексты и методы запуска](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-start-methods).788789Добавлено в версии 3.4.790791Изменено в версии 3.8: В macOS метод запуска *spawn* теперь используется по умолчанию. Метод запуска *fork* следует считать небезопасным, так как он может привести к краху подпроцесса. См. [bpo-33725](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html).792793#### `multiprocessing.set_executable(executable)`794795Устанавливает путь к интерпретатору Python, используемому при запуске дочернего процесса. (По умолчанию используется [`sys.executable`](https://python-all.ru/3.12/library/sys.html#sys.executable)). Тем, кто встраивает Python, вероятно, потребуется сделать нечто вроде796797```python798set_executable(os.path.join(sys.exec_prefix, 'pythonw.exe'))799```800801прежде чем они смогут создавать дочерние процессы.802803Изменено в версии 3.4: Теперь поддерживается в POSIX, когда используется метод запуска `'spawn'`.804805Изменено в версии 3.11: Принимает [path-like object](https://python-all.ru/3.12/glossary.html#term-path-like-object).806807#### `multiprocessing.set_forkserver_preload(module_names)`808809Устанавливает список имен модулей для главного процесса forkserver, чтобы он попытался импортировать их, чтобы их уже импортированное состояние было унаследовано форкнутыми процессами. Любые [`ImportError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ImportError) при этом игнорируются молча. Это можно использовать для повышения производительности, чтобы избежать повторной работы в каждом процессе.810811Чтобы это работало, он должен быть вызван до запуска процесса forkserver (до создания `Pool` или запуска [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process)).812813Имеет смысл только при использовании метода запуска `'forkserver'`. См. [Контексты и методы запуска](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-start-methods).814815Добавлено в версии 3.4.816817#### `multiprocessing.set_start_method(method, force=False)`818819Устанавливает метод, который должен использоваться для запуска дочерних процессов. Аргумент *method* может быть `'fork'`, `'spawn'` или `'forkserver'`. Вызывает [`RuntimeError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#RuntimeError), если метод запуска уже был установлен и *force* не равно `True`. Если *method* равно `None` и *force* равно `True`, то метод запуска устанавливается в `None`. Если *method* равно `None` и *force* равно `False`, то контекст устанавливается в контекст по умолчанию.820821Обратите внимание, что эта функция должна вызываться не более одного раза, и она должна быть защищена внутри блока `if __name__ == '__main__'` главного модуля.822823См. [Контексты и методы запуска](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-start-methods).824825Добавлено в версии 3.4.826827> **Примечание**828>829> [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) не содержит аналогов [`threading.active_count()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.active_count), [`threading.enumerate()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.enumerate), [`threading.settrace()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.settrace), [`threading.setprofile()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.setprofile), [`threading.Timer`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Timer) или [`threading.local`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.local).830831### Объекты подключения832833Объекты подключения позволяют отправлять и получать сериализуемые (picklable) объекты или строки. Их можно рассматривать как ориентированные на сообщения соединённые сокеты.834835Объекты подключения обычно создаются с помощью [`Pipe`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Pipe) – см. также [Слушатели и клиенты](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-listeners-clients).836837#### `class multiprocessing.connection.Connection`838839#### `send(obj)`840841Отправляет объект на другой конец подключения; его следует читать с помощью [`recv()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection.recv).842843Объект должен быть сериализуемым. Очень большие сериализованные объекты (примерно от 32 МиБ, хотя зависит от ОС) могут вызвать исключение [`ValueError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ValueError).844845#### `recv()`846847Возвращает объект, отправленный с другого конца подключения с помощью [`send()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection.send). Блокируется, пока не появятся данные для получения. Вызывает [`EOFError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#EOFError), если больше нечего получать и другой конец был закрыт.848849#### `fileno()`850851Возвращает файловый дескриптор или дескриптор (handle), используемый подключением.852853#### `close()`854855Закрывает подключение.856857Вызывается автоматически при сборке мусора для подключения.858859#### `poll([timeout])`860861Возвращает, есть ли данные для чтения.862863Если *timeout* не указан, то метод возвращается немедленно. Если *timeout* – число, то оно задаёт максимальное время блокировки в секундах. Если *timeout* равно `None`, то используется бесконечное ожидание.864865Обратите внимание: с помощью [`multiprocessing.connection.wait()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.wait) можно одновременно опрашивать несколько объектов подключения.866867#### `send_bytes(buffer[, offset[, size]])`868869Отправляет байтовые данные из [байтоподобного объекта](https://python-all.ru/3.12/glossary.html#term-bytes-like-object) как полное сообщение.870871Если задан *offset*, то данные читаются с этой позиции в *buffer*. Если задан *size*, то из буфера будет прочитано соответствующее количество байт. Очень большие буферы (примерно от 32 МиБ, хотя это зависит от ОС) могут возбудить исключение [`ValueError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ValueError)872873#### `recv_bytes([maxlength])`874875Возвращает полное сообщение из байтовых данных, отправленное с другого конца подключения, в виде строки. Блокируется, пока не появятся данные для получения. Вызывает [`EOFError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#EOFError), если больше нечего получать и другой конец закрыт.876877Если указан *maxlength* и сообщение длиннее *maxlength*, то вызывается [`OSError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#OSError), и подключение больше не будет доступно для чтения.878879Изменено в версии 3.3: Ранее эта функция вызывала [`IOError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#IOError), которая теперь является псевдонимом [`OSError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#OSError).880881#### `recv_bytes_into(buffer[, offset])`882883Читает в *buffer* полное сообщение с байтовыми данными, отправленное с другого конца соединения, и возвращает количество байтов в сообщении. Блокирует выполнение, пока не появится что-то для приёма. Возбуждает [`EOFError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#EOFError), если больше нечего принимать и другой конец был закрыт.884885*buffer* должен быть доступным для записи [байтоподобным объектом](https://python-all.ru/3.12/glossary.html#term-bytes-like-object). Если задан *offset*, то сообщение будет записано в буфер, начиная с этой позиции. Offset должен быть неотрицательным целым числом, меньшим длины *buffer* (в байтах).886887Если буфер слишком мал, то вызывается исключение `BufferTooShort` и полное сообщение доступно как `e.args[0]`, где `e` экземпляр исключения.888889Изменено в версии 3.3: Теперь объекты подключения могут передаваться между процессами с помощью [`Connection.send()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection.send) и [`Connection.recv()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection.recv).890891Объекты подключения также теперь поддерживают протокол менеджера контекста – см. [Типы менеджеров контекста](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#typecontextmanager). [`__enter__()`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#contextmanager.__enter__) возвращает объект подключения, а [`__exit__()`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#contextmanager.__exit__) вызывает [`close()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection.close).892893Например:894895```pycon896>>> from multiprocessing import Pipe897>>> a, b = Pipe()898>>> a.send([1, 'hello', None])899>>> b.recv()900[1, 'hello', None]901>>> b.send_bytes(b'thank you')902>>> a.recv_bytes()903b'thank you'904>>> import array905>>> arr1 = array.array('i', range(5))906>>> arr2 = array.array('i', [0] * 10)907>>> a.send_bytes(arr1)908>>> count = b.recv_bytes_into(arr2)909>>> assert count == len(arr1) * arr1.itemsize910>>> arr2911array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, 0, 0])912```913914> **Предупреждение**915>916> Метод [`Connection.recv()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection.recv) автоматически десериализует полученные данные, что может быть угрозой безопасности, если нельзя доверять процессу, отправившему сообщение.917>918> Поэтому, если объект подключения не был создан с помощью `Pipe()` следует использовать методы [`recv()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection.recv) и [`send()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection.send) только после выполнения некоторой аутентификации. См. [Ключи аутентификации](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-auth-keys).919920> **Предупреждение**921>922> Если процесс завершается принудительно во время чтения или записи в канал, данные в канале, скорее всего, повредятся, так как может стать невозможно определить границы сообщений.923924### Примитивы синхронизации925926В целом, в многопроцессных программах примитивы синхронизации требуются не так часто, как в многопоточных. См. документацию модуля [`threading`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#module-threading).927928Обратите внимание, что примитивы синхронизации можно также создавать с помощью объекта менеджера – см. [Менеджеры](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-managers).929930#### `class multiprocessing.Barrier(parties[, action[, timeout]])`931932Объект барьера: клон [`threading.Barrier`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Barrier).933934Добавлено в версии 3.3.935936#### `class multiprocessing.BoundedSemaphore([value])`937938Объект ограниченного семафора: близкий аналог [`threading.BoundedSemaphore`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.BoundedSemaphore).939940Имеется единственное отличие от его близкого аналога: первый аргумент метода `acquire` называется *block*, что согласуется с [`Lock.acquire()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock.acquire).941942> **Примечание**943>944> На macOS это неотличимо от [`Semaphore`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Semaphore), так как `sem_getvalue()` не реализован на этой платформе.945946#### `class multiprocessing.Condition([lock])`947948Условная переменная: псевдоним для [`threading.Condition`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Condition).949950Если указана *блокировка*, то она должна быть объектом [`Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock) или [`RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.RLock) из [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing).951952Изменено в версии 3.3: Был добавлен метод [`wait_for()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Condition.wait_for).953954#### `class multiprocessing.Event`955956Клон [`threading.Event`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Event).957958#### `class multiprocessing.Lock`959960Нерекурсивный объект блокировки: близкий аналог [`threading.Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Lock). Когда процесс или поток захватывает блокировку, последующие попытки захватить её из любого процесса или потока будут блокироваться до её освобождения; любой процесс или поток может её освободить. Концепции и поведение [`threading.Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Lock) применительно к потокам воспроизводятся здесь в [`multiprocessing.Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock) применительно к процессам или потокам, за исключением отмеченных случаев.961962Обратите внимание, что [`Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock) на самом деле является фабричной функцией, которая возвращает экземпляр `multiprocessing.synchronize.Lock`, инициализированный контекстом по умолчанию.963964[`Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock) поддерживает протокол [менеджера контекста](https://python-all.ru/3.12/glossary.html#term-context-manager) и поэтому может использоваться в операторах [`with`](https://python-all.ru/3.12/reference/compound_stmts.html#with).965966#### `acquire(block=True, timeout=None)`967968Захватывает блокировку, блокирующую или неблокирующую.969970Если аргумент *block* установлен в `True` (по умолчанию), вызов метода будет блокироваться, пока блокировка не окажется в разблокированном состоянии, затем установит её в заблокированное состояние и вернёт `True`. Обратите внимание, что имя этого первого аргумента отличается от имени в [`threading.Lock.acquire()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Lock.acquire).971972Если аргумент *block* установлен в `False`, вызов метода не блокируется. Если блокировка в данный момент находится в заблокированном состоянии, возвращается `False`; в противном случае блокировка устанавливается в заблокированное состояние и возвращается `True`.973974При вызове с положительным значением с плавающей точкой для *timeout* блокировка выполняется не дольше числа секунд, указанного в *timeout*, пока блокировку не удастся захватить. Вызовы с отрицательным значением *timeout* эквивалентны *timeout*, равному нулю. Вызовы со значением *timeout* равным `None` (по умолчанию) устанавливают бесконечный период ожидания. Обратите внимание, что обработка отрицательных или `None` значений для *timeout* отличается от реализованного поведения в [`threading.Lock.acquire()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Lock.acquire). Аргумент *timeout* не имеет практического значения, если аргумент *block* установлен в `False`, и поэтому игнорируется. Возвращает `True`, если блокировка была захвачена, или `False`, если период ожидания истёк.975976#### `release()`977978Освобождает блокировку. Может вызываться из любого процесса или потока, а не только из того, который изначально захватил блокировку.979980Поведение аналогично [`threading.Lock.release()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Lock.release) за исключением того, что при вызове на незаблокированной блокировке возбуждается [`ValueError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ValueError).981982#### `class multiprocessing.RLock`983984Объект рекурсивной блокировки: близкий аналог [`threading.RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.RLock). Рекурсивная блокировка должна быть освобождена тем же процессом или потоком, который её захватил. После того как процесс или поток захватил рекурсивную блокировку, тот же процесс или поток может захватить её снова без блокировки; этот процесс или поток должен освободить её по одному разу за каждый захват.985986Обратите внимание, что [`RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.RLock) на самом деле является фабричной функцией, которая возвращает экземпляр `multiprocessing.synchronize.RLock`, инициализированный контекстом по умолчанию.987988[`RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.RLock) поддерживает протокол [менеджера контекста](https://python-all.ru/3.12/glossary.html#term-context-manager) и поэтому может использоваться в операторах [`with`](https://python-all.ru/3.12/reference/compound_stmts.html#with).989990#### `acquire(block=True, timeout=None)`991992Захватывает блокировку, блокирующую или неблокирующую.993994При вызове с аргументом *block*, установленным в `True`, блокируется до тех пор, пока блокировка не окажется в разблокированном состоянии (не принадлежит ни одному процессу или потоку), если только блокировка уже не принадлежит текущему процессу или потоку. Затем текущий процесс или поток получает владение блокировкой (если ещё не владеет ею), и уровень рекурсии внутри блокировки увеличивается на единицу, возвращая значение `True`. Обратите внимание, что имеется несколько различий в поведении этого первого аргумента по сравнению с реализацией [`threading.RLock.acquire()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.RLock.acquire), начиная с названия самого аргумента.995996При вызове с аргументом *block*, установленным в `False`, не блокируется. Если блокировка уже была захвачена (и, следовательно, принадлежит) другим процессом или потоком, текущий процесс или поток не получает владение, а уровень рекурсии внутри блокировки не изменяется, возвращая значение `False`. Если блокировка находится в разблокированном состоянии, текущий процесс или поток получает владение, а уровень рекурсии увеличивается, возвращая значение `True`.997998Использование и поведение аргумента *timeout* такие же, как в [`Lock.acquire()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock.acquire). Обратите внимание, что некоторые из этих особенностей *timeout* отличаются от реализованного поведения в [`threading.RLock.acquire()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.RLock.acquire).9991000#### `release()`10011002Освобождает блокировку, уменьшая уровень рекурсии. Если после уменьшения уровень рекурсии становится нулевым, переводит блокировку в разблокированное состояние (не принадлежит ни одному процессу или потоку), и если какие-либо другие процессы или потоки ожидают разблокировки, позволяет ровно одному из них продолжить. Если после уменьшения уровень рекурсии всё ещё ненулевой, блокировка остаётся заблокированной и принадлежащей вызывающему процессу или потоку.10031004Вызывайте этот метод только когда вызывающий процесс или поток владеет блокировкой. Исключение [`AssertionError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#AssertionError) возбуждается, если этот метод вызывается процессом или потоком, не являющимся владельцем, или если блокировка находится в разблокированном (непринадлежащем) состоянии. Обратите внимание, что тип возбуждаемого исключения в этой ситуации отличается от реализованного поведения в [`threading.RLock.release()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.RLock.release).10051006#### `class multiprocessing.Semaphore([value])`10071008Объект семафора: близкий аналог [`threading.Semaphore`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Semaphore).10091010Имеется единственное отличие от его близкого аналога: первый аргумент метода `acquire` называется *block*, что согласуется с [`Lock.acquire()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock.acquire).10111012> **Примечание**1013>1014> На macOS `sem_timedwait` не поддерживается, поэтому вызов `acquire()` с тайм-аутом будет эмулировать поведение этой функции с помощью цикла ожидания.10151016> **Примечание**1017>1018> Некоторые функции этого пакета требуют работающей реализации общего семафора в операционной системе. При её отсутствии модуль `multiprocessing.synchronize` будет отключён, а попытки импортировать его приведут к [`ImportError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ImportError). См. [bpo-3770](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html) для получения дополнительной информации.10191020### Общие [`ctypes`](https://python-all.ru/3.12/library/ctypes.html#module-ctypes) объекты10211022Можно создавать общие объекты с помощью разделяемой памяти, которые могут наследоваться дочерними процессами.10231024#### `multiprocessing.Value(typecode_or_type, *args, lock=True)`10251026Возвращает объект [`ctypes`](https://python-all.ru/3.12/library/ctypes.html#module-ctypes), выделенный из разделяемой памяти. По умолчанию возвращаемое значение на самом деле является синхронизированной обёрткой для объекта. Сам объект можно получить через атрибут *value* объекта [`Value`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Value).10271028*typecode\_or\_type* определяет тип возвращаемого объекта: это либо тип ctypes, либо однобуквенный код типа, используемый модулем [`array`](https://python-all.ru/3.12/library/array.html#module-array). *\*args* передаётся конструктору типа.10291030Если *блокировка* равна `True` (по умолчанию), то создаётся новый рекурсивный объект блокировки для синхронизации доступа к значению. Если *блокировка* является объектом [`Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock) или [`RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.RLock), то она будет использоваться для синхронизации доступа к значению. Если *блокировка* равна `False`, то доступ к возвращаемому объекту не будет автоматически защищён блокировкой, поэтому он не обязательно будет "процессобезопасным".10311032Операции, подобные `+=`, которые включают чтение и запись, не являются атомарными. Поэтому, если, например, требуется атомарно увеличить разделяемое значение, недостаточно просто сделать10331034```python1035counter.value += 11036```10371038При условии, что связанная блокировка рекурсивна (по умолчанию она такой и является), можно вместо этого сделать10391040```python1041with counter.get_lock():1042    counter.value += 11043```10441045Обратите внимание, что *блокировка* – это аргумент, передаваемый только по ключевому слову.10461047#### `multiprocessing.Array(typecode_or_type, size_or_initializer, *, lock=True)`10481049Возвращает массив ctypes, выделенный из разделяемой памяти. По умолчанию возвращаемое значение на самом деле является синхронизированной обёрткой для массива.10501051*typecode\_or\_type* определяет тип элементов возвращаемого массива: это либо ctypes-тип, либо однобуквенный код типа, используемый модулем [`array`](https://python-all.ru/3.12/library/array.html#module-array). Если *size\_or\_initializer* – целое число, то оно определяет длину массива, и массив будет заполнен нулями. В противном случае *size\_or\_initializer* – это последовательность, которая используется для инициализации массива, и её длина определяет длину массива.10521053Если *блокировка* равен `True` (по умолчанию), создаётся новый объект блокировки для синхронизации доступа к значению. Если *блокировка* – объект [`Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock) или [`RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.RLock), то он будет использоваться для синхронизации доступа к значению. Если *блокировка* равен `False`, доступ к возвращаемому объекту не будет автоматически защищён блокировкой, поэтому он не обязательно будет «процесс-безопасным».10541055Обратите внимание, что *блокировка* – это аргумент, передаваемый только по ключевому слову.10561057Обратите внимание, что массив типа [`ctypes.c_char`](https://python-all.ru/3.12/library/ctypes.html#ctypes.c_char) имеет атрибуты *value* и *raw*, которые позволяют использовать его для хранения и извлечения строк.10581059#### Модуль [`multiprocessing.sharedctypes`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.sharedctypes)10601061Модуль [`multiprocessing.sharedctypes`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.sharedctypes) предоставляет функции для выделения объектов [`ctypes`](https://python-all.ru/3.12/library/ctypes.html#module-ctypes) из разделяемой памяти, которые могут быть унаследованы дочерними процессами.10621063> **Примечание**1064>1065> Хотя можно сохранить указатель в разделяемой памяти, следует помнить, что он будет ссылаться на местоположение в адресном пространстве конкретного процесса. Однако указатель, скорее всего, будет недействительным в контексте второго процесса, и попытка разыменования указателя из второго процесса может привести к аварийному завершению.10661067#### `multiprocessing.sharedctypes.RawArray(typecode_or_type, size_or_initializer)`10681069Возвращает массив ctypes, выделенный из разделяемой памяти.10701071*typecode\_or\_type* определяет тип элементов возвращаемого массива: это либо тип ctypes, либо однобуквенный код типа, используемый модулем [`array`](https://python-all.ru/3.12/library/array.html#module-array). Если *size\_or\_initializer* – целое число, то оно определяет длину массива, и массив будет изначально заполнен нулями. В противном случае *size\_or\_initializer* – это последовательность, которая используется для инициализации массива, и её длина определяет длину массива.10721073Обратите внимание, что установка и получение элемента потенциально неатомарны – используйте вместо этого [`Array()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.sharedctypes.Array), чтобы гарантировать автоматическую синхронизацию доступа с помощью блокировки.10741075#### `multiprocessing.sharedctypes.RawValue(typecode_or_type, *args)`10761077Возвращает объект ctypes, выделенный из разделяемой памяти.10781079*typecode\_or\_type* определяет тип возвращаемого объекта: это либо тип ctypes, либо однобуквенный код типа, используемый модулем [`array`](https://python-all.ru/3.12/library/array.html#module-array). *\*args* передаётся конструктору типа.10801081Обратите внимание, что установка и получение значения потенциально неатомарны – используйте вместо этого [`Value()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.sharedctypes.Value), чтобы гарантировать автоматическую синхронизацию доступа с помощью блокировки.10821083Обратите внимание, что массив [`ctypes.c_char`](https://python-all.ru/3.12/library/ctypes.html#ctypes.c_char) имеет атрибуты `value` и `raw`, которые позволяют использовать его для сохранения и извлечения строк – см. документацию к [`ctypes`](https://python-all.ru/3.12/library/ctypes.html#module-ctypes).10841085#### `multiprocessing.sharedctypes.Array(typecode_or_type, size_or_initializer, *, lock=True)`10861087То же, что и [`RawArray()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.sharedctypes.RawArray), за исключением того, что в зависимости от значения *блокировка* может возвращаться процессобезопасная синхронизирующая обёртка вместо необработанного массива ctypes.10881089Если *блокировка* равна `True` (по умолчанию), то создаётся новый объект блокировки для синхронизации доступа к значению. Если *блокировка* является объектом [`Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock) или [`RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.RLock), то она будет использоваться для синхронизации доступа к значению. Если *блокировка* равна `False`, то доступ к возвращаемому объекту не будет автоматически защищён блокировкой, поэтому он не обязательно будет "процессобезопасным".10901091Обратите внимание, что *блокировка* – это аргумент, передаваемый только по ключевому слову.10921093#### `multiprocessing.sharedctypes.Value(typecode_or_type, *args, lock=True)`10941095То же, что и [`RawValue()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.sharedctypes.RawValue), за исключением того, что в зависимости от значения *блокировка* может возвращаться процессобезопасная синхронизирующая обёртка вместо необработанного объекта ctypes.10961097Если *блокировка* равен `True` (по умолчанию), создаётся новый объект блокировки для синхронизации доступа к значению. Если *блокировка* – объект [`Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Lock) или [`RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.RLock), то он будет использоваться для синхронизации доступа к значению. Если *блокировка* равен `False`, доступ к возвращаемому объекту не будет автоматически защищён блокировкой, поэтому он не обязательно будет «процесс-безопасным».10981099Обратите внимание, что *блокировка* – это аргумент, передаваемый только по ключевому слову.11001101#### `multiprocessing.sharedctypes.copy(obj)`11021103Возвращает объект ctypes, выделенный в общей памяти и являющийся копией объекта ctypes *obj*.11041105#### `multiprocessing.sharedctypes.synchronized(obj[, lock])`11061107Возвращает процесс-безопасную обёртку для объекта ctypes, которая использует *блокировка* для синхронизации доступа. Если *блокировка* равен `None` (по умолчанию), объект [`multiprocessing.RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.RLock) создаётся автоматически.11081109Синхронизированная обёртка будет иметь два дополнительных метода (помимо методов обёрнутого объекта): `get_obj()` возвращает обёрнутый объект, а `get_lock()` – объект блокировки, используемый для синхронизации.11101111Обратите внимание, что доступ к объекту ctypes через обёртку может быть значительно медленнее, чем доступ к исходному объекту ctypes.11121113Изменено в версии 3.5: Синхронизированные объекты поддерживают протокол [контекстного менеджера](https://python-all.ru/3.12/glossary.html#term-context-manager).11141115В таблице ниже сравнивается синтаксис создания разделяемых объектов ctypes из общей памяти с обычным синтаксисом ctypes. (В таблице `MyStruct` – это некоторый подкласс [`ctypes.Structure`](https://python-all.ru/3.12/library/ctypes.html#ctypes.Structure).)11161117| ctypes | sharedctypes с типом | sharedctypes с typecode |1118| --- | --- | --- |1119| c\_double(2.4) | RawValue(c\_double, 2.4) | RawValue(‘d’, 2.4) |1120| MyStruct(4, 6) | RawValue(MyStruct, 4, 6) |  |1121| (c\_short \* 7)() | RawArray(c\_short, 7) | RawArray(‘h’, 7) |1122| (c\_int \* 3)(9, 2, 8) | RawArray(c\_int, (9, 2, 8)) | RawArray(‘i’, (9, 2, 8)) |11231124Ниже приведён пример, в котором дочерний процесс изменяет несколько объектов ctypes:11251126```python1127from multiprocessing import Process, Lock1128from multiprocessing.sharedctypes import Value, Array1129from ctypes import Structure, c_double11301131class Point(Structure):1132    _fields_ = [('x', c_double), ('y', c_double)]11331134def modify(n, x, s, A):1135    n.value **= 21136    x.value **= 21137    s.value = s.value.upper()1138    for a in A:1139        a.x **= 21140        a.y **= 211411142if __name__ == '__main__':1143    lock = Lock()11441145    n = Value('i', 7)1146    x = Value(c_double, 1.0/3.0, lock=False)1147    s = Array('c', b'hello world', lock=lock)1148    A = Array(Point, [(1.875,-6.25), (-5.75,2.0), (2.375,9.5)], lock=lock)11491150    p = Process(target=modify, args=(n, x, s, A))1151    p.start()1152    p.join()11531154    print(n.value)1155    print(x.value)1156    print(s.value)1157    print([(a.x, a.y) for a in A])1158```11591160Выводятся следующие результаты:11611162```text11634911640.11111111111111111165HELLO WORLD1166[(3.515625, 39.0625), (33.0625, 4.0), (5.640625, 90.25)]1167```11681169### Менеджеры11701171Менеджеры предоставляют способ создания данных, которыми можно обмениваться между разными процессами, в том числе по сети между процессами, выполняющимися на разных машинах. Объект менеджера управляет серверным процессом, который управляет *разделяемыми объектами*. Другие процессы могут получать доступ к разделяемым объектам через прокси.11721173#### `multiprocessing.Manager()`11741175Возвращает запущенный объект [`SyncManager`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.SyncManager), который можно использовать для совместного использования объектов между процессами. Возвращаемый объект менеджера соответствует порождённому дочернему процессу и имеет методы, которые создают разделяемые объекты и возвращают соответствующие прокси.11761177Процессы менеджера завершаются, как только они будут собраны сборщиком мусора или завершится их родительский процесс. Классы менеджера определены в модуле [`multiprocessing.managers`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.managers):11781179#### `class multiprocessing.managers.BaseManager(address=None, authkey=None, serializer='pickle', ctx=None, *, shutdown_timeout=1.0)`11801181Создает объект BaseManager.11821183После создания необходимо вызвать [`start()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseManager.start) или `get_server().serve_forever()`, чтобы объект менеджера ссылался на запущенный процесс менеджера.11841185*address* – адрес, на котором процесс менеджера ожидает новые подключения. Если *address* равно `None`, то выбирается произвольный адрес.11861187*authkey* – ключ аутентификации, который будет использоваться для проверки подлинности входящих подключений к серверному процессу. Если *authkey* равно `None`, используется `current_process().authkey`. В противном случае используется *authkey*, и он должен быть байтовой строкой.11881189*serializer* должен быть `'pickle'` (использовать сериализацию [`pickle`](https://python-all.ru/3.12/library/pickle.html#module-pickle)) или `'xmlrpclib'` (использовать сериализацию [`xmlrpc.client`](https://python-all.ru/3.12/library/xmlrpc.client.html#module-xmlrpc.client)).11901191*ctx* – это объект контекста или `None` (используется текущий контекст). См. функцию `get_context()`.11921193*shutdown\_timeout* – тайм-аут в секундах, который используется для ожидания завершения процесса, используемого менеджером, в методе [`shutdown()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseManager.shutdown). Если тайм-аут истекает, процесс завершается. Если завершение процесса также истекает по тайм-ауту, процесс уничтожается.11941195Изменено в версии 3.11: Добавлен параметр *shutdown\_timeout*.11961197#### `start([initializer[, initargs]])`11981199Запускает подпроцесс для запуска менеджера. Если *initializer* не равно `None`, то подпроцесс вызовет `initializer(*initargs)` при запуске.12001201#### `get_server()`12021203Возвращает объект `Server`, представляющий реальный сервер, управляемый менеджером. Объект `Server` поддерживает метод `serve_forever()`:12041205```python1206>>> from multiprocessing.managers import BaseManager1207>>> manager = BaseManager(address=('', 50000), authkey=b'abc')1208>>> server = manager.get_server()1209>>> server.serve_forever()1210```12111212`Server` также имеет атрибут [`address`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseManager.address).12131214#### `connect()`12151216Подключает локальный объект менеджера к удаленному процессу менеджера:12171218```python1219>>> from multiprocessing.managers import BaseManager1220>>> m = BaseManager(address=('127.0.0.1', 50000), authkey=b'abc')1221>>> m.connect()1222```12231224#### `shutdown()`12251226Останавливает процесс, используемый менеджером. Это доступно только если [`start()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseManager.start) был использован для запуска серверного процесса.12271228Этот метод можно вызывать несколько раз.12291230#### `register(typeid[, callable[, proxytype[, exposed[, method_to_typeid[, create_method]]]]])`12311232Метод класса, который можно использовать для регистрации типа или вызываемого объекта в классе менеджера.12331234*typeid* – это «идентификатор типа», который используется для идентификации определенного типа разделяемого объекта. Должен быть строкой.12351236*callable* – это вызываемый объект, используемый для создания объектов для данного идентификатора типа. Если экземпляр менеджера будет подключен к серверу с помощью метода [`connect()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseManager.connect), или если аргумент *create\_method* равен `False`, то этот параметр можно оставить как `None`.12371238*proxytype* – это подкласс [`BaseProxy`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseProxy), который используется для создания прокси для разделяемых объектов с данным *typeid*. Если `None`, то класс прокси создается автоматически.12391240*exposed* используется для указания последовательности имен методов, к которым прокси для данного typeid должны иметь доступ через [`BaseProxy._callmethod()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseProxy._callmethod). (Если *exposed* равно `None`, то вместо него используется `proxytype._exposed_`, если он существует.) Если список exposed не указан, то все «публичные методы» разделяемого объекта будут доступны. (Здесь «публичный метод» означает любой атрибут, у которого есть метод [`__call__()`](https://python-all.ru/3.12/reference/datamodel.html#object.__call__) и имя которого не начинается с `'_'`.)12411242*method\_to\_typeid* – это отображение, используемое для указания возвращаемого типа тех открытых методов, которые должны возвращать прокси. Оно отображает имена методов в строки typeid. (Если *method\_to\_typeid* равно `None`, то вместо него используется `proxytype._method_to_typeid_`, если он существует.) Если имя метода не является ключом этого отображения или отображение равно `None`, то объект, возвращаемый методом, будет скопирован по значению.12431244*create\_method* определяет, следует ли создать метод с именем *typeid*, который можно использовать, чтобы указать серверному процессу создать новый разделяемый объект и вернуть для него прокси. По умолчанию `True`.12451246Экземпляры [`BaseManager`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseManager) также имеют одно свойство только для чтения:12471248#### `address`12491250Адрес, используемый менеджером.12511252Изменено в версии 3.3: Объекты Manager поддерживают протокол управления контекстом – см. [Типы менеджеров контекста](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#typecontextmanager). [`__enter__()`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#contextmanager.__enter__) запускает серверный процесс (если он еще не запущен), а затем возвращает объект менеджера. [`__exit__()`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#contextmanager.__exit__) вызывает [`shutdown()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseManager.shutdown).12531254В предыдущих версиях [`__enter__()`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#contextmanager.__enter__) не запускал серверный процесс менеджера, если он ещё не был запущен.12551256#### `class multiprocessing.managers.SyncManager`12571258Подкласс [`BaseManager`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseManager), который можно использовать для синхронизации процессов. Объекты этого типа возвращаются [`multiprocessing.Manager()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Manager).12591260Его методы создают и возвращают [объекты-прокси](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-proxy-objects) для ряда часто используемых типов данных, которые нужно синхронизировать между процессами. Сюда в первую очередь входят общие списки и словари.12611262#### `Barrier(parties[, action[, timeout]])`12631264Создать общий объект [`threading.Barrier`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Barrier) и вернуть для него прокси.12651266Добавлено в версии 3.3.12671268#### `BoundedSemaphore([value])`12691270Создать общий объект [`threading.BoundedSemaphore`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.BoundedSemaphore) и вернуть для него прокси.12711272#### `Condition([lock])`12731274Создать общий объект [`threading.Condition`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Condition) и вернуть прокси для него.12751276Если *блокировка* предоставлена, то она должна быть прокси для объекта [`threading.Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Lock) или [`threading.RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.RLock).12771278Изменено в версии 3.3: Был добавлен метод [`wait_for()`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Condition.wait_for).12791280#### `Event()`12811282Создать общий объект [`threading.Event`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Event) и вернуть прокси для него.12831284#### `Lock()`12851286Создать общий объект [`threading.Lock`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Lock) и вернуть прокси для него.12871288#### `Namespace()`12891290Создать общий объект [`Namespace`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.Namespace) и вернуть прокси для него.12911292#### `Queue([maxsize])`12931294Создать общий объект [`queue.Queue`](https://python-all.ru/3.12/library/queue.html#queue.Queue) и вернуть прокси для него.12951296#### `RLock()`12971298Создать общий объект [`threading.RLock`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.RLock) и вернуть прокси для него.12991300#### `Semaphore([value])`13011302Создать общий объект [`threading.Semaphore`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#threading.Semaphore) и вернуть прокси для него.13031304#### `Array(typecode, sequence)`13051306Создать массив и вернуть для него прокси.13071308#### `Value(typecode, value)`13091310Создать объект с атрибутом `value`, доступным для записи, и вернуть прокси для него.13111312#### `dict()`13131314#### `dict(mapping)`13151316#### `dict(sequence)`13171318Создать общий объект [`dict`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#dict) и вернуть прокси для него.13191320#### `list()`13211322#### `list(sequence)`13231324Создать общий объект [`list`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#list) и вернуть прокси для него.13251326Изменено в версии 3.6: Общие объекты могут быть вложенными. Например, общий объект-контейнер, такой как общий список, может содержать другие общие объекты, и все они будут управляться и синхронизироваться [`SyncManager`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.SyncManager).13271328#### `class multiprocessing.managers.Namespace`13291330Тип, который можно зарегистрировать с помощью [`SyncManager`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.SyncManager).13311332Объект пространства имён не имеет открытых методов, но имеет изменяемые атрибуты. Его представление показывает значения его атрибутов.13331334Однако при использовании прокси для объекта пространства имён атрибут, начинающийся с `'_'`, будет атрибутом прокси, а не атрибутом референта:13351336```pycon1337>>> mp_context = multiprocessing.get_context('spawn')1338>>> manager = mp_context.Manager()1339>>> Global = manager.Namespace()1340>>> Global.x = 101341>>> Global.y = 'hello'1342>>> Global._z = 12.3    # это атрибут прокси1343>>> print(Global)1344Namespace(x=10, y='hello')1345```13461347#### Настраиваемые менеджеры13481349Чтобы создать собственный менеджер, создаётся подкласс [`BaseManager`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseManager) и используется метод класса [`register()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseManager.register) для регистрации новых типов или вызываемых объектов в классе менеджера. Например:13501351```python1352from multiprocessing.managers import BaseManager13531354class MathsClass:1355    def add(self, x, y):1356        return x + y1357    def mul(self, x, y):1358        return x * y13591360class MyManager(BaseManager):1361    pass13621363MyManager.register('Maths', MathsClass)13641365if __name__ == '__main__':1366    with MyManager() as manager:1367        maths = manager.Maths()1368        print(maths.add(4, 3))         # выводит 71369        print(maths.mul(7, 8))         # выводит 561370```13711372#### Использование удалённого менеджера13731374Можно запустить сервер менеджера на одной машине и позволить клиентам использовать его с других машин (при условии, что соответствующие брандмауэры это разрешают).13751376Выполнение следующих команд создаёт сервер для одной общей очереди, к которой удалённые клиенты могут обращаться:13771378```python1379>>> from multiprocessing.managers import BaseManager1380>>> from queue import Queue1381>>> queue = Queue()1382>>> class QueueManager(BaseManager): pass1383>>> QueueManager.register('get_queue', callable=lambda:queue)1384>>> m = QueueManager(address=('', 50000), authkey=b'abracadabra')1385>>> s = m.get_server()1386>>> s.serve_forever()1387```13881389Один клиент может получить доступ к серверу следующим образом:13901391```python1392>>> from multiprocessing.managers import BaseManager1393>>> class QueueManager(BaseManager): pass1394>>> QueueManager.register('get_queue')1395>>> m = QueueManager(address=('foo.bar.org', 50000), authkey=b'abracadabra')1396>>> m.connect()1397>>> queue = m.get_queue()1398>>> queue.put('hello')1399```14001401Другой клиент также может использовать его:14021403```python1404>>> from multiprocessing.managers import BaseManager1405>>> class QueueManager(BaseManager): pass1406>>> QueueManager.register('get_queue')1407>>> m = QueueManager(address=('foo.bar.org', 50000), authkey=b'abracadabra')1408>>> m.connect()1409>>> queue = m.get_queue()1410>>> queue.get()1411'hello'1412```14131414Локальные процессы также могут получить доступ к этой очереди, используя приведённый выше код на клиенте для удалённого доступа к ней:14151416```python1417>>> from multiprocessing import Process, Queue1418>>> from multiprocessing.managers import BaseManager1419>>> class Worker(Process):1420...     def __init__(self, q):1421...         self.q = q1422...         super().__init__()1423...     def run(self):1424...         self.q.put('local hello')1425...1426>>> queue = Queue()1427>>> w = Worker(queue)1428>>> w.start()1429>>> class QueueManager(BaseManager): pass1430...1431>>> QueueManager.register('get_queue', callable=lambda: queue)1432>>> m = QueueManager(address=('', 50000), authkey=b'abracadabra')1433>>> s = m.get_server()1434>>> s.serve_forever()1435```14361437### Объекты-прокси14381439Прокси – это объект, который *ссылается* на общий объект, находящийся (предположительно) в другом процессе. Общий объект называется *референтом* этого прокси. Несколько объектов-прокси могут иметь один и тот же референт.14401441Объект-прокси имеет методы, которые вызывают соответствующие методы его референта (хотя не каждый метод референта обязательно будет доступен через прокси). Таким образом, прокси можно использовать так же, как и его референт:14421443```pycon1444>>> mp_context = multiprocessing.get_context('spawn')1445>>> manager = mp_context.Manager()1446>>> l = manager.list([i*i for i in range(10)])1447>>> print(l)1448[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]1449>>> print(repr(l))1450<ListProxy object, typeid 'list' at 0x...>1451>>> l[4]1452161453>>> l[2:5]1454[4, 9, 16]1455```14561457Обратите внимание, что применение [`str()`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#str) к прокси вернёт представление референта, тогда как применение [`repr()`](https://python-all.ru/3.12/library/functions.html#repr) вернёт представление прокси.14581459Важная особенность объектов-прокси – они сериализуемы (picklable), поэтому их можно передавать между процессами. Таким образом, референт может содержать [Объекты-прокси](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-proxy-objects). Это допускает вложение управляемых списков, словарей и других [Объектов-прокси](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-proxy-objects):14601461```pycon1462>>> a = manager.list()1463>>> b = manager.list()1464>>> a.append(b)         # референт a теперь содержит референт b1465>>> print(a, b)1466[<ListProxy object, typeid 'list' at ...>] []1467>>> b.append('hello')1468>>> print(a[0], b)1469['hello'] ['hello']1470```14711472Аналогично, прокси словарей и списков могут быть вложены друг в друга:14731474```python1475>>> l_outer = manager.list([ manager.dict() for i in range(2) ])1476>>> d_first_inner = l_outer[0]1477>>> d_first_inner['a'] = 11478>>> d_first_inner['b'] = 21479>>> l_outer[1]['c'] = 31480>>> l_outer[1]['z'] = 261481>>> print(l_outer[0])1482{'a': 1, 'b': 2}1483>>> print(l_outer[1])1484{'c': 3, 'z': 26}1485```14861487Если в референт входят стандартные (не прокси) объекты [`list`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#list) или [`dict`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#dict), изменения этих изменяемых значений не будут распространяться через менеджер, потому что прокси не может узнать, когда значения, содержащиеся внутри, изменяются. Однако сохранение значения в прокси-контейнере (что вызывает `__setitem__` на объекте-прокси) распространяется через менеджер, поэтому для эффективного изменения такого элемента можно присвоить изменённое значение обратно в прокси-контейнер:14881489```python1490# создать прокси для списка и добавить изменяемый объект (словарь)1491lproxy = manager.list()1492lproxy.append({})1493# теперь изменить словарь1494d = lproxy[0]1495d['a'] = 11496d['b'] = 21497# на данный момент изменения в d еще не синхронизированы, но при1498# обновлении словаря прокси уведомляется об изменении1499lproxy[0] = d1500```15011502Этот подход, возможно, менее удобен, чем использование вложенных [Объектов-прокси](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-proxy-objects) в большинстве случаев, но также демонстрирует степень контроля над синхронизацией.15031504> **Примечание**1505>1506> Типы прокси в [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) не поддерживают сравнение по значению. Так, например:1507>1508> ```pycon1509> >>> manager.list([1,2,3]) == [1,2,3]1510> False1511> ```1512>1513> При сравнении следует просто использовать копию референта.15141515#### `class multiprocessing.managers.BaseProxy`15161517Прокси-объекты являются экземплярами подклассов [`BaseProxy`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseProxy).15181519#### `_callmethod(methodname[, args[, kwds]])`15201521Вызывает метод референта прокси и возвращает результат.15221523Если `proxy` – это прокси, чей референт – `obj`, то выражение15241525```python1526proxy._callmethod(methodname, args, kwds)1527```15281529вычислит выражение15301531```python1532getattr(obj, methodname)(*args, **kwds)1533```15341535в процессе менеджера.15361537Возвращаемое значение будет копией результата вызова или прокси для нового разделяемого объекта – см. документацию по аргументу *method\_to\_typeid* функции [`BaseManager.register()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseManager.register).15381539Если при вызове возникло исключение, то оно повторно возбуждается с помощью [`_callmethod()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseProxy._callmethod). Если в процессе менеджера возникло другое исключение, то оно преобразуется в исключение `RemoteError` и возбуждается с помощью [`_callmethod()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseProxy._callmethod).15401541Обратите внимание, что исключение будет возбуждаться, если *methodname* не был *экспонирован*.15421543Пример использования [`_callmethod()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.managers.BaseProxy._callmethod):15441545```pycon1546>>> l = manager.list(range(10))1547>>> l._callmethod('__len__')1548101549>>> l._callmethod('__getitem__', (slice(2, 7),)) # эквивалентно l[2:7]1550[2, 3, 4, 5, 6]1551>>> l._callmethod('__getitem__', (20,))          # эквивалентно l[20]1552Traceback (most recent call last):1553...1554IndexError: list index out of range1555```15561557#### `_getvalue()`15581559Возвращает копию референта.15601561Если референт не может быть сериализован (unpicklable), то это вызовет исключение.15621563#### `__repr__()`15641565Возвращает представление прокси-объекта.15661567#### `__str__()`15681569Возвращает представление референта.15701571#### Очистка15721573Прокси-объект использует колбэк слабой ссылки: когда он собирается сборщиком мусора, он отменяет свою регистрацию у менеджера, которому принадлежит его референт.15741575Разделяемый объект удаляется из процесса менеджера, когда на него больше не ссылается ни один прокси.15761577### Пулы процессов15781579Можно создать пул процессов, который будет выполнять задачи, отправленные ему с помощью класса [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool).15801581#### `class multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])`15821583Объект пула процессов, который управляет пулом рабочих процессов, которым можно отправлять задачи. Он поддерживает асинхронные результаты с тайм-аутами и колбэками, а также имеет параллельную реализацию map.15841585*processes* – количество используемых рабочих процессов. Если *processes* равно `None`, то используется число, возвращаемое [`os.cpu_count()`](https://python-all.ru/3.12/library/os.html#os.cpu_count).15861587Если *initializer* не равно `None`, то каждый рабочий процесс вызовет `initializer(*initargs)` при запуске.15881589*maxtasksperchild* – количество задач, которое рабочий процесс может выполнить до завершения и замены новым рабочим процессом, чтобы освободить неиспользуемые ресурсы. Значение по умолчанию *maxtasksperchild* равно `None`, что означает, что рабочие процессы будут жить столько же, сколько и пул.15901591*context* используется для указания контекста, в котором запускаются рабочие процессы. Обычно пул создаётся с помощью функции `multiprocessing.Pool()` или метода [`Pool()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool) объекта контекста. В обоих случаях *context* устанавливается соответствующим образом.15921593Обратите внимание, что методы объекта пула должны вызываться только тем процессом, который создал пул.15941595> **Предупреждение**1596>1597> Объекты [`multiprocessing.pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.pool) имеют внутренние ресурсы, которые необходимо должным образом управлять (как и любыми другими ресурсами): используйте пул как контекстный менеджер или вызывайте [`close()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.close) и [`terminate()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.terminate) вручную. Несоблюдение этого может привести к зависанию процесса при завершении.1598>1599> Обратите внимание, что **неправильно** полагаться на сборщик мусора для уничтожения пула, поскольку CPython не гарантирует вызов финализатора пула (см. [`object.__del__()`](https://python-all.ru/3.12/reference/datamodel.html#object.__del__) для получения дополнительной информации).16001601Изменено в версии 3.2: Добавлен параметр *maxtasksperchild*.16021603Изменено в версии 3.4: Добавлен параметр *context*.16041605> **Примечание**1606>1607> Рабочие процессы внутри [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool) обычно существуют в течение всего времени работы очереди пула. Часто используемый в других системах (например, Apache, mod\_wsgi и т.д.) подход для освобождения ресурсов, удерживаемых рабочими процессами, заключается в том, чтобы позволить рабочему процессу в пуле выполнить только определённый объём работы, после чего он завершается, очищается, и на его место запускается новый процесс. Аргумент *maxtasksperchild* функции [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool) предоставляет эту возможность конечному пользователю.16081609#### `apply(func[, args[, kwds]])`16101611Вызывает *func* с аргументами *args* и именованными аргументами *kwds*. Блокируется до получения результата. Поскольку этот метод блокируется, [`apply_async()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.apply_async) лучше подходит для параллельного выполнения работы. Кроме того, *func* выполняется только в одном из рабочих процессов пула.16121613#### `apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])`16141615Вариант метода [`apply()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.apply), который возвращает объект [`AsyncResult`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.AsyncResult).16161617Если указан *колбэк*, то это должен быть вызываемый объект, принимающий один аргумент. Когда результат готов, к нему применяется *колбэк*, если только вызов не завершился ошибкой – в этом случае вместо него применяется *колбэк ошибки*.16181619Если указан *error\_callback*, то это должен быть вызываемый объект, принимающий один аргумент. Если целевая функция завершается ошибкой, то *error\_callback* вызывается с экземпляром исключения.16201621Колбэки должны завершаться немедленно, иначе поток, обрабатывающий результаты, будет заблокирован.16221623#### `map(func, iterable[, chunksize])`16241625Параллельный аналог встроенной функции [`map()`](https://python-all.ru/3.12/library/functions.html#map) (однако поддерживает только один аргумент *iterable*, для нескольких итерируемых объектов см. [`starmap()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.starmap)). Блокируется до получения результата.16261627Этот метод разбивает итерируемый объект на несколько частей (chunks), которые отправляет в пул процессов как отдельные задачи. Приблизительный размер этих частей можно задать, установив *chunksize* в положительное целое число.16281629Обратите внимание, что для очень длинных итерируемых объектов это может привести к высокому потреблению памяти. Для повышения эффективности рассмотрите возможность использования [`imap()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.imap) или [`imap_unordered()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.imap_unordered) с явным указанием *chunksize*.16301631#### `map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]])`16321633Вариант метода [`map()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.map), который возвращает объект [`AsyncResult`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.AsyncResult).16341635Если указан *колбэк*, то это должен быть вызываемый объект, принимающий один аргумент. Когда результат готов, к нему применяется *колбэк*, если только вызов не завершился ошибкой – в этом случае вместо него применяется *колбэк ошибки*.16361637Если указан *error\_callback*, то это должен быть вызываемый объект, принимающий один аргумент. Если целевая функция завершается ошибкой, то *error\_callback* вызывается с экземпляром исключения.16381639Колбэки должны завершаться немедленно, иначе поток, обрабатывающий результаты, будет заблокирован.16401641#### `imap(func, iterable[, chunksize])`16421643Более ленивая версия [`map()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.map).16441645Аргумент *chunksize* совпадает с тем, что используется в методе [`map()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.map). Для очень длинных итерируемых объектов использование большого значения *chunksize* может привести к завершению задачи **значительно** быстрее, чем при использовании значения по умолчанию `1`.16461647Кроме того, если *chunksize* равно `1`, то метод `next()` итератора, возвращаемого методом [`imap()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.imap), имеет необязательный параметр *timeout*: `next(timeout)` возбудит [`multiprocessing.TimeoutError`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.TimeoutError), если результат не может быть возвращён в течение *timeout* секунд.16481649#### `imap_unordered(func, iterable[, chunksize])`16501651То же, что и [`imap()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.imap), за исключением того, что порядок результатов из возвращаемого итератора считается произвольным. (Только когда есть только один рабочий процесс, порядок гарантированно будет «правильным».)16521653#### `starmap(func, iterable[, chunksize])`16541655Как и [`map()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.map), за исключением того, что элементы *iterable* должны быть итерируемыми объектами, которые распаковываются в аргументы.16561657Таким образом, *iterable* из `[(1,2), (3, 4)]` приводит к `[func(1,2), func(3,4)]`.16581659Добавлено в версии 3.3.16601661#### `starmap_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]])`16621663Комбинация [`starmap()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.starmap) и [`map_async()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.map_async), которая перебирает *iterable* из итерируемых объектов и вызывает *func* с распакованными итерируемыми объектами. Возвращает объект результата.16641665Добавлено в версии 3.3.16661667#### `close()`16681669Предотвращает отправку новых задач в пул. После завершения всех задач рабочие процессы завершаются.16701671#### `terminate()`16721673Немедленно останавливает рабочие процессы, не дожидаясь завершения незаконченных задач. Когда объект пула будет собран сборщиком мусора, [`terminate()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.terminate) будет вызван немедленно.16741675#### `join()`16761677Ожидает завершения рабочих процессов. Перед использованием [`join()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.join) необходимо вызвать [`close()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.close) или [`terminate()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.terminate).16781679Изменено в версии 3.3:Объекты пула теперь поддерживают протокол управления контекстом – см. [Context Manager Types](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#typecontextmanager). [`__enter__()`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#contextmanager.__enter__) возвращает объект пула, а [`__exit__()`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#contextmanager.__exit__) вызывает [`terminate()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.terminate).16801681#### `class multiprocessing.pool.AsyncResult`16821683Класс результата, возвращаемого [`Pool.apply_async()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.apply_async) и [`Pool.map_async()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.map_async).16841685#### `get([timeout])`16861687Возвращает результат, когда он будет получен. Если *timeout* не равен `None` и результат не поступает в течение *timeout* секунд, то вызывается [`multiprocessing.TimeoutError`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.TimeoutError). Если удалённый вызов вызвал исключение, то это исключение будет повторно возбуждено [`get()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.AsyncResult.get).16881689#### `wait([timeout])`16901691Ожидает, пока результат не станет доступен или пока не пройдёт *timeout* секунд.16921693#### `ready()`16941695Возвращает, завершён ли вызов.16961697#### `successful()`16981699Возвращает, завершился ли вызов без возникновения исключения. Возбуждает [`ValueError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ValueError), если результат ещё не готов.17001701Изменено в версии 3.7:Если результат ещё не готов, [`ValueError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#ValueError) возбуждается вместо [`AssertionError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#AssertionError).17021703Следующий пример демонстрирует использование пула:17041705```python1706from multiprocessing import Pool1707import time17081709def f(x):1710    return x*x17111712if __name__ == '__main__':1713    with Pool(processes=4) as pool:         # запустить 4 рабочих процесса1714        result = pool.apply_async(f, (10,)) # вычислить "f(10)" асинхронно в одном процессе1715        print(result.get(timeout=1))        # выводит "100", если компьютер не *очень* медленный17161717        print(pool.map(f, range(10)))       # выводит "[0, 1, 4,..., 81]"17181719        it = pool.imap(f, range(10))1720        print(next(it))                     # выводит "0"1721        print(next(it))                     # выводит "1"1722        print(it.next(timeout=1))           # выводит "4", если компьютер не *очень* медленный17231724        result = pool.apply_async(time.sleep, (10,))1725        print(result.get(timeout=1))        # вызывает multiprocessing.TimeoutError1726```17271728### Слушатели и клиенты17291730Обычно обмен сообщениями между процессами осуществляется с помощью очередей или объектов [`Connection`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection), возвращаемых [`Pipe()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Pipe).17311732Однако модуль [`multiprocessing.connection`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.connection) обеспечивает дополнительную гибкость. По сути, он предоставляет высокоуровневый API, ориентированный на сообщения, для работы с сокетами или именованными каналами Windows. Также поддерживается *аутентификация на основе дайджеста* с использованием модуля [`hmac`](https://python-all.ru/3.12/library/hmac.html#module-hmac) и опрос нескольких подключений одновременно.17331734#### `multiprocessing.connection.deliver_challenge(connection, authkey)`17351736Отправляет случайно сгенерированное сообщение на другой конец соединения и ожидает ответа.17371738Если ответ совпадает с дайджестом сообщения, используя *authkey* в качестве ключа, то на другой конец соединения отправляется приветственное сообщение. В противном случае возбуждается [`AuthenticationError`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.AuthenticationError).17391740#### `multiprocessing.connection.answer_challenge(connection, authkey)`17411742Принимает сообщение, вычисляет дайджест сообщения, используя *authkey* в качестве ключа, а затем отправляет дайджест обратно.17431744Если приветственное сообщение не получено, то возбуждается [`AuthenticationError`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.AuthenticationError).17451746#### `multiprocessing.connection.Client(address[, family[, authkey]])`17471748Пытается установить соединение с слушателем, использующим адрес *address*, возвращая [`Connection`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection).17491750Тип соединения определяется аргументом *family*, но его обычно можно опустить, поскольку он обычно определяется по формату *address*. (См. [Address Formats](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-address-formats))17511752Если *authkey* задан и не равен `None`, он должен быть байтовой строкой и будет использоваться как секретный ключ для аутентификации на основе HMAC. Если *authkey* равен `None`, аутентификация не выполняется. В случае неудачи аутентификации возбуждается [`AuthenticationError`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.AuthenticationError). См. [Ключи аутентификации](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-auth-keys).17531754#### `class multiprocessing.connection.Listener([address[, family[, backlog[, authkey]]]])`17551756Обёртка для привязанного сокета или именованного канала Windows, который «прослушивает» подключения.17571758*address* – это адрес, который будет использоваться привязанным сокетом или именованным каналом объекта слушателя.17591760> **Примечание**1761>1762> Если используется адрес ‘0.0.0.0’, он не будет доступной точкой подключения в Windows. Если требуется доступная точка подключения, следует использовать ‘127.0.0.1’.17631764*family* – тип используемого сокета (или именованного канала). Может быть одной из строк `'AF_INET'` (для TCP-сокета), `'AF_UNIX'` (для сокета домена Unix) или `'AF_PIPE'` (для именованного канала Windows). Из них гарантированно доступна только первая. Если *family* равно `None`, то семейство определяется по формату *address*. Если *address* также равно `None`, выбирается значение по умолчанию. По умолчанию выбирается семейство, которое считается самым быстрым из доступных. См. [Форматы адресов](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-address-formats). Обратите внимание: если *family* равно `'AF_UNIX'`, а address равен `None`, то сокет будет создан в частной временной директории, созданной с помощью [`tempfile.mkstemp()`](https://python-all.ru/3.12/library/tempfile.html#tempfile.mkstemp).17651766Если объект listener использует сокет, то *backlog* (по умолчанию 1) передаётся методу [`listen()`](https://python-all.ru/3.12/library/socket.html#socket.socket.listen) сокета после его привязки.17671768Если *authkey* задан и не равен `None`, он должен быть байтовой строкой и будет использоваться как секретный ключ для аутентификации на основе HMAC. Если *authkey* равен `None`, аутентификация не выполняется. В случае неудачи аутентификации возбуждается [`AuthenticationError`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.AuthenticationError). См. [Ключи аутентификации](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing-auth-keys).17691770#### `accept()`17711772Принимает соединение на привязанном сокете или именованном канале объекта listener и возвращает объект [`Connection`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection). Если предпринята попытка аутентификации и она не удалась, возбуждается [`AuthenticationError`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.AuthenticationError).17731774#### `close()`17751776Закрывает привязанный сокет или именованный канал объекта listener. Этот метод вызывается автоматически при сборке мусора listener'а. Однако рекомендуется вызывать его явно.17771778Объекты Listener имеют следующие свойства только для чтения:17791780#### `address`17811782Адрес, используемый объектом Listener.17831784#### `last_accepted`17851786Адрес, с которого поступило последнее принятое соединение. Если он недоступен, то равен `None`.17871788Изменено в версии 3.3: Объекты Listener теперь поддерживают протокол управления контекстом – см. [Типы менеджеров контекста](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#typecontextmanager). [`__enter__()`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#contextmanager.__enter__) возвращает объект listener, а [`__exit__()`](https://python-all.ru/3.12/library/stdtypes.html#contextmanager.__exit__) вызывает [`close()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Listener.close).17891790#### `multiprocessing.connection.wait(object_list, timeout=None)`17911792Ожидает, пока объект из *object\_list* не будет готов. Возвращает список тех объектов из *object\_list*, которые готовы. Если *timeout* – число с плавающей точкой, вызов блокируется не более чем на указанное количество секунд. Если *timeout* равен `None`, блокировка будет неограниченной. Отрицательный тайм-аут эквивалентен нулевому.17931794На обеих платформах, POSIX и Windows, объект может находиться в *object\_list*, если он17951796- читаемый объект [`Connection`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection);1797- подключенный и читаемый объект [`socket.socket`](https://python-all.ru/3.12/library/socket.html#socket.socket); или1798- атрибут [`sentinel`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.sentinel) объекта [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process).17991800Объект соединения или сокета готов, когда из него доступны для чтения данные или другой конец был закрыт.18011802**POSIX**: `wait(object_list, timeout)` почти эквивалентен `select.select(object_list, [], [], timeout)`. Разница в том, что если [`select.select()`](https://python-all.ru/3.12/library/select.html#select.select) прерывается сигналом, он может возбудить [`OSError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#OSError) с кодом ошибки `EINTR`, тогда как [`wait()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.wait) этого не сделает.18031804**Windows**: Элемент в *object\_list* должен быть либо целочисленным дескриптором, который ожидаем (согласно определению из документации функции Win32 `WaitForMultipleObjects()`), либо объектом с методом [`fileno()`](https://python-all.ru/3.12/library/io.html#io.IOBase.fileno), возвращающим дескриптор сокета или канала. (Обратите внимание: дескрипторы каналов и сокетов **не** являются ожидаемыми дескрипторами.)18051806Добавлено в версии 3.3.18071808**Примеры**18091810Следующий серверный код создаёт listener, который использует `'secret password'` в качестве ключа аутентификации. Затем он ожидает соединения и отправляет некоторые данные клиенту:18111812```python1813from multiprocessing.connection import Listener1814from array import array18151816address = ('localhost', 6000)     # семейство определяется как 'AF_INET'18171818with Listener(address, authkey=b'secret password') as listener:1819    with listener.accept() as conn:1820        print('connection accepted from', listener.last_accepted)18211822        conn.send([2.25, None, 'junk', float])18231824        conn.send_bytes(b'hello')18251826        conn.send_bytes(array('i', [42, 1729]))1827```18281829Следующий код подключается к серверу и получает от него некоторые данные:18301831```python1832from multiprocessing.connection import Client1833from array import array18341835address = ('localhost', 6000)18361837with Client(address, authkey=b'secret password') as conn:1838    print(conn.recv())                  # => [2.25, None, 'junk', float]18391840    print(conn.recv_bytes())            # => 'hello'18411842    arr = array('i', [0, 0, 0, 0, 0])1843    print(conn.recv_bytes_into(arr))    # => 81844    print(arr)                          # => array('i', [42, 1729, 0, 0, 0])1845```18461847Следующий код использует [`wait()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.wait) для ожидания сообщений от нескольких процессов одновременно:18481849```python1850import time, random1851from multiprocessing import Process, Pipe, current_process1852from multiprocessing.connection import wait18531854def foo(w):1855    for i in range(10):1856        w.send((i, current_process().name))1857    w.close()18581859if __name__ == '__main__':1860    readers = []18611862    for i in range(4):1863        r, w = Pipe(duplex=False)1864        readers.append(r)1865        p = Process(target=foo, args=(w,))1866        p.start()1867        # Закрываем записывающий конец канала, чтобы убедиться, что1868        # p – единственный процесс, владеющий дескриптором канала. Это1869        # гарантирует, что когда p закроет свой дескриптор для записывающего конца,1870        # wait() немедленно сообщит, что читающий конец готов1871        w.close()18721873    while readers:1874        for r in wait(readers):1875            try:1876                msg = r.recv()1877            except EOFError:1878                readers.remove(r)1879            else:1880                print(msg)1881```18821883#### Форматы адресов18841885- Адрес `'AF_INET'` – это кортеж вида `(hostname, port)`, где *hostname* – строка, а *port* – целое число.1886- Адрес `'AF_UNIX'` – это строка, представляющая имя файла в файловой системе.1887- Адрес `'AF_PIPE'` – это строка вида `r'\\.\pipe\PipeName'`. Чтобы использовать [`Client()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Client) для подключения к именованному каналу на удалённом компьютере с именем *ServerName*, следует использовать адрес вида `r'\\ServerName\pipe\PipeName'`.18881889Обратите внимание: любая строка, начинающаяся с двух обратных слешей, по умолчанию считается адресом `'AF_PIPE'`, а не `'AF_UNIX'`.18901891### Ключи аутентификации18921893При использовании [`Connection.recv`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Connection.recv) полученные данные автоматически распиковываются. К сожалению, распиковка данных из ненадёжного источника представляет угрозу безопасности. Поэтому [`Listener`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Listener) и [`Client()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.connection.Client) используют модуль [`hmac`](https://python-all.ru/3.12/library/hmac.html#module-hmac) для обеспечения дайджест-аутентификации.18941895Ключ аутентификации – это байтовая строка, которую можно рассматривать как пароль: после установления соединения обе стороны требуют доказательства, что другая сторона знает ключ аутентификации. (Демонстрация того, что обе стороны используют один и тот же ключ, **не** предполагает отправку ключа по соединению.)18961897Если запрошена аутентификация, но ключ аутентификации не указан, то используется возвращаемое значение `current_process().authkey` (см. [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process)). Это значение автоматически наследуется любым объектом [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process), который создаёт текущий процесс. Это означает, что (по умолчанию) все процессы многопроцессной программы используют один ключ аутентификации, который можно применять для настройки соединений между ними.18981899Подходящие ключи аутентификации также можно сгенерировать с помощью [`os.urandom()`](https://python-all.ru/3.12/library/os.html#os.urandom).19001901### Журналирование19021903Доступна поддержка журналирования. Однако обратите внимание, что пакет [`logging`](https://python-all.ru/3.12/library/logging.html#module-logging) не использует блокировки, разделяемые между процессами, поэтому сообщения от разных процессов могут перемешиваться (в зависимости от типа обработчика).19041905#### `multiprocessing.get_logger()`19061907Возвращает логгер, используемый модулем [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing). При необходимости создаётся новый.19081909При первом создании логгер имеет уровень [`logging.NOTSET`](https://python-all.ru/3.12/library/logging.html#logging.NOTSET) и не имеет обработчика по умолчанию. Сообщения, отправленные этому логгеру, по умолчанию не распространяются на корневой логгер.19101911Обратите внимание, что в Windows дочерние процессы наследуют только уровень логгера родительского процесса – любые другие настройки логгера не наследуются.19121913#### `multiprocessing.log_to_stderr(level=None)`19141915Эта функция выполняет вызов [`get_logger()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.get_logger), но в дополнение к возврату логгера, созданного функцией get\_logger, она добавляет обработчик, который отправляет вывод в [`sys.stderr`](https://python-all.ru/3.12/library/sys.html#sys.stderr), используя формат `'[%(levelname)s/%(processName)s] %(message)s'`. Можно изменить `levelname` логгера, передав аргумент `level`.19161917Ниже приведён пример сеанса с включённым журналированием:19181919```python1920>>> import multiprocessing, logging1921>>> logger = multiprocessing.log_to_stderr()1922>>> logger.setLevel(logging.INFO)1923>>> logger.warning('doomed')1924[WARNING/MainProcess] doomed1925>>> m = multiprocessing.Manager()1926[INFO/SyncManager-...] child process calling self.run()1927[INFO/SyncManager-...] created temp directory /.../pymp-...1928[INFO/SyncManager-...] manager serving at '/.../listener-...'1929>>> del m1930[INFO/MainProcess] sending shutdown message to manager1931[INFO/SyncManager-...] manager exiting with exitcode 01932```19331934Полную таблицу уровней журналирования см. в модуле [`logging`](https://python-all.ru/3.12/library/logging.html#module-logging).19351936### Модуль [`multiprocessing.dummy`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.dummy)19371938[`multiprocessing.dummy`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.dummy) воспроизводит API модуля [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing), но является не более чем обёрткой вокруг модуля [`threading`](https://python-all.ru/3.12/library/threading.html#module-threading).19391940В частности, функция `Pool`, предоставляемая модулем [`multiprocessing.dummy`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.dummy), возвращает экземпляр [`ThreadPool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.ThreadPool), который является подклассом [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool), поддерживающим все те же вызовы методов, но использующим пул рабочих потоков вместо рабочих процессов.19411942#### `class multiprocessing.pool.ThreadPool([processes[, initializer[, initargs]]])`19431944Объект пула потоков, который управляет пулом рабочих потоков, которым можно отправлять задачи. Экземпляры [`ThreadPool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.ThreadPool) полностью совместимы по интерфейсу с экземплярами [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool), и их ресурсами необходимо правильно управлять – либо используя пул как контекстный менеджер, либо вызывая [`close()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.close) и [`terminate()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool.terminate) вручную.19451946*processes* – это количество используемых рабочих потоков. Если *processes* равно `None`, то используется число, возвращаемое [`os.cpu_count()`](https://python-all.ru/3.12/library/os.html#os.cpu_count).19471948Если *initializer* не равно `None`, то каждый рабочий процесс вызовет `initializer(*initargs)` при запуске.19491950В отличие от [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool), *maxtasksperchild* и *context* не могут быть заданы.19511952> **Примечание**1953>1954> [`ThreadPool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.ThreadPool) имеет тот же интерфейс, что и [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool), который разработан вокруг пула процессов и появился до введения модуля [`concurrent.futures`](https://python-all.ru/3.12/library/concurrent.futures.html#module-concurrent.futures). Таким образом, он наследует некоторые операции, которые не имеют смысла для пула на основе потоков, и имеет собственный тип для представления статуса асинхронных задач – [`AsyncResult`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.AsyncResult), который не распознаётся другими библиотеками.1955>1956> Пользователям обычно следует отдавать предпочтение использованию [`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`](https://python-all.ru/3.12/library/concurrent.futures.html#concurrent.futures.ThreadPoolExecutor), который имеет более простой интерфейс, изначально разработанный для потоков, и возвращает экземпляры [`concurrent.futures.Future`](https://python-all.ru/3.12/library/concurrent.futures.html#concurrent.futures.Future), совместимые со многими другими библиотеками, включая [`asyncio`](https://python-all.ru/3.12/library/asyncio.html#module-asyncio).19571958## Рекомендации по программированию19591960Существуют определённые рекомендации и идиомы, которых следует придерживаться при использовании [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing).19611962### Все методы запуска19631964Нижеследующее относится ко всем методам запуска.19651966Избегайте разделяемого состояния19671968> По возможности следует стараться избегать передачи больших объёмов данных между процессами.1969>1970> Вероятно, лучше всего ограничиться использованием очередей или каналов для связи между процессами, а не использовать низкоуровневые примитивы синхронизации.19711972Сериализуемость19731974> Убедитесь, что аргументы методов прокси-объектов сериализуемы.19751976Потокобезопасность прокси19771978> Не используйте прокси-объект из более чем одного потока, если не защищаете его блокировкой.1979>1980> (С разными процессами, использующими *один и тот же* прокси, проблем не возникает.)19811982Присоединение процессов-зомби19831984> В POSIX, когда процесс завершается, но не был присоединён, он становится зомби. Их никогда не должно быть много, потому что каждый раз при запуске нового процесса (или вызове [`active_children()`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.active_children)) все завершённые процессы, которые ещё не были присоединены, будут присоединены. Также вызов [`Process.is_alive`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.is_alive) у завершённого процесса присоединит его. Тем не менее, хорошей практикой является явное присоединение всех запущенных процессов.19851986Лучше наследовать, чем упаковывать/распаковывать19871988> При использовании методов запуска *spawn* или *forkserver* многие типы из [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) должны быть упаковываемыми (picklable), чтобы дочерние процессы могли их использовать. Однако обычно следует избегать отправки разделяемых объектов другим процессам через каналы или очереди. Вместо этого стоит организовать программу так, чтобы процесс, которому требуется доступ к разделяемому ресурсу, созданному в другом месте, мог унаследовать его от родительского процесса.19891990Избегайте завершения процессов19911992> Использование метода [`Process.terminate`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.terminate) для остановки процесса может привести к тому, что любые разделяемые ресурсы (такие как блокировки, семафоры, каналы и очереди), которые в данный момент используются процессом, станут повреждёнными или недоступными для других процессов.1993>1994> Поэтому, вероятно, лучше рассматривать использование [`Process.terminate`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.terminate) только для процессов, которые никогда не используют разделяемые ресурсы.19951996Присоединение процессов, использующих очереди19971998> Имейте в виду, что процесс, поместивший элементы в очередь, будет ждать перед завершением, пока все буферизованные элементы не будут переданы потоком «feeder» в нижележащий канал. (Дочерний процесс может вызвать метод [`Queue.cancel_join_thread`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Queue.cancel_join_thread) очереди, чтобы избежать такого поведения.)1999>2000> Это означает, что при использовании очереди нужно убедиться, что все элементы, помещённые в очередь, будут в конечном итоге удалены до того, как процесс будет присоединён. В противном случае нельзя быть уверенным, что процессы, поместившие элементы в очередь, завершатся. Также помните, что недемонические процессы присоединяются автоматически.2001>2002> Пример, который приведёт к взаимоблокировке:2003>2004> ```python2005> from multiprocessing import Process, Queue2006>2007> def f(q):2008>     q.put('X' * 1000000)2009>2010> if __name__ == '__main__':2011>     queue = Queue()2012>     p = Process(target=f, args=(queue,))2013>     p.start()2014>     p.join()                    # это приводит к взаимоблокировке2015>     obj = queue.get()2016> ```2017>2018> Исправление заключается в замене двух последних строк местами (или просто удалении строки с `p.join()`).20192020Явная передача ресурсов дочерним процессам20212022> В POSIX при использовании метода запуска *fork* дочерний процесс может использовать разделяемый ресурс, созданный в родительском процессе, через глобальный ресурс. Однако лучше передавать объект в качестве аргумента конструктору дочернего процесса.2023>2024> Помимо того, что это делает код (потенциально) совместимым с Windows и другими методами запуска, это также гарантирует, что пока дочерний процесс жив, объект не будет собран сборщиком мусора в родительском процессе. Это может быть важно, если некоторый ресурс освобождается при сборке мусора объекта в родительском процессе.2025>2026> Так, например2027>2028> ```python2029> from multiprocessing import Process, Lock2030>2031> def f():2032>     ... do something using "lock" ...2033>2034> if __name__ == '__main__':2035>     lock = Lock()2036>     for i in range(10):2037>         Process(target=f).start()2038> ```2039>2040> следует переписать как2041>2042> ```python2043> from multiprocessing import Process, Lock2044>2045> def f(l):2046>     ... do something using "l" ...2047>2048> if __name__ == '__main__':2049>     lock = Lock()2050>     for i in range(10):2051>         Process(target=f, args=(lock,)).start()2052> ```20532054Остерегайтесь замены [`sys.stdin`](https://python-all.ru/3.12/library/sys.html#sys.stdin) на «файлоподобный объект»20552056> [`multiprocessing`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing) изначально безусловно вызывал:2057>2058> ```python2059> os.close(sys.stdin.fileno())2060> ```2061>2062> в методе `multiprocessing.Process._bootstrap()` – это приводило к проблемам с процессами внутри процессов. Теперь это изменено на:2063>2064> ```python2065> sys.stdin.close()2066> sys.stdin = open(os.open(os.devnull, os.O_RDONLY), closefd=False)2067> ```2068>2069> Это решает основную проблему столкновения процессов друг с другом, приводящую к ошибке неверного файлового дескриптора, но вносит потенциальную опасность для приложений, которые заменяют [`sys.stdin()`](https://python-all.ru/3.12/library/sys.html#sys.stdin) на «файлоподобный объект» с буферизацией вывода. Опасность в том, что если несколько процессов вызовут [`close()`](https://python-all.ru/3.12/library/io.html#io.IOBase.close) для этого файлоподобного объекта, одни и те же данные могут быть сброшены в объект несколько раз, что приведёт к повреждению.2070>2071> Если вы пишете файлоподобный объект и реализуете собственное кэширование, вы можете сделать его устойчивым к fork, сохраняя pid при каждом добавлении в кэш и сбрасывая кэш при изменении pid. Например:2072>2073> ```python2074> @property2075> def cache(self):2076>     pid = os.getpid()2077>     if pid != self._pid:2078>         self._pid = pid2079>         self._cache = []2080>     return self._cache2081> ```2082>2083> Для получения дополнительной информации см. [bpo-5155](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html), [bpo-5313](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html) и [bpo-5331](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html)20842085### Методы запуска *spawn* и *forkserver*20862087Существует несколько дополнительных ограничений, которые не относятся к методу запуска *fork*.20882089Упаковываемость20902091> Убедитесь, что все аргументы `Process.__init__()` можно сериализовать с помощью pickle. Кроме того, если вы создаёте подкласс [`Process`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process), убедитесь, что экземпляры будут сериализуемы при вызове метода [`Process.start`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.start).20922093Глобальные переменные20942095> Имейте в виду, что если код, выполняемый в дочернем процессе, попытается обратиться к глобальной переменной, то значение, которое он увидит (если оно есть), может не совпадать со значением в родительском процессе на момент вызова [`Process.start`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.Process.start).2096>2097> Однако глобальные переменные, которые представляют собой просто константы уровня модуля, не вызывают проблем.20982099Безопасный импорт главного модуля21002101> Необходимо убедиться, что главный модуль может быть безопасно импортирован новым интерпретатором Python без нежелательных побочных эффектов (например, запуска нового процесса).2102>2103> Например, при использовании методов запуска *spawn* или *forkserver* выполнение следующего модуля приведёт к ошибке [`RuntimeError`](https://python-all.ru/3.12/library/exceptions.html#RuntimeError):2104>2105> ```python2106> from multiprocessing import Process2107>2108> def foo():2109>     print('hello')2110>2111> p = Process(target=foo)2112> p.start()2113> ```2114>2115> Вместо этого следует защитить «точку входа» программы с помощью `if __name__ == '__main__':` следующим образом:2116>2117> ```python2118> from multiprocessing import Process, freeze_support, set_start_method2119>2120> def foo():2121>     print('hello')2122>2123> if __name__ == '__main__':2124>     freeze_support()2125>     set_start_method('spawn')2126>     p = Process(target=foo)2127>     p.start()2128> ```2129>2130> (Строку `freeze_support()` можно опустить, если программа будет запускаться обычным образом, а не как замороженное приложение.)2131>2132> Это позволяет только что порождённому интерпретатору Python безопасно импортировать модуль и затем выполнить функцию `foo()` этого модуля.2133>2134> Аналогичные ограничения действуют, если пул или менеджер создаются в главном модуле.21352136## Примеры21372138Демонстрация создания и использования настраиваемых менеджеров и прокси:21392140```python2141from multiprocessing import freeze_support2142from multiprocessing.managers import BaseManager, BaseProxy2143import operator21442145##21462147class Foo:2148    def f(self):2149        print('you called Foo.f()')2150    def g(self):2151        print('you called Foo.g()')2152    def _h(self):2153        print('you called Foo._h()')21542155# Простая функция-генератор2156def baz():2157    for i in range(10):2158        yield i*i21592160# Тип прокси для объектов-генераторов2161class GeneratorProxy(BaseProxy):2162    _exposed_ = ['__next__']2163    def __iter__(self):2164        return self2165    def __next__(self):2166        return self._callmethod('__next__')21672168# Функция для возврата модуля operator2169def get_operator_module():2170    return operator21712172##21732174class MyManager(BaseManager):2175    pass21762177# зарегистрировать класс Foo; сделать `f()` и `g()` доступными через прокси2178MyManager.register('Foo1', Foo)21792180# зарегистрировать класс Foo; сделать `g()` и `_h()` доступными через прокси2181MyManager.register('Foo2', Foo, exposed=('g', '_h'))21822183# зарегистрировать функцию-генератор baz; использовать `GeneratorProxy` для создания прокси2184MyManager.register('baz', baz, proxytype=GeneratorProxy)21852186# зарегистрировать get_operator_module(); сделать публичные функции доступными через прокси2187MyManager.register('operator', get_operator_module)21882189##21902191def test():2192    manager = MyManager()2193    manager.start()21942195    print('-' * 20)21962197    f1 = manager.Foo1()2198    f1.f()2199    f1.g()2200    assert not hasattr(f1, '_h')2201    assert sorted(f1._exposed_) == sorted(['f', 'g'])22022203    print('-' * 20)22042205    f2 = manager.Foo2()2206    f2.g()2207    f2._h()2208    assert not hasattr(f2, 'f')2209    assert sorted(f2._exposed_) == sorted(['g', '_h'])22102211    print('-' * 20)22122213    it = manager.baz()2214    for i in it:2215        print('<%d>' % i, end=' ')2216    print()22172218    print('-' * 20)22192220    op = manager.operator()2221    print('op.add(23, 45) =', op.add(23, 45))2222    print('op.pow(2, 94) =', op.pow(2, 94))2223    print('op._exposed_ =', op._exposed_)22242225##22262227if __name__ == '__main__':2228    freeze_support()2229    test()2230```22312232Использование [`Pool`](https://python-all.ru/3.12/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.Pool):22332234```python2235import multiprocessing2236import time2237import random2238import sys22392240#2241# Функции, используемые тестовым кодом2242#22432244def calculate(func, args):2245    result = func(*args)2246    return '%s says that %s%s = %s' % (2247        multiprocessing.current_process().name,2248        func.__name__, args, result2249        )22502251def calculatestar(args):2252    return calculate(*args)22532254def mul(a, b):2255    time.sleep(0.5 * random.random())2256    return a * b22572258def plus(a, b):2259    time.sleep(0.5 * random.random())2260    return a + b22612262def f(x):2263    return 1.0 / (x - 5.0)22642265def pow3(x):2266    return x ** 322672268def noop(x):2269    pass22702271#2272# Тестовый код2273#22742275def test():2276    PROCESSES = 42277    print('Creating pool with %d processes\n' % PROCESSES)22782279    with multiprocessing.Pool(PROCESSES) as pool:2280        #2281        # Тесты2282        #22832284        TASKS = [(mul, (i, 7)) for i in range(10)] + \2285                [(plus, (i, 8)) for i in range(10)]22862287        results = [pool.apply_async(calculate, t) for t in TASKS]2288        imap_it = pool.imap(calculatestar, TASKS)2289        imap_unordered_it = pool.imap_unordered(calculatestar, TASKS)22902291        print('Ordered results using pool.apply_async():')2292        for r in results:2293            print('\t', r.get())2294        print()22952296        print('Ordered results using pool.imap():')2297        for x in imap_it:2298            print('\t', x)2299        print()23002301        print('Unordered results using pool.imap_unordered():')2302        for x in imap_unordered_it:2303            print('\t', x)2304        print()23052306        print('Ordered results using pool.map() --- will block till complete:')2307        for x in pool.map(calculatestar, TASKS):2308            print('\t', x)2309        print()23102311        #2312        # Тестирование обработки ошибок2313        #23142315        print('Testing error handling:')23162317        try:2318            print(pool.apply(f, (5,)))2319        except ZeroDivisionError:2320            print('\tGot ZeroDivisionError as expected from pool.apply()')2321        else:2322            raise AssertionError('expected ZeroDivisionError')23232324        try:2325            print(pool.map(f, list(range(10))))2326        except ZeroDivisionError:2327            print('\tGot ZeroDivisionError as expected from pool.map()')2328        else:2329            raise AssertionError('expected ZeroDivisionError')23302331        try:2332            print(list(pool.imap(f, list(range(10)))))2333        except ZeroDivisionError:2334            print('\tGot ZeroDivisionError as expected from list(pool.imap())')2335        else:2336            raise AssertionError('expected ZeroDivisionError')23372338        it = pool.imap(f, list(range(10)))2339        for i in range(10):2340            try:2341                x = next(it)2342            except ZeroDivisionError:2343                if i == 5:2344                    pass2345            except StopIteration:2346                break2347            else:2348                if i == 5:2349                    raise AssertionError('expected ZeroDivisionError')23502351        assert i == 92352        print('\tGot ZeroDivisionError as expected from IMapIterator.next()')2353        print()23542355        #2356        # Тестирование тайм-аутов2357        #23582359        print('Testing ApplyResult.get() with timeout:', end=' ')2360        res = pool.apply_async(calculate, TASKS[0])2361        while 1:2362            sys.stdout.flush()2363            try:2364                sys.stdout.write('\n\t%s' % res.get(0.02))2365                break2366            except multiprocessing.TimeoutError:2367                sys.stdout.write('.')2368        print()2369        print()23702371        print('Testing IMapIterator.next() with timeout:', end=' ')2372        it = pool.imap(calculatestar, TASKS)2373        while 1:2374            sys.stdout.flush()2375            try:2376                sys.stdout.write('\n\t%s' % it.next(0.02))2377            except StopIteration:2378                break2379            except multiprocessing.TimeoutError:2380                sys.stdout.write('.')2381        print()2382        print()23832384if __name__ == '__main__':2385    multiprocessing.freeze_support()2386    test()2387```23882389Пример использования очередей для передачи задач набору рабочих процессов и сбора результатов:23902391```python2392import time2393import random23942395from multiprocessing import Process, Queue, current_process, freeze_support23962397#2398# Функция, выполняемая рабочими процессами2399#24002401def worker(input, output):2402    for func, args in iter(input.get, 'STOP'):2403        result = calculate(func, args)2404        output.put(result)24052406#2407# Функция, используемая для вычисления результата2408#24092410def calculate(func, args):2411    result = func(*args)2412    return '%s says that %s%s = %s' % \2413        (current_process().name, func.__name__, args, result)24142415#2416# Функции, на которые ссылаются задачи2417#24182419def mul(a, b):2420    time.sleep(0.5*random.random())2421    return a * b24222423def plus(a, b):2424    time.sleep(0.5*random.random())2425    return a + b24262427#2428#2429#24302431def test():2432    NUMBER_OF_PROCESSES = 42433    TASKS1 = [(mul, (i, 7)) for i in range(20)]2434    TASKS2 = [(plus, (i, 8)) for i in range(10)]24352436    # Создание очередей2437    task_queue = Queue()2438    done_queue = Queue()24392440    # Отправка задач2441    for task in TASKS1:2442        task_queue.put(task)24432444    # Запуск рабочих процессов2445    for i in range(NUMBER_OF_PROCESSES):2446        Process(target=worker, args=(task_queue, done_queue)).start()24472448    # Получение и вывод результатов2449    print('Unordered results:')2450    for i in range(len(TASKS1)):2451        print('\t', done_queue.get())24522453    # Добавить ещё задач с помощью `put()`2454    for task in TASKS2:2455        task_queue.put(task)24562457    # Получить и вывести ещё несколько результатов2458    for i in range(len(TASKS2)):2459        print('\t', done_queue.get())24602461    # Сообщить дочерним процессам об остановке2462    for i in range(NUMBER_OF_PROCESSES):2463        task_queue.put('STOP')24642465if __name__ == '__main__':2466    freeze_support()2467    test()2468```2469