Multiprocessing en Python
¿Qué es multiprocessing? {#qué-es-multiprocessing}
multiprocessing permite ejecutar varios procesos en paralelo, aprovechando todos los núcleos del CPU. A diferencia de los hilos (threading), cada proceso tiene su propia memoria → no hay bloqueo por el GIL (Global Interpreter Lock).
Es ideal para tareas pesadas en CPU, como cálculos, IA, simulaciones, etc.
Conceptos básicos {#conceptos-básicos}
Crear un proceso {#crear-un-proceso}
from multiprocessing import Process
def tarea():
print("Ejecutando en otro proceso")
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=tarea) # Crear proceso
p.start() # Iniciar
p.join() # Esperar a que termine
print("Proceso finalizado")- target: función a ejecutar.
- args: argumentos para esa función.
- start(): inicia el proceso.
- join(): bloquea hasta que el proceso termina.
Enviar datos entre procesos {#enviar-datos-entre-procesos}
Con Queue {#con-queue}
from multiprocessing import Process, Queue
def productor(q):
for i in range(3):
q.put(i) # Enviar a la cola
def consumidor(q):
while not q.empty():
print("Recibido:", q.get())
if __name__ == "__main__":
q = Queue()
p1 = Process(target=productor, args=(q,))
p2 = Process(target=consumidor, args=(q,))
p1.start(); p1.join()
p2.start(); p2.join()Con Pipe {#con-pipe}
from multiprocessing import Process, Pipe
def enviar(conexion):
conexion.send("Hola desde otro proceso")
conexion.close()
if __name__ == "__main__":
conn1, conn2 = Pipe()
p = Process(target=enviar, args=(conn2,))
p.start()
print(conn1.recv()) # Recibe mensaje
p.join()Uso de Pool (grupo de procesos) {#uso-de-pool-grupo-de-procesos}
Permite ejecutar una función muchas veces en paralelo fácilmente.
from multiprocessing import Pool
def cuadrado(x):
return x * x
if __name__ == "__main__":
with Pool(4) as pool: # 4 procesos
resultados = pool.map(cuadrado, [1, 2, 3, 4, 5])
print(resultados)➡️ Ejecuta cuadrado en paralelo para cada valor.
Variables compartidas {#variables-compartidas}
Para compartir datos entre procesos de forma segura:
Value y Array {#value-y-array}
from multiprocessing import Process, Value, Array
def modificar(v, a):
v.value += 10
for i in range(len(a)):
a[i] *= 2
if __name__ == "__main__":
v = Value('i', 5) # Entero compartido
a = Array('i', [1, 2, 3]) # Arreglo compartido
p = Process(target=modificar, args=(v, a))
p.start(); p.join()
print(v.value, a[:])Sincronización entre procesos {#sincronización-entre-procesos}
Se usan mecanismos como Lock, Event, Semaphore, etc., para evitar conflictos.
Ejemplo con Lock {#ejemplo-con-lock}
from multiprocessing import Process, Lock
def imprimir(lock, texto):
with lock:
print(texto)
if __name__ == "__main__":
lock = Lock()
for i in range(3):
Process(target=imprimir, args=(lock, f"Proceso {i}")).start()Ejemplo completo {#ejemplo-completo}
from multiprocessing import Process, Queue, current_process
def trabajo(q):
nombre = current_process().name
q.put(f"{nombre} inicia tarea")
time.sleep(1)
q.put(f"{nombre} termina tarea")
if __name__ == "__main__":
q = Queue()
procesos = [Process(target=trabajo, args=(q,)) for _ in range(4)]
for p in procesos: p.start()
for p in procesos: p.join()
while not q.empty():
print(q.get())