python中并行处理的进程流

Question

我正在学习python中的并行处理，对于以下程序的执行流程我有一些非常明确的疑问。在这个程序中，我根据过程将我的列表分成两部分。我的目标是两次并行运行add函数，其中一个进程获取列表的一部分，而另一个进程则运行另一部分。

import multiprocessing as mp
x = [1,2,3,4]

print('hello')
def add(flag, q_f):
    global x
    if flag == 1:
        dl = x[0:2]
    elif flag == 2:
        dl = x[2:4]
    else:
        dl = x
    x = [i+2 for i in dl]
    print('flag = %d'%flag)
    print('1')
    print('2')
    print(x)
    q_f.put(x)

print('Above main')

if __name__ == '__main__':
    ctx = mp.get_context('spawn')
    print('inside main')
    q = ctx.Queue()
    jobs = []
    for i in range(2):
        p = mp.Process(target = add, args = (i+1, q))
        jobs.append(p)
    for j in jobs:
        j.start()
    for j in jobs:
        j.join()
    print('completed')
    print(q.get())
    print(q.get())

print('outside main')

我得到的输出是

hello
Above main
outside main
flag = 1
1
2
[3, 4]
hello
Above main
outside main
flag = 2
1
2
[5, 6]
hello
Above main
inside main
completed
[3, 4]
[5, 6]
outside main

我的问题是

1)从输出中可以看出，一个进程先执行，然后再执行另一个进程。该程序是否实际使用多个处理器进行并行处理？如果没有，我如何才能使其并行处理？如果是并行处理，则打印语句打印(‘1’)打印(‘2’)应该随机执行，对吗？

( 2)我能否以编程方式检查程序运行在哪个处理器上？

3)为什么要三次执行main之外的print语句(你好，上方，外部main)？

4)程序执行的流程是什么？

Answer 1

1) add()的执行可能是如此之快，以至于第一个执行在第二个进程启动时就已经结束了。

2)进程通常不是分配给特定的CPU，而是在它们之间跳转

3)如果您对每个已启动的进程使用Windows，则必须再次执行该模块。对于这些执行，__name__不是'main'，但是像这些print这样的无条件命令都会被执行。

4)在Windows上调用start() of Process时，将启动新的Process解释器，这意味着导入(因此执行)必要的模块，并将运行子进程所需的资源传递给新的解释器(https://docs.python.org/3.6/library/multiprocessing.html#contexts-and-start-methods描述的“派生”-method)。然后，所有进程都独立运行(如果程序没有同步)