Python--joinablequeue,共享内存,进程池,回调函数
JoinableQueue
#JoinableQueue([maxsize]):这就像是一个Queue对象,但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。
通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。
#参数介绍: maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制。 #方法介绍: JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有: q.task_done():使用者使用此方法发出信号,表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量,
将引发ValueError异常 q.join():生产者调用此方法进行阻塞,直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止
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共享内存
展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋
即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合
通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求,
还可以扩展到分布式系统中
进程间通信应该尽量避免使用本节所讲的共享数据的方式
进程间数据是独立的,可以借助于队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的 虽然进程间数据独立,但可以通过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此 A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other
processes to manipulate them using proxies. A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore,
Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array. For example,
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进程池
在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是:
1.很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数 2.一个操作系统不可能无限开启进程,通常有几个核就开几个进程 3.进程开启过多,效率反而会下降(开启进程是需要占用系统资源的,而且开启多余核数目的进程也无法做到并行) 例如当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个。。。手动的去
限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。 我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目,比如httpd的进程模式,规定最小进程数和最大进程数... ps:对于远程过程调用的高级应用程序而言,应该使用进程池,Pool可以提供指定数量的进程,供用户调用,当有新的请求提交到pool中时,如果池还没有
满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到规定最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,就重用进程池中的
进程。
创建进程池的类:如果指定numprocess为3,则进程池会从无到有创建三个进程,然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务,不会开启其他进程
Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池
参数介绍:
numprocess:要创建的进程数,如果省略,将默认使用cpu_count()的值
initializer:是每个工作进程启动时要执行的可调用对象,默认为None
initargs:是要传给initializer的参数组
主要方法:
p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。需要强调的是:此操作并不会在所有池工作
进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async() p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的
实例,callback是可调用对象,接收输入参数。当func的结果变为可用时,将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作,否则将接收其他异
步操作中的结果。 p.close():关闭进程池,防止进一步操作。如果所有操作持续挂起,它们将在工作进程终止前完成 P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close()或teminate()之后调用
其他方法(了解部分):
方法apply_async()和map_async()的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法 obj.get():返回结果,如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达,将引发一场。如果远程操作中引发了异常,
它将在调用此方法时再次被引发。 obj.ready():如果调用完成,返回True obj.successful():如果调用完成且没有引发异常,返回True,如果在结果就绪之前调用此方法,引发异常 obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。 obj.terminate():立即终止所有工作进程,同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收,将自动调用此函数
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