Python进程池
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进程池Pool
当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,但如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化Pool时,可以指定一个最大进程数,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指定的最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会用之前的进程来执行新的任务,请看下面的实例:
# -*- coding:utf-8 -*- from multiprocessing import Pool import os, time, random def worker(msg): t_start = time.time() print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid())) # random.random()随机生成0~1之间的浮点数 time.sleep(random.random()*2) t_stop = time.time() print(msg,"执行完毕,耗时%0.2f" % (t_stop-t_start)) po = Pool(3) # 定义一个进程池,最大进程数3 for i in range(0,10): # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,)) # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标 po.apply_async(worker,(i,)) print("----start----") po.close() # 关闭进程池,关闭后po不再接收新的请求 po.join() # 等待po中所有子进程执行完成,必须放在close语句之后 print("-----end-----") 运行结果: ----start---- 0开始执行,进程号为21466 1开始执行,进程号为21468 2开始执行,进程号为21467 0 执行完毕,耗时1.01 3开始执行,进程号为21466 2 执行完毕,耗时1.24 4开始执行,进程号为21467 3 执行完毕,耗时0.56 5开始执行,进程号为21466 1 执行完毕,耗时1.68 6开始执行,进程号为21468 4 执行完毕,耗时0.67 7开始执行,进程号为21467 5 执行完毕,耗时0.83 8开始执行,进程号为21466 6 执行完毕,耗时0.75 9开始执行,进程号为21468 7 执行完毕,耗时1.03 8 执行完毕,耗时1.05 9 执行完毕,耗时1.69 -----end-----
multiprocessing.Pool常用函数解析:
- apply_async(func[, args[, kwds]]) :使用非阻塞方式调用func(并行执行,堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程),args为传递给func的参数列表,kwds为传递给func的关键字参数列表;
- close():关闭Pool,使其不再接受新的任务;
- terminate():不管任务是否完成,立即终止;
- join():主进程阻塞,等待子进程的退出, 必须在close或terminate之后使用;
进程池中的Queue
如果要使用Pool创建进程,就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue(),而不是multiprocessing.Queue(),否则会得到一条如下的错误信息:RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信:
# -*- coding:utf-8 -*- # 修改import中的Queue为Manager from multiprocessing import Manager,Pool import os,time,random def reader(q): print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) for i in range(q.qsize()): print("reader从Queue获取到消息:%s" % q.get(True)) def writer(q): print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) for i in "itcast": q.put(i) if __name__=="__main__": print("(%s) start" % os.getpid()) q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue po = Pool() po.apply_async(writer, (q,)) time.sleep(1) # 先让上面的任务向Queue存入数据,然后再让下面的任务开始从中取数据 po.apply_async(reader, (q,)) po.close() po.join() print("(%s) End" % os.getpid()) 运行结果: (11095) start writer启动(11097),父进程为(11095) reader启动(11098),父进程为(11095) reader从Queue获取到消息:i reader从Queue获取到消息:t reader从Queue获取到消息:c reader从Queue获取到消息:a reader从Queue获取到消息:s reader从Queue获取到消息:t (11095) End
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