队列与进程池

队列Queue   （先进先出）

put

get    当没有值的时候会进入等待状态

 1 from multiprocessing import Process,Queue
 2 def func(q):
 3     print('子进程{}'.format(q.get()))
 4     q.put({"123":123})
 5 if __name__ == '__main__':
 6     q=Queue()
 7     q.put(123)
 8     p=Process(target=func,args=(q,))
 9     p.start()
10     p.join()
11     print("主进程{}".format(q.get()))
12 
13 子进程123
14 主进程{'123': 123}
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put_nowait  

get_nowait     没有值的时候会报错

 1 from multiprocessing import Queue
 2 a=Queue(3)
 3 a.put_nowait(1)
 4 a.put_nowait(2)
 5 a.put_nowait(3)
 6 # a.put_nowait(4)     #报错queue.Full
 7 print(a.get_nowait())
 8 print(a.get_nowait())
 9 print(a.get_nowait())
10 print(a.get_nowait())   #报错queue.Empty
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empty

full

1 from multiprocessing import Queue
2 a=Queue(3)
3 print(a.empty())
4 print(a.full())
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生产消费者模型

 1 import time
 2 import random
 3 from multiprocessing import Process,Queue
 4 def producer(q,name,cloth):
 5     for i in range(1,20):
 6         time.sleep(random.uniform(0.3,0.5))
 7         q.put('{}{}'.format(cloth,i))
 8         print('{}生产了{}{}'.format(name,cloth,i))
 9 def customer(q,name):
10     while 1:
11         a=q.get()
12         if a== None:break
13         time.sleep(random.uniform(0.2,0.4))
14         print("{}买了{}".format(name,a))
15 if __name__ == "__main__":
16     q=Queue()
17     p=Process(target=producer,args=(q,'tom',"T-shirt"))
18     p.start()
19     p1 = Process(target=customer, args=(q, 'mike'))
20     p1.start()
21     p.join()
22     q.put(None)
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进程池

计算密集型  　　充分利用cup，多进程可以充分利用多核

　　适合开启多进程，但是不适合开启很多多进程

IO密集型 　　　大部分时间都是在阻塞队伍，而不是在运行状态中

　　不适合开启多进程

同步提交 apply

　　返回值：子进程对应函数的返回值

　　一个一个顺序执行，并没有任何并发效果

 1 from multiprocessing import Pool
 2 def func(i):
 3     print("book{}".format(i))
 4 if __name__ == '__main__':
 5     p=Pool(4)
 6     for i in range(1,11):
 7         p.apply(func,args=(i,))
 8 同步
 9 
10 book1
11 book2
12 book3
13 book4
14 book5
15 book6
16 book7
17 book8
18 book9
19 book10
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异步提交  apply_async

　　需要有close(),join(),

　　有返回值的时候用get()取值

 1 from multiprocessing import Pool
 2 import time
 3 import random
 4 def func(i):
 5     time.sleep(random.random())
 6     print("book{}".format(i))
 7 if __name__ == '__main__':
 8     p=Pool(4)
 9     for i in range(1,11):
10         p.apply_async(func,args=(i,))
11     p.close()
12     p.join()
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map()方法   异步提交的简化，自带close和join

from multiprocessing import Pool
import time
import random
def func(i):
    time.sleep(random.random())
    print("book{}".format(i))
if __name__ == '__main__':
    p=Pool(4)
    p.map(func,range(1,11))
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有返回值的时候，可以get()取值

 1 from multiprocessing import Pool
 2 def func(i):
 3     return i
 4 if __name__ == '__main__':
 5     p=Pool()
 6     lis=[]
 7     for i in range(10):
 8         ret=p.apply_async(func,args=(i,))
 9         lis.append(ret)
10     p.close()
11     p.join()
12     print(lis[0].get())
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posted @ 2018-09-20 19:57  若兮ruoxi  阅读(407)  评论(0)  编辑  收藏  举报