python基础一 day38 进程池代码

# 为什么会有进程池的概念
    # 效率
    # 每开启进程,开启属于这个进程的内存空间
    # 寄存器 堆栈 文件
    # 进程过多 操作系统的调度

# 进程池
    # python中的 先创建一个属于进程的池子
    # 这个池子指定能存放n个进程
    # 先讲这些进程创建好
# 更高级的进程池
    # n,m
    # 3   三个进程
    #     + 进程
    # 20  20个
import time
from multiprocessing import Pool,Process
def func(n):
    for i in range(10):
        print(n+1)

def func2(n):
    for i in range(10):
        print(n+2)
if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    pool = Pool(5)               # 5个进程
    pool.map(func,range(100))    # 100个任务
    pool.map(func2,[('alex',1),'egon'])    # 100个任务
    t1 = time.time() - start

    start = time.time()
    p_lst = []
    for i in range(100):
        p = Process(target=func,args=(i,))
        p_lst.append(p)
        p.start()
    for p in p_lst :p.join()
    t2 = time.time() - start
    print(t1,t2)

import os
import time
from multiprocessing import Pool
def func(n):
    print('start func%s'%n,os.getpid())
    time.sleep(1)
    print('end func%s' % n,os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    for i in range(10):
        p.apply_async(func,args=(i,))
    p.close()  # 结束进程池接收任务
    p.join()   # 感知进程池中的任务执行结束

进程池的返回值是进程池特有的：

# p = Pool()
# p.map(funcname,iterable) 默认异步的执行任务,且自带close和join
# p.apply 同步调用的
# p.apply_async 异步调用 和主进程完全异步 需要手动close 和 join

# from multiprocessing import Pool
# def func(i):
#     return i*i
#
# if __name__ == '__main__':
#     p = Pool(5)
#     for i in range(10):
#         res = p.apply(func,args=(i,))   # apply的结果就是func的返回值
#         print(res)

# import time
# from multiprocessing import Pool
# def func(i):
#     time.sleep(0.5)
#     return i*i
#
# if __name__ == '__main__':
#     p = Pool(5)
#     res_l = []
#     for i in range(10):
#         res = p.apply_async(func,args=(i,))   # apply的结果就是func的返回值
#         res_l.append(res)
#     for res in res_l:print(res.get())# 等着 func的计算结果

# import time
# from multiprocessing import Pool
# def func(i):
#     time.sleep(0.5)
#     return i*i
#
# if __name__ == '__main__':
#     p = Pool(5)
#     ret = p.map(func,range(100))
#     print(ret)

进程池的回调函数：

# 回调函数
import os
from multiprocessing import Pool
def func1(n):
    print('in func1',os.getpid())
    return n*n

def func2(nn):
    print('in func2',os.getpid())
    print(nn)

if __name__ == '__main__':
    print('主进程 :',os.getpid())
    p = Pool(5)
    for i in range(10):
        p.apply_async(func1,args=(10,),callback=func2)
    p.close()
    p.join()