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1.5.3 Python进程使用 -- 进程池Pool

1.5.3 Python进程使用 -- 进程池Pool

作者: 丘比特爱上猫 | 来源:发表于2018-06-15 15:02 被阅读1次

    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,才会创建新的进程来执行,请看下面的实例:

    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;
    
    apply(func[, args[, kwds]]):使用阻塞方式调用func
    
    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;
    

    apply堵塞式

    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):
        po.apply(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:

    0开始执行,进程号为21532
    0 执行完毕,耗时1.91
    1开始执行,进程号为21534
    1 执行完毕,耗时1.72
    2开始执行,进程号为21533
    2 执行完毕,耗时0.50
    3开始执行,进程号为21532
    3 执行完毕,耗时1.27
    4开始执行,进程号为21534
    4 执行完毕,耗时1.05
    5开始执行,进程号为21533
    5 执行完毕,耗时1.60
    6开始执行,进程号为21532
    6 执行完毕,耗时0.25
    7开始执行,进程号为21534
    7 执行完毕,耗时0.63
    8开始执行,进程号为21533
    8 执行完毕,耗时1.21
    9开始执行,进程号为21532
    9 执行完毕,耗时0.60
    ----start----
    -----end-----
    

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