Python多进程multiprocessing、进程池用法实例分析

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

本文实例讲述了Python多进程multiprocessing、进程池用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

内容相关：

multiprocessing：

  • 进程的创建与运行

  • 进程常用相关函数

进程池：

  • 为什么要有进程池

  • 进程池的创建与运行：串行、并行

  • 回调函数

多进程multiprocessing:

python中的多进程需要使用multiprocessing模块

  • 多进程的创建与运行：

1.进程的创建：进程对象=multiprocessing.Process(target=函数名,args=(参数,))【补充，由于args是一个元组，单个参数时要加“,”】

2.进程的运行:  进程对象.start()

进程的join跟线程的join一样，意义是 “阻塞当前进程，直到调用join方法的那个进程执行完，再继续执行当前进程”

注：在windows中代码中必须使用这个，在Linux 中不需要加这个

import multiprocessing,time,os
def thread_run():
  print(threading.current_thread())
def run(name):
  time.sleep(1)
  print("hello",name,"run in ",os.getpid(),"ppid:",os.getppid())
if __name__=='__main__':#必须加
  obj=[]
  for i in range(10):
    p=multiprocessing.Process(target=run,args=('bob',))
    obj.append(p)
    p.start()
  start_time=time.time()
  for i in obj:
    i.join()
  print("run in main")
  print("spend time :",time.time()-start_time)

  • 与多线程同样的：也可以通过继承multiprocessing的Process来创建进程

继承multiprocessing的Process类的类要主要做两件事：

1.如果初始化自己的变量，则先要调用父类的__init__()【如果不调用，则要自己填写相关的参数，麻烦！】然后做自己的初始化;如果不需要初始化自己的变量，那么不需要重写__init__,直接使用父类的__init__即可【已经继承了】

2.重写run函数

import multiprocessing
class myProcess(multiprocessing.Process):
  def run(self):
    print("run in myProcess")
if __name__=="__main__":
  p=myProcess()
  p.start()
  p.join()

进程常用相关函数：

  • os.getpid():获取当前进程号。

  • os.getppid():获取当前进程的父进程号。

  • 进程对象.is_alive():判断进程是否存活

  • 进程对象.terminate():结束进程【不建议的方法，现实少用】

进程池：

  • 为什么需要进程池

    • 如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程，而进程池可以限制运行的进程的数量【有太多人想要游泳，而池子的容量决定了游泳的人的数量

    • Pool类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，就会创建一个新的进程来执行请求。如果进程池满了，请求就会告知先等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行这些请求

  • 进程池的创建与使用：

    • 使用进程池需要导入：from multiprocessing import Pool

    • 创建进程池：进程池对象=Pool(容量)

    • 给进程池添加进程：

      • 串行：进程池对象.apply(func=函数名,args=(参数,))

from multiprocessing import Pool
import time,os
def func1(i):
  time.sleep(1)
  print("run in process:",os.getpid())
if __name__=="__main__":
  pool=Pool(5)
  start_time = time.time()
  for i in range(10):
    pool.apply(func=func1,args=(i,))#串行,这里是加一个运行完再加一个
   pool.close()#先close再等待
   pool.join()
  print("main run done,spend_time:",time.time()-start_time)

      • 并行：进程池对象.apply_async(func=函数名,args=(参数,),callback=回调函数)

from multiprocessing import Pool
import time,os
def func1(i):
  time.sleep(1)
  print("run in process:",os.getpid())
if __name__=="__main__":
  pool=Pool(5)
  start_time = time.time()
  for i in range(10):
    pool.apply_async(func=func1,args=(i,))#并行
  pool.close()#先close再等待
  pool.join()
  print("main run done,spend_time:",time.time()-start_time)#2.6，证明是并行

  • 回调函数的使用：在并行中，支持callback=回调函数，当一个进程执行完毕后会调用该回调函数，并且参数为func中的返回值

  • 注意：回调函数是在父进程中执行的！【当儿子执行完后，会在父亲里调用函数】

from multiprocessing import Pool
import time,os
def func1(i):
  time.sleep(1)
  print("run in process:",os.getpid())
  return "filename"
def log(arg):##参数为进程创建中func的函数的返回值
  print("log done :",arg)
if __name__=="__main__":
  pool=Pool(5)
  start_time = time.time()
  for i in range(10):
    pool.apply_async(func=func1,args=(i,),callback=log,)#log的参数是func1的返回值
  pool.close()#先close再等待
  pool.join()
  print("main run done,spend_time:",time.time()-start_time)

  • 注：对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。【意思就是比如游泳池只卖1个小时的票，约定5点关门，那么4点多之后就不能再卖票了，就一直等着游泳池里面的人出来再关门，进程池的close是一个关门的意思，并不是结束的意思，它只是关上了进来的门，而里面的进程还可以运行】【进程池的join是等池子里的所有进程执行完毕，如果后面再进来进程的话就没完没了了，所以需要先关闭进入，再等待进程结束】

      • 小测试：

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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