Python进程池Pool应用实例分析

本文实例讲述了Python进程池Pool应用。分享给大家供大家参考,具体如下:

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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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

以上是 Python进程池Pool应用实例分析 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/328250.html

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