Python中的进程池是什么

python

进程池Pool

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。

from multiprocessing import Pool

import os

import time

import random

def worker(msg):

    t_start = time.time()

    print("%d进程开始执行%d"%(os.getpid(),msg))

    #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))

if __name__ == '__main__':

    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-----")

运行结果为:

----start----

4353进程开始执行0

4354进程开始执行1

4355进程开始执行2

2,执行完毕,耗时0.20

4355进程开始执行3

1,执行完毕,耗时1.19

4354进程开始执行4

4,执行完毕,耗时0.37

4354进程开始执行5

0,执行完毕,耗时1.57

4353进程开始执行6

5,执行完毕,耗时0.19

4354进程开始执行7

3,执行完毕,耗时1.63

4355进程开始执行8

6,执行完毕,耗时0.49

4353进程开始执行9

8,执行完毕,耗时0.75

7,执行完毕,耗时0.90

9,执行完毕,耗时0.63

-----end-----

相关推荐:《Python相关教程》

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

import time

import random

def worker(msg):

    t_start = time.time()

    print("%d进程开始执行%d"%(os.getpid(),msg))

    #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))

if __name__ == '__main__':

    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(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-----")

运行结果为:

4400进程开始执行0

0,执行完毕,耗时1.89

4401进程开始执行1

1,执行完毕,耗时1.91

4402进程开始执行2

2,执行完毕,耗时1.64

4400进程开始执行3

3,执行完毕,耗时1.16

4401进程开始执行4

4,执行完毕,耗时1.85

4402进程开始执行5

5,执行完毕,耗时0.29

4400进程开始执行6

6,执行完毕,耗时0.19

4401进程开始执行7

7,执行完毕,耗时1.19

4402进程开始执行8

8,执行完毕,耗时0.61

4400进程开始执行9

9,执行完毕,耗时1.08

----start----

-----end-----

说明:通过运行结果可以看出来,阻塞式会等进程池中的进程都执行完毕了才会运行主进程的start和end的打印

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以上是 Python中的进程池是什么 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/521499.html

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