python 使用进程池Pool进行并发编程

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-----")

ultiprocessing.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()

    # 使用阻塞模式创建进程，这样就不需要在reader中使用死循环了，可以让writer完全执行完成后，再用reader去读取

    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())

巴特西

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进程池中的Queue

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