Python 进程池

进程池：

　　每一个进程在启动一个子进程时都会克隆一分数据，并开启额外一份内存空间，如果多次开启子进程，对内存的开销比较大，这里可以通过进程池来控制进程的最大个数，来解决。

进程池中有两个方法：

apply #串行
apply_async #并行

回调callback：

　　可以启动10台机器批量进行数据库备份，每个进程执行完毕后在数据库内写入一条日志，可以使用回调写入，回调是由主进程执行的，所以只进行一次链接就可以并发帮子进程写入日志，而不需要进行重复的链接。

# windows下的多进程参数

# from  multiprocessing import freeze_support

from  multiprocessing import Pool

import time,os

def Foo(i):

    time.sleep(2)

    print("in process",os.getpid())

    return i+100

def Bar(arg):

    print('-->exec done:',arg,os.getpid())

# 判断是直接执行这个脚本，就成立

# 如果是其他文件调用这个脚本就不执行

if __name__ == '__main__':

    # 允许进程池同时放入吴哥进程

    # cpu只会计算这5个，其他进程处于挂起状态

    pool = Pool(processes=5)

    for i in range(10):

        # 并行执行程序

        # callback=回调 执行玩func在回掉callback

        # 主进程进行回调

        pool.apply_async(func=Foo, args=(i,),callback=Bar)

        # 串行执行进程

        #pool.apply(func=Foo, args=(i,))

    print('end')

    # 关闭pool

    pool.close()

    # 注：并行执行时，先close在join。

    # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。

    pool.join()

巴特西

Python 进程池

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