数据共享及进程池和回调函数

一、数据共享

1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式

2.进程间的数据是独立的，可以借助队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的。

虽然进程间数据独立，但可以用过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此。

命令就是一个程序，按回车就会执行（这个只是在windows情况下）tasklist 查看进程tasklist | findstr  pycharm   #（findstr是进行过滤的），|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了，管道后面的findstr  pycharm就接收了)

3.（IPC）进程之间的通信有两种实现方式：管道和队列

 1 from multiprocessing import Manager,Process,Lock 2 def work(dic,mutex): 3     # mutex.acquire() 4     # dic['count']-=1 5     # mutex.release() 6     # 也可以这样加锁 7     with mutex: 8         dic['count'] -= 1 9 if __name__ == '__main__':10     mutex = Lock()11     m = Manager()  #实现共享，由于字典是共享的字典，所以得加个锁12     share_dic = m.dict({'count':100})13     p_l = []14     for i in range(100):15         p = Process(target=work,args=(share_dic,mutex))16         p_l.append(p)  #先添加进去17         p.start()18     for i in p_l:19         i.join()20     print(share_dic)21 # 共享就意味着会有竞争，

数据共享

二、进程池

在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是：

1. 很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数
2. 一个操作系统不可能无限开启进程，通常有几个核就开几个进程
3. 进程开启过多，效率反而会下降（开启进程是需要占用系统资源的，而且开启多余核数目的进程也无法做到并行）

例如当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。

那么什么是进程池呢？进程池就是控制进程数目

 ps：对于远程过程调用的高级应用程序而言，应该使用进程池，Pool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，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规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程。 

进程池的结构：

 创建进程池的类：如果指定numprocess为3，则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务，不会开启其他进程

1.创建进程池

Pool([numprocess  [,initializer [, initargs]]]):创建进程池 

2.参数介绍

 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认为cpu_count()的值,可os.cpu_count()查看 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None initargs：是要传给initializer的参数组

3.方法介绍

p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。
此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。   p.close():关闭进程池，防止进一步操作。禁止往进程池内在添加任务（需要注意的是一定要写在close()的上方）

P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用

应用1：

 1 from multiprocessing import Pool 2 import os,time 3 def task(n): 4     print('[%s] is running'%os.getpid()) 5     time.sleep(2) 6     print('[%s] is done'%os.getpid()) 7     return n**2 8 if __name__ == '__main__': 9     # print(os.cpu_count())  #查看cpu个数10     p = Pool(4) #最大四个进程11     for i in range(1,7):#开7个任务12         res = p.apply(task,args=(i,))  #同步的，等着一个运行完才执行另一个13         print('本次任务的结束：%s'%res)14     p.close()#禁止往进程池内在添加任务15     p.join() #在等进程池16     print('主')

apply同步进程池（阻塞）（串行）

apply_async异步进程池（非阻塞）（并行）

那么什么是同步，什么是异步呢？

同步就是指一个进程在执行某个请求的时候，若该请求需要一段时间才能返回信息，那么这个进程将会一直等待下去，直到收到返回信息才继续执行下去

异步是指进程不需要一直等下去，而是继续执行下面的操作，不管其他进程的状态。当有消息返回时系统会通知进程进行处理，这样可以提高执行的效率。

什么是串行，什么是并行呢？

举例：能并排开几辆车的就可以说是“并行”，只能一辆一辆开的就属于“串行”了。很明显，并行的速度要比串行的快得多。（并行互不影响，串行的等着一个完了才能接着另一个）

应用2：

使用进程池维护固定数目的进程（以前客户端和服务端的改进）

 1 from socket import * 2 from multiprocessing import Pool 3 s = socket(AF_INET,SOCK_STREAM) 4 s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1) #端口重用 5 s.bind(('127.0.0.1',8081)) 6 s.listen(5) 7 print('start running...') 8 def talk(coon,addr): 9     while True:  # 通信循环10         try:11             cmd = coon.recv(1024)12             print(cmd.decode('utf-8'))13             if not cmd: break14             coon.send(cmd.upper())15             print('发送的是%s'%cmd.upper().decode('utf-8'))16         except Exception:17             break18     coon.close()19 if __name__ == '__main__':20     p = Pool(4)21     while True:#链接循环22         coon,addr = s.accept()23         print(coon,addr)24         p.apply_async(talk,args=(coon,addr))25     s.close()26 #因为是循环，所以就不用p.join了

服务端

 1 from socket import * 2 c = socket(AF_INET,SOCK_STREAM) 3 c.connect(('127.0.0.1',8081)) 4 while True: 5     cmd = input('>>:').strip() 6     if not cmd:continue 7     c.send(cmd.encode('utf-8')) 8     data = c.recv(1024) 9     print('接受的是%s'%data.decode('utf-8'))10 c.close()

客户端

三、回调函数

 

回调函数什么时候用？（回调函数在爬虫中最常用）造数据的非常耗时处理数据的时候不耗时你下载的地址如果完成了，就自动提醒让主进程解析谁要是好了就通知解析函数去解析（回调函数的强大之处）

 

　　

 

需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数

我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。

 1 from  multiprocessing import Pool 2 import requests 3 import os 4 import time 5 def get_page(url): 6     print('<%s> is getting [%s]' %(os.getpid(),url)) 7     response = requests.get(url)  #得到地址 8     time.sleep(2) 9     print('<%s> is  done [%s]'%(os.getpid(),url))10     return {'url':url,'text':response.text}11 def parse_page(res):12     '''解析函数'''13     print('<%s> parse [%s]'%(os.getpid(),res['url']))14     with open('db.txt','a') as f:15         parse_res = 'url:%s size:%s\n' %(res['url'],len(res['text']))16         f.write(parse_res)17 if __name__ == '__main__':18     p = Pool(4)19     urls = [20         'https://www.baidu.com',21         'http://www.openstack.org',22         'https://www.python.org',23         'https://help.github.com/',24         'http://www.sina.com.cn/'25     ]26     for url in urls:27         obj = p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=parse_page)28     p.close()29     p.join()30     print('主',os.getpid())  #都不用.get()方法了

回调函数（下载网页的小例子）

如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后，再统一处理结果，则无需回调函数

 1 from  multiprocessing import Pool 2 import requests 3 import os 4 def get_page(url): 5     print('<%os> get [%s]' %(os.getpid(),url)) 6     response = requests.get(url)  #得到地址  response响应 7     return {'url':url,'text':response.text} 8 if __name__ == '__main__': 9     p = Pool(4)10     urls = [11         'https://www.baidu.com',12         'http://www.openstack.org',13         'https://www.python.org',14         'https://help.github.com/',15         'http://www.sina.com.cn/'16     ]17     obj_l= []18     for url in urls:19         obj = p.apply_async(get_page,args=(url,))20         obj_l.append(obj)21     p.close()22     p.join()23     print([obj.get() for obj in obj_l])

下载网页小例子（无需回调函数）