【Python】进程池

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 Poolimport os, time, randomdef 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3for 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214661开始执行,进程号为214682开始执行,进程号为214670 执行完毕，耗时1.013开始执行,进程号为214662 执行完毕，耗时1.244开始执行,进程号为214673 执行完毕，耗时0.565开始执行,进程号为214661 执行完毕，耗时1.686开始执行,进程号为214684 执行完毕，耗时0.677开始执行,进程号为214675 执行完毕，耗时0.838开始执行,进程号为214666 执行完毕，耗时0.759开始执行,进程号为214687 执行完毕，耗时1.038 执行完毕，耗时1.059 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Managerfrom multiprocessing import Manager,Poolimport os,time,randomdef 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) startwriter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：ireader从Queue获取到消息：treader从Queue获取到消息：creader从Queue获取到消息：areader从Queue获取到消息：sreader从Queue获取到消息：t(11095) End