python

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 脚本专栏 > python > Python进程池Pool

Python进程池Pool应用实例分析

作者:xlengji

这篇文章主要介绍了Python进程池Pool应用,结合实例形式分析了Python进程池Pool功能、使用方法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python进程池Pool应用。分享给大家供大家参考,具体如下:

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-----")

运行结果:

----start----
0开始执行,进程号为21466
1开始执行,进程号为21468
2开始执行,进程号为21467
0 执行完毕,耗时1.01
3开始执行,进程号为21466
2 执行完毕,耗时1.24
4开始执行,进程号为21467
3 执行完毕,耗时0.56
5开始执行,进程号为21466
1 执行完毕,耗时1.68
6开始执行,进程号为21468
4 执行完毕,耗时0.67
7开始执行,进程号为21467
5 执行完毕,耗时0.83
8开始执行,进程号为21466
6 执行完毕,耗时0.75
9开始执行,进程号为21468
7 执行完毕,耗时1.03
8 执行完毕,耗时1.05
9 执行完毕,耗时1.69
-----end-----

multiprocessing.Pool常用函数解析:

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()
  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) start
writer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:i
reader从Queue获取到消息:t
reader从Queue获取到消息:c
reader从Queue获取到消息:a
reader从Queue获取到消息:s
reader从Queue获取到消息:t
(11095) End

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python进程与线程操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》、《Python+MySQL数据库程序设计入门教程》及《Python常见数据库操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

您可能感兴趣的文章:
阅读全文