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  • Python进程池

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    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-----")
    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:

    • 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()
        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

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