Python 进程池

一、定义：

　　多进程是实现并发的手段之一，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。　　　　                  Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池 

二、主要参数：

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

三、主要方法：

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。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
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

四、其它方法:

方法apply_async()和map_async（）的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法
obj.get():返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。
obj.ready():如果调用完成，返回True
obj.successful():如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常
obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。
obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数

五、实例:

from multiprocessing import Pool
import os,time

def work(n):
    print('task <%s> is runing' %os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**2
if __name__ == '__main__':
    # print(os.cpu_count())
    p=Pool(4) # 并行执行几个进程
    # for i in range(10):
    #     res=p.apply(work,args=(i,))
    #     print(res)

    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply_async(work,args=(i,))
        res_l.append(res)

    p.close()
    p.join()
    #
    # for res in res_l:
    #     print(res.get())

六、回调函数:

import requests #pip3 install requests
import os,time
from multiprocessing import Pool
def get_page(url):
    print('<%s> get :%s' %(os.getpid(),url))
    respone = requests.get(url)
    if respone.status_code == 200:
        return {'url':url,'text':respone.text}

def parse_page(dic):
    print('<%s> parse :%s' %(os.getpid(),dic['url']))
    time.sleep(0.5)
    res='url:%s size:%s
' %(dic['url'],len(dic['text'])) #模拟解析网页内容
    with open('db.txt','a') as f:
        f.write(res)


if __name__ == '__main__':
    p=Pool(4)
    urls = [
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
        'http://www.baidu.com',
    ]


    for url in urls:
        p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=parse_page) #callback 则把得到的结果传给了回调味函数进行处理


    p.close()
    p.join()
    print('主进程pid:',os.getpid())

七、进程池控制套字节的并发通信实例

#客户端
from socket import *
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
c.connect(('127.0.0.1',8080))

while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue
    c.send(msg.encode('utf-8'))
    data=c.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))

c.close()

#服务端
from multiprocessing import Pool
import os
from socket import *
s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
s.bind(('127.0.0.1',8080))
s.listen(5)
def talK(conn,addr):
    print(os.getpid())
    while True:
        try:
            data=conn.recv(1024)
            if not data:break
            conn.send(data.upper())
        except Exception:
            break
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    p=Pool(4)
    while True:
        conn,addr=s.accept()
        p.apply_async(talK,args=(conn,addr))
    s.close()