Python程序中的进程操作-进程池(multiprocess.Pool）

Python程序中的进程操作-进程池(multiprocess.Pool）

目录

• Python程序中的进程操作-进程池(multiprocess.Pool）
• 一、进程池
• 二、概念介绍——multiprocess.Pool
• 三、参数用法
• 四、主要方法
• 五、其他方法(了解)
• 六、代码实例——multiprocess.Pool
  • 6.1 同步
  • 6.2 异步
• 七、进程池版socket并发聊天练习
  • 7.1 server
  • 7.2 client
• 八、回调函数
  • 8.1 使用多进程请求多个url来减少网络等待浪费的时间
  • 8.2 爬虫实例
• 九、无需回调函数

一、进程池

为什么要有进程池？进程池的概念。

在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零星任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他们同时执行，这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。那么我们要怎么做呢？

在这里，要给大家介绍一个进程池的概念，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果。

二、概念介绍——multiprocess.Pool

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

三、参数用法

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

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

五、其他方法(了解)

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，将引发异常。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

六、代码实例——multiprocess.Pool

6.1 同步

import os,time
from multiprocessing import Pool

def work(n):
    print('%s run' %os.getpid())
    time.sleep(3)
    return n**2

if __name__ == '__main__':
    p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply(work,args=(i,)) # 同步调用，直到本次任务执行完毕拿到res，等待任务work执行的过程中可能有阻塞也可能没有阻塞
                                    # 但不管该任务是否存在阻塞，同步调用都会在原地等着
    print(res_l)

42604 run
40792 run
53512 run
42604 run
40792 run
53512 run
42604 run
40792 run
53512 run
42604 run
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

6.2 异步

import os
import time
import random
from multiprocessing import Pool

def work(n):
    print('%s run' %os.getpid())
    time.sleep(random.random())
    return n**2

if __name__ == '__main__':
    p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply_async(work,args=(i,)) # 异步运行，根据进程池中有的进程数，每次最多3个子进程在异步执行
                                          # 返回结果之后，将结果放入列表，归还进程，之后再执行新的任务
                                          # 需要注意的是，进程池中的三个进程不会同时开启或者同时结束
                                          # 而是执行完一个就释放一个进程，这个进程就去接收新的任务。  
        res_l.append(res)

    # 异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用jion，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果
    # 否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了
    p.close()
    p.join()
    for res in res_l:
        print(res.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get

38528 run
44236 run
53464 run
53464 run
44236 run
38528 run
44236 run
44236 run
53464 run
53464 run
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

异步运行，根据进程池中有的进程数，每次最多3个子进程在异步执行,返回结果之后，将结果放入列表，归还进程，之后再执行新的任务, 需要注意的是，进程池中的三个进程不会同时开启或者同时结束,而是执行完一个就释放一个进程，这个进程就去接收新的任务。

七、进程池版socket并发聊天练习

7.1 server

#Pool内的进程数默认是cpu核数，假设为4（查看方法os.cpu_count()）
#开启6个客户端，会发现2个客户端处于等待状态
#在每个进程内查看pid，会发现pid使用为4个，即多个客户端公用4个进程
from socket import *
from multiprocessing import Pool
import os

server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)

def talk(conn):
    print('进程pid: %s' %os.getpid())
    while True:
        try:
            msg=conn.recv(1024)
            if not msg:break
            conn.send(msg.upper())
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__':
    p=Pool(4)
    while True:
        conn,*_=server.accept()
        p.apply_async(talk,args=(conn,))
        # p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问

7.2 client

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))
    msg=client.recv(1024)
    print(msg.decode('utf-8'))

发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有4个不同的pid，只能结束一个客户端，另外一个客户端才会进来。

八、回调函数

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。

8.1 使用多进程请求多个url来减少网络等待浪费的时间

from multiprocessing import Pool
import requests
import json
import os


def get_page(url):
    print('<进程%s> get %s' % (os.getpid(), url))
    respone = requests.get(url)
    if respone.status_code == 200:
        return {'url': url, 'text': respone.text}


def pasrse_page(res):
    print('<进程%s> parse %s' % (os.getpid(), res['url']))
    parse_res = 'url:<%s> size:[%s]
' % (res['url'], len(res['text']))
    with open('db.txt', 'a') as f:
        f.write(parse_res)


if __name__ == '__main__':
    urls = [
        'https://www.baidu.com',
        # 'https://www.python.org',
        'https://www.openstack.org',
        'https://help.github.com/',
        'http://www.sina.com.cn/'
    ]

    p = Pool(3)
    res_l = []
    for url in urls:
        res = p.apply_async(get_page, args=(url,), callback=pasrse_page)
        res_l.append(res)

    p.close()
    p.join()
    print([res.get() for res in res_l])  # 拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了


'''
打印结果:
<进程41284> get https://www.baidu.com
<进程57248> get https://www.openstack.org
<进程30908> get https://help.github.com/
<进程41284> get http://www.sina.com.cn/
<进程56840> parse https://www.baidu.com
<进程56840> parse http://www.sina.com.cn/
<进程56840> parse https://www.openstack.org
<进程56840> parse https://help.github.com/
[{'url': 'https://www.baidu.com', 'text': '<!DOCTYPE html>
<!-
'''

8.2 爬虫实例

import re
from urllib.request import urlopen
from multiprocessing import Pool

def get_page(url,pattern):
    response=urlopen(url).read().decode('utf-8')
    return pattern,response

def parse_page(info):
    pattern,page_content=info
    res=re.findall(pattern,page_content)
    for item in res:
        dic={
            'index':item[0].strip(),
            'title':item[1].strip(),
            'actor':item[2].strip(),
            'time':item[3].strip(),
        }
        print(dic)
if __name__ == '__main__':
    regex = r'<dd>.*?<.*?class="board-index.*?>(d+)</i>.*?title="(.*?)".*?class="movie-item-info".*?<p class="star">(.*?)</p>.*?<p class="releasetime">(.*?)</p>'
    pattern1=re.compile(regex,re.S)

    url_dic={
        'http://maoyan.com/board/7':pattern1,
    }

    p=Pool()
    res_l=[]
    for url,pattern in url_dic.items():
        res=p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),callback=parse_page)
        res_l.append(res)

    for i in res_l:
        i.get()

九、无需回调函数

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。

from multiprocessing import Pool
import time,random,os

def work(n):
    time.sleep(1)
    return n**2
if __name__ == '__main__':
    p=Pool()

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

    p.close()
    p.join() #等待进程池中所有进程执行完毕

    nums=[]
    for res in res_l:
        nums.append(res.get()) #拿到所有结果
    print(nums) #主进程拿到所有的处理结果,可以在主进程中进行统一进行处理

进程池的其他实现方法：https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html