进程池
当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用 multiprocessing
中的 Process
动态生成多个进程,但如果是上百甚至上千个目标,手动创建进程的工作量巨大,此时就可以使用 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:
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组,)) # 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-----")
运行效果
----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,阻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:
# 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 "helloworld": 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
(4171) start writer启动(4173),父进程为(4171) reader启动(4174),父进程为(4171) reader从Queue获取到消息:h reader从Queue获取到消息:e reader从Queue获取到消息:l reader从Queue获取到消息:l reader从Queue获取到消息:o reader从Queue获取到消息:w reader从Queue获取到消息:o reader从Queue获取到消息:r reader从Queue获取到消息:l reader从Queue获取到消息:d (4171) End