强大的Manager模块
上一节实现的数据共享的方式只有两种结构Value和Array。
Python中提供了强大的Manager模块，专门用来做数据共享。
他支持的类型非常多，包括：Value、Araay、list、dict、Queue、Lock等。
以下例子：
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11
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13
14
15
16
17
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import
multiprocessing
def
worker(d,l):
l
+
=
range
(
11
,
16
)
for
i
in
xrange
(
1
,
6
):
key
=
"key{0}"
.
format
(i)
val
=
"val{0}"
.
format
(i)
d[key]
=
val
if
__name__
=
=
"__main__"
:
manager
=
multiprocessing.Manager()
d
=
manager.
dict
()
l
=
manager.
list
()
p
=
multiprocessing.Process(target
=
worker, args
=
(d, l))
p.start()
p.join()
print
(d)
print
(l)
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打印结果：
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1
2
|
{
'key3'
:
'val3'
,
'key2'
:
'val2'
,
'key1'
:
'val1'
,
'key5'
:
'val5'
,
'key4'
:
'val4'
}
[11, 12, 13, 14, 15]
|
进程池：
Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，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规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程。
阻塞和非阻塞的区别：
Pool.apply_async 非阻塞，定义的进程池进程最大数可以同时执行。
Pool.apply 一个进程结束，释放回进程池，下一个进程才可以开始
举例：
非阻塞：
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15
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import
multiprocessing
import
time
def
worker(msg):
print
(
"#######start {0}########"
.
format
(msg))
time.sleep(
1
)
print
(
"#######end {0}########"
.
format
(msg))
if
__name__
=
=
"__main__"
:
pool
=
multiprocessing.Pool(processes
=
3
)
for
i
in
xrange
(
1
,
10
):
msg
=
"hello{0}"
.
format
(i)
pool.apply_async(func
=
worker, args
=
(msg,))
pool.close()
pool.join()
#调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
print
(
"main end"
)
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打印结果：
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6
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|
#######start hello1########
#######start hello2########
#######start hello3########
#######end hello1########
#######start hello4########
#######end hello2########
#######start hello5########
#######end hello3########
#######start hello6########
#######end hello4########
#######start hello7########
#######end hello5########
#######start hello8########
#######end hello6########
#######start hello9########
#######end hello7########
#######end hello8########
#######end hello9########
main end
|
阻塞：
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1
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3
4
5
6
7
8
9
10
11
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15
|
import
multiprocessing
import
time
def
worker(msg):
print
(
"#######start {0}########"
.
format
(msg))
time.sleep(
1
)
print
(
"#######end {0}########"
.
format
(msg))
if
__name__
=
=
"__main__"
:
pool
=
multiprocessing.Pool(processes
=
3
)
for
i
in
xrange
(
1
,
10
):
msg
=
"hello{0}"
.
format
(i)
pool.
apply
(func
=
worker, args
=
(msg,))
pool.close()
pool.join()
#调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
print
(
"main end"
)
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打印结果：
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#######start hello1########
#######end hello1########
#######start hello2########
#######end hello2########
#######start hello3########
#######end hello3########
#######start hello4########
#######end hello4########
#######start hello5########
#######end hello5########
#######start hello6########
#######end hello6########
#######start hello7########
#######end hello7########
#######start hello8########
#######end hello8########
#######start hello9########
#######end hello9########
main end
|
对比一下两种类型的输出状态即可明白。
本文转自 听丶飞鸟说 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/286577399/2049893
