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本文来自于千锋教育在阿里云开发者社区学习中心上线课程《Python入门2020最新大课》，主讲人姜伟。
进程池的使用
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。
Pool
开启过多的进程并不能提高你的效率，反而会降低你的效率，假设有500个任务，同时开启500个进程，这500个进程除了不能一起执行之外（cpu没有那么多核），操作系统调度这500个进程，让他们平均在4个或8个cpu上执行，这会占用很大的空间。
如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：
def task(n):
print('{}----->start'.format(n))
time.sleep(1)
print('{}------>end'.format(n))
if __name__ == '__main__':
p = Pool(8) # 创建进程池，并指定线程池的个数，默认是CPU的核数
for i in range(1, 11):
# p.apply(task, args=(i,)) # 同步执行任务，一个一个的执行任务，没有并发效果
p.apply_async(task, args=(i,)) # 异步执行任务，可以达到并发效果
p.close()
p.join()
AI 代码解读
进程池获取任务的执行结果：
def task(n):
print('{}----->start'.format(n))
time.sleep(1)
print('{}------>end'.format(n))
return n ** 2
if __name__ == '__main__':
p = Pool(4)
for i in range(1, 11):
res = p.apply_async(task, args=(i,)) # res 是任务的执行结果
print(res.get()) # 直接获取结果的弊端是，多任务又变成同步的了
p.close()
# p.join() 不需要再join了，因为 res.get()本身就是一个阻塞方法
AI 代码解读
异步获取线程的执行结果：
import time
from multiprocessing.pool import Pool
def task(n):
print('{}----->start'.format(n))
time.sleep(1)
print('{}------>end'.format(n))
return n ** 2
if __name__ == '__main__':
p = Pool(4)
res_list = []
for i in range(1, 11):
res = p.apply_async(task, args=(i,))
res_list.append(res) # 使用列表来保存进程执行结果
for re in res_list:
print(re.get())
p.close()
AI 代码解读
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))
if __name__ == '__main__':
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-----")
AI 代码解读
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-----
AI 代码解读
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.
AI 代码解读
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())
AI 代码解读
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
AI 代码解读
join方法的使用
# join 线程和进程都有join方法
import threading
import time
x = 10
def test(a, b):
time.sleep(1)
global x
x = a + b
# test(1, 1)
# print(x) # 2
t = threading.Thread(target=test, args=(1, 1))
t.start()
t.join() # 让主线程等待
print(x) # 10
AI 代码解读
