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這篇文章運用簡單易懂的例子給大家介紹python 進程池pool的使用方法,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。
和選用線程池來關系多線程類似,當程序中設置到多進程編程時,Python 提供了更好的管理多個進程的方式,就是使用進程池。
在利用 Python 進行系統管理的時候,特別是同時操作多個文件目錄,或者遠程控制多臺主機,并行操作可以節約大量的時間。
當被操作對象數目不大時,可以直接利用 multiprocessing 中的 Process 動態生成多個進程,十幾個還好,但如果是上百個,上千個目標,手動的去限制進程數量卻又太過繁瑣,此時可以發揮進程池的功效。
Pool可以提供指定數量的進程供用戶調用,當有新的請求提交到 pool 中時,如果進程池還沒有滿,那么就會創建一個新的進程用來執行該請求;但如果池中的進程數已經達到規定最大值,那么該請求就會等待,直到池中有進程結束,才會創建新的進程來它。
Python multiprocessing 模塊提供了 Pool() 函數,專門用來創建一個進程池,該函數的語法格式如下:
multiprocessing.Pool( processes )
其中,processes 參數用于指定該進程池中包含的進程數。
如果進程是 None,則默認使用 os.cpu_count() 返回的數字(根據本地的 cpu 個數決定,processes 小于等于本地的 cpu 個數)。
請看下面的實例:
from multiprocessing import Pool import os import time import random def worker(msg): t_start = time.time() print("%s開始執行,進程號為%d" % (msg, os.getpid())) # random.random()隨機生成0~1之間的浮點數 time.sleep(random.random()*2) t_stop = time.time() print(msg, "執行完畢,耗時%0.2f" % (t_stop-t_start)) if __name__ == "__main__": po = Pool(3) # 定義一個進程池,最大進程數3 for i in range(0, 8): # Pool().apply_async(要調用的目標,(傳遞給目標的參數元祖,)) # 每次循環將會用空閑出來的子進程去調用目標 po.apply_async(worker, (i,)) print("----start----") # 關閉進程池,關閉后po不再接收新的請求 po.close() # 等待po中所有子進程執行完成,必須放在close語句之后 po.join() print("-----end-----")
運行結果:
multiprocessing.Pool 常用方法說明
apply_async(func[, args[, kwds]]) :使用非阻塞方式調用 func(并行執行,堵塞方式必須等待上一個進程退出才能執行下一個進程),args 為傳遞給 func 的參數列表,kwds 為傳遞給 func 的關鍵字參數列表。
close():關閉 Pool,使其不再接受新的任務。
terminate():不管任務是否完成,立即終止。
join():主進程阻塞,等待子進程的退出, 必須在 close 或 terminate 之后使用。
進程池中的 Queue
如果要使用 Pool 創建進程,就需要使用 multiprocessing.Manager() 中的 Queue(),而不是 multiprocessing.Queue(),否則會得到一條如下的錯誤信息:
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
下面的實例演示了進程池中的進程如何通信:
from multiprocessing import Manager, Pool import os import time import random def writer(q): print("writer啟動(%s),父進程為(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) for i in "xiaoming": q.put(i) def reader(q): print("reader啟動(%s),父進程為(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) for i in range(q.qsize()): print("reader從Queue獲取到消息:%s" % q.get(True)) if __name__ == "__main__": print("(%s) start" % os.getpid()) # 使用Manager中的Queue q = Manager().Queue() po = Pool() po.apply_async(writer, (q,)) # 先讓上面的任務向Queue存入數據,然后再讓下面的任務開始從中取數據 time.sleep(1) po.apply_async(reader, (q,)) po.close() po.join() print("(%s) End" % os.getpid())
運行結果:
(17528) start writer啟動(2216),父進程為(17528) reader啟動(2216),父進程為(17528) reader從Queue獲取到消息:x reader從Queue獲取到消息:i reader從Queue獲取到消息:a reader從Queue獲取到消息:o reader從Queue獲取到消息:m reader從Queue獲取到消息:i reader從Queue獲取到消息:n reader從Queue獲取到消息:g (17528) End
關于python 進程池pool的使用方法就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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