Python进程池Pool应用实例分析

本文实例讲述了Python进程池Pool应用。分享给大家供大家参考，具体如下：

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。

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：

# -*- coding:utf-8 -*-
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-----")

运行结果:

----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，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.

下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：

# -*- coding:utf-8 -*-
# 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 "itcast":
   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:

(11095) start
writer启动(11097),父进程为(11095)
reader启动(11098),父进程为(11095)
reader从Queue获取到消息：i
reader从Queue获取到消息：t
reader从Queue获取到消息：c
reader从Queue获取到消息：a
reader从Queue获取到消息：s
reader从Queue获取到消息：t
(11095) End

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

来源：https://blog.csdn.net/xlengji/article/details/81165679