python 进程池pool简单实例

进程池:   

   在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。  

    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,才会创建新的进程来它。

如何使用进程池?

1 如何使用进程池执行函数?

a 不返回参数

# -*- coding: UTF-8 -*-
from multiprocessing import Process,Manager,Lock,Pool

#要在调用进程池执行的函数
def sayHi(num):
  print "def print result:",num
#进程池最大运行数
p = Pool(processes=4)
#模拟并发调用线程池
for i in range(10):
  p.apply_async(sayHi,[i])
  
执行结果:
# python demo.py
def print result: 0
def print result: 1
def print result: 2
def print result: 3
def print result: 4
def print result: 5

  • apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞,apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的(理解区别,看例1例2结果区别)

2 进程池使用之坑~~

# -*- coding: UTF-8 -*-
from multiprocessing import Process,Manager,Lock,Pool

#要在调用进程池执行的函数
def sayHi(num):
  print "def print result:",num
#进程池最大运行数
p = Pool(processes=4)
#模拟并发调用线程池
for i in range(10):
  p.apply_async(sayHi,[i])

执行结果:

[root@python thread]# python pool.py
def print result: 0
def print result: 1
def print result: 2
def print result: 3
def print result: 4
def print result: 5
[root@python thread]# python pool.py
def print result: 0
def print result: 1
def print result: 2
def print result: 3
def print result: 4
def print result: 5
def print result: 6
[root@python thread]# python pool.py
[root@python thread]# python pool.py
[root@python thread]# python pool.py

     从上面的例子可以看出,我们连续执行pool.py脚本,后面的脚本却没有输出应有的结果,为什么?

     首先对上列程序进行细微调整:

# -*- coding: UTF-8 -*-
from multiprocessing import Process,Manager,Lock,Pool
def sayHi(num):
  print "def print result:",num
p = Pool(processes=4)
for i in range(10):
  p.apply_async(sayHi,[i])
p.close()
p.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

返回结果:

[root@python thread]# python pool.py
def print result: 0
def print result: 1
def print result: 2
def print result: 3
def print result: 4
def print result: 5
def print result: 6
def print result: 9
def print result: 8
def print result: 7
[root@python thread]# python pool.py
def print result: 0
def print result: 1
def print result: 2
def print result: 4
def print result: 3
def print result: 5
def print result: 6
def print result: 7
def print result: 8
def print result: 9
[root@python thread]# python pool.py
def print result: 0
def print result: 1
def print result: 2
def print result: 3
def print result: 4
def print result: 5
def print result: 7
def print result: 8
def print result: 9

   这次执行完全没有问题,那么为何加入close()和join()方法后就会执行正确呢?

    

  • close()    关闭pool,使其不在接受新的任务。

  • terminate()    结束工作进程,不在处理未完成的任务。

  • join()    主进程阻塞,等待子进程的退出, join方法要在close或terminate之后使用。

   原来重点是join方法,如果不阻塞主进程,会导致主进程往下运行到结束,子进程都还没有返回结果

   

  进程池调用后返回参数

# -*- coding: UTF-8 -*-
from multiprocessing import Process,Manager,Lock,Pool
def sayHi(num):
  return num*num
p = Pool(processes=4)
#申明一个列表,用来存放各进程返回的结果
result_list =[]

for i in range(10):
  result_list.append(p.apply_async(sayHi,[i]))  #将返回结果append到列表中

#循环读出列表返回的结果
for res in result_list:
  print "the result:",res.get()

  :get()函数得出每个返回结果的值

执行结果:

[root@python thread]# python pool.py
the result: 0
the result: 1
the result: 4
the result: 9
the result: 16
the result: 25
the result: 36
the result: 49
the result: 64
the result: 81
[root@python thread]# python pool.py
the result: 0
the result: 1
the result: 4
the result: 9
the result: 16
the result: 25
the result: 36
the result: 49
the result: 64
the result: 81
[root@python thread]# python pool.py
the result: 0
the result: 1
the result: 4
the result: 9
the result: 16
the result: 25
the result: 36
the result: 49
the result: 64

    将结果通过return返回后,写入列表后,然后再循环读出,你会发现及时不需要join方法,脚本仍然能正常显示。

    但是为了代码更加稳定,还是建议增加主进程阻塞(除非主进程需要等待子进程返回结果):

# -*- coding: UTF-8 -*-
from multiprocessing import Process,Manager,Lock,Pool
def sayHi(num):
  return num*num
p = Pool(processes=4)
#申明一个列表,用来存放各进程返回的结果
result_list =[]

for i in range(10):
  result_list.append(p.apply_async(sayHi,[i]))  #将返回结果append到列表中
  
p.close()
p.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
#循环读出列表返回的结果
for res in result_list:
  print "the result:",res.get()


    原文作者:vekergu
    原文地址: https://blog.51cto.com/vekergu/1695249
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