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当我们需要创建大量的进程时,利用multiprocessing模块提供的Pool来创建进程。
进程初始化时,会指定一个最大进程数量,当有新的请求需要创建进程时,如果此时进程池还没有到达设置的最大进程数,该进程池就会创建新的进程来处理该请求,并把该进程放到进程池中,如果进程池已经达到最大数量,请求就会等待,知道进程池中进程数量减少,才会新建进程来执行请求。
语法
pool=Pool(numprocess,initializer,initargs)
numproxess:需要创建的进程个数,如果忽略将使用cpu_count()的值。即系统上的CPU数量。
initializer:每个进程启动时都要调用的对象。
initargs:为
initalizer传递的参数。
常用方法
multiprocessing.Pool常用函数解析:
apply_async(要调用的方法,参数列表,关键字参数列表):使用非阻塞方式调用指定方法,并行执行(同时执行)
apply(要调用的方法,参数列表,关键字参数列表):使用阻塞方式调用指定方法,,阻塞方式就是要等上一个进程退出后,下一个进程才开始运行。
close():关闭进程池,不再接受进的进程请求,但已经接受的进程还是会继续执行。
terminate():不管程任务是否完成,立即结束。
join():主进程堵塞(就是不执行join下面的语句),直到子进程结束,注意,该方法必须在close或terminate之后使用。
pool.map(func,iterable,chunksize):将可调用对象func应用给iterable的每一项,然后以列表形式返回结果,
通过将iterable划分为多块,并分配给工作进程,可以并行执行。chunksize指定每块中的项数,
如果数据量较大,可以增大chunksize的值来提升性能。
pool.map_async(func,iterable,chunksize,callback):与map方法不同之处是返回结果是异步的,
如果callback指定,当结果可用时,结果会调用callback。
pool.imap(func,iterable,chunksize):与map()方法的不同之处是返回迭代器而非列表。
pool.imap_unordered(func,iterable,chunksize):与imap()不同之处是:结果的顺序是根据从工作进程接收到的时间而定的。
pool.get(timeout):如果没有设置timeout,将会一直等待结果,
如果设置了timeout,超过timeout将引发multiprocessing.TimeoutError异常。
pool.ready():如果调用完成,返回True
pool.successful():如果调用完成并且没有引发异常,返回True,如果在结果就绪之前调用,jiang引发AssertionError异常。
pool.wait(timeout):等待结果变为可用,timeout为等待时间。
实例1:阻塞与非阻塞对比
#阻塞与非阻塞对比
from multiprocessing import Pool
import os
import time
import random#用来生成随机数
def test1(name):
print("%s运行中,pid=%d,父进程:%d"%(name,os.getpid(),os.getppid()))
t_start=time.time()
#random.random()会生成一个0——1的浮点数
time.sleep(random.random()*3)
t_end=time.time()
print("%s执行时间:%0.2f秒"%(name,t_end-t_start))
pool=Pool(5)#设置线程池中最大线程数量为5
for xx in range(0,7):
#非阻塞运行
pool.apply_async(test1,("mark"+str(id),))
print("--start1--")
pool.close()#关闭线程池,关闭后不再接受进的请求
pool.join()#等待进程池所有进程都执行完毕后,开始执行下面语句
print("--end1--")
print("*"*30)
pool=Pool(5)#设置线程池中最大线程数量为5
for xx in range(0,7):
#阻塞运行
pool.apply(test1,("mark"+str(id),))
print("--start2--")
pool.close()#关闭线程池,关闭后不再接受进的请求
pool.join()#等待进程池所有进程都执行完毕后,开始执行下面语句
print("--end2--")
结果:
--start1--
mark<built-in function id>运行中,pid=28631,父进程:28626
mark<built-in function id>运行中,pid=28632,父进程:28626
mark<built-in function id>运行中,pid=28633,父进程:28626
mark<built-in function id>运行中,pid=28634,父进程:28626
mark<built-in function id>运行中,pid=28636,父进程:28626
mark<built-in function id>执行时间:0.27秒
mark<built-in function id>运行中,pid=28633,父进程:28626
mark<built-in function id>执行时间:0.32秒
mark<built-in function id>运行中,pid=28634,父进程:28626
mark<built-in function id>执行时间:0.18秒
mark<built-in function id>执行时间:0.55秒
mark<built-in function id>执行时间:1.78秒
mark<built-in function id>执行时间:1.92秒
mark<built-in function id>执行时间:2.71秒
--end1--
******************************
mark<built-in function id>运行中,pid=28647,父进程:28626
mark<built-in function id>执行时间:0.70秒
mark<built-in function id>运行中,pid=28648,父进程:28626
mark<built-in function id>执行时间:1.66秒
mark<built-in function id>运行中,pid=28649,父进程:28626
mark<built-in function id>执行时间:2.87秒
mark<built-in function id>运行中,pid=28650,父进程:28626
mark<built-in function id>执行时间:2.68秒
mark<built-in function id>运行中,pid=28651,父进程:28626
mark<built-in function id>执行时间:1.42秒
mark<built-in function id>运行中,pid=28647,父进程:28626
mark<built-in function id>执行时间:1.20秒
mark<built-in function id>运行中,pid=28648,父进程:28626
mark<built-in function id>执行时间:2.01秒
--start2--
--end2--
实例2:利用进程池遍历目录
查看下面实例前,先来熟悉一下我们需要用到的一些知识。
os.walk(top,topdown=true,onerrorNone,followlinks=false):遍历目录地址,返回一个三元组(root,dirs,files)
top:想要遍历的目录
root:当前正在遍历的文件夹地址。
dirs:是一个list:当前文件夹下所有目录的名字(不包括子目录)
files:也是一个list,当前文件夹下所有文件的名字(不包括子目录文件)
topdown:默认为True:优先遍历top目录,为false会优先遍历top的子目录。
onerror:指定一个当方法执行异常时需要调用的方法。
followlinks:默认为True:会遍历目录环境下的快捷方式实际指向目录。
代码:
#遍历目录文件并求取SHA512的摘要值
import os
import multiprocessing
import hashlib
#定义进程大小
POOLSIZE=2 #工作进程的数量
#可以读取的缓冲区大小
BUFSIZE=8196
def mark(filename):
try:
f=open(filename,"rb")
except IOError:
return None
digest=hashlib.sha512()
while True:
chunk=f.read(BUFSIZE)
if not chunk:break
digest.update(chunk)
f.close()
return filename,digest.digest()
def build_map(dir):
#定义进程
pool=multiprocessing.Pool(POOLSIZE)
#os.path.join:拼接文件路径
#根据文件目录和名称拼接
all_files=(os.path.join(root,name)
#循环遍历当前目录
for root,dirs,files in os.walk(dir)
#取出当前目录下文件名
for name in files)
#dict方法用于将结果转化成字典
map=dict(pool.imap_unordered(mark,all_files,20))
pool.close()
return map
if __name__=="__main__":
digest_map=build_map("/Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程")
for item in digest_map:
print("文件目录:",item)
print("SHA512摘要值:",digest_map[item])
#个数
print(len(digest_map))
结果
文件目录: /Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程/1、fork创建子线程.py
SHA512摘要值: b’x9eYLSxe5xb6xd2xecxd4&xa9xff~m?x87xd2Nxea39Gxe1x8fx9cdx83@x06/Bnxddx1exb5xe0jx10xd1xc9=xfd;y]x8dnR)xbdtxb8xc8xb46rExf8xd7t.xaexbbxe9′
文件目录: /Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程/8、JoinableQueue的生产者与消费者.py
SHA512摘要值: b’xfe4x18xee8xd1x97xe7vx86}xe6qnx13xf9Dxf1Xxe3xabx94xebx96xfbxedWx0bOn$x14d/+rx9bx0bxc1xd4x03xadxcbbxf7x8dxd5Ccx03yxd1xb4x801,?,rIXxa28xd7′
文件目录: /Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程/10、管道:返回数据.py
SHA512摘要值: b’x85xb1Cxe56x80x1dsx84txf6x95xcbx1d[xdaxe4}n)Y<xd5x10=x94x88xd8xafxccr@eCxc4!xc1xb70x9fzxc6xb1xb9xf6xc4xcexd7x02x86<xc8Ux0fx8bqxdax18ydxa3Kx8bxd6′
文件目录: /Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程/11、进程池.py
SHA512摘要值: b’bBxf4lxccxd5xaetrxc1x816xe5xfc;tx85x86xe5xd3x9e~SH]xe6xcbdxc9xfexe9xfbxfcxeb)Axd2ox8cOxbcx1etxe9xe92^xb5x10xe1xf4xc9\_x0cx8cxa7qxf4(x13Mxbe7′
文件目录: /Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程/2、multiprocessing.py
SHA512摘要值: b”mxb2xb5x00M1=qx86xb9Gxf9x02xb1x18xfax08xe7,.xefxff5xebt,nx17xbfB-xc6xc2x9dVxf9x88xa7xd8x1ex9b)x86Nxd5xab x89xa0J}xa9xdcxbcx06mx03xa7x87.x17xcb’x93″
文件目录: /Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程/6、验证:put方法会阻塞.py
SHA512摘要值: b’xa3x80x86xf6xc9xb8x0eOB 5\xd0\x949\xfd\xc2y\x9a\xc7\xca\x9d\xbc%\xa1\xe6
_xfax84xb6x02$xf7x10xbbxb9Nxfbxdexc8xbe6F xd6x87xacxb2xf5x94x0cxedxe0.xf9Txdax91`;xd7x90x86′
文件目录: /Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程/7、closse方法、get方法、put方法简单使用.py
SHA512摘要值: b’lx98wx8fTx15xdfTx19x91^:xc5xa3x8dxf4x1ex9cx91Exe4xe7xbfxecVx1e\x1bx19xa0ix96Lxc6xc4r.x9bxecx88xe9rxfeOx8bxdfAx90x7f6?xe7x1d8xa6Nx07xdex8dxb6xe7#x02p’
文件目录: /Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程/5、进程池.py
SHA512摘要值: b’xc2xf75x04xbaxa5Xxccx81x88xffxbazxd81@x0bQJ%xbbx15xf3`Qx9a4}xc0x07xa2&axc0x00x0c%xb4[xd2ex18x04x14ytx0cxb0xacx1dxf5xfbxe0\xc7xb6$xd2xf1xd9sePx08′
文件目录: /Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程/3、multiprocessing.py
SHA512摘要值: b’x04N4Dxd5xab}xcfx03xe6x0fVx0fx910x91xe4x81,xbb-xdfxb36Ixf9!x84Axdf.xf3HVxfdx86:x0bx81<+ex00xd1x17uxf5hxb34FxfexebFxf5x1bxc3x8d`Axa0Ax02x10′
文件目录: /Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程/9、管道.py
SHA512摘要值: b’`xdbx8dx90Vx04=x0cxf9x9cxf7{x8fxcax9fxccxb8Dx97xecx82(xd4x9ax84xdb<xb8+x16xd7xecx057xe0x07xe9xc3xdccxe3 t#vxecxb5xe3npxc7~x95xd0J-cxb1xefx03.?xx12′
文件目录: /Users/zhaolixiang/Desktop/python/test1/进程/4、继承Process创建进程.py
SHA512摘要值: b’2xc1xa0x1fxd7xd6xb2x1c}x14xdedx8fxdbxedxd0x91mxc1,xb9xdd?TbXx04#2xfcxb8xbfurxabxfcFcx17x18xc7)sYx82x0exea{5x87xf3x8fcxbaPx91r0xefxabLxa8x1ex15′
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