進程池Pool

當需要創建的子進程數量不多時，可以直接利用multiprocessing中的Process動態成生多個進程，但如果是上百甚至上千個目標，手動的去創建進程的工作量巨大，此時就可以用到multiprocessing模塊提供的Pool方法。

初始化Pool時，可以指定一個最大進程數，當有新的請求提交到Pool中時，如果池還沒有滿，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指定的最大值，那么該請求就會等待，直到池中有進程結束，才會用之前的進程來執行新的任務，請看下面的實例：

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：579817333 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' # -*- coding:utf-8 -*- from multiprocessing import Pool import os, time, randomdef 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))po=Pool(3) #定義一個進程池，最大進程數3 for i in range(0,10):#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----") po.close() #關閉進程池，關閉后po不再接收新的請求 po.join() #等待po中所有子進程執行完成，必須放在close語句之后 print("-----end-----")

ultiprocessing.Pool常用函數解析：

• 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：

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：579817333 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' # -*- coding:utf-8 -*-# 修改import中的Queue為Manager from multiprocessing import Manager,Pool import os,time,randomdef 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))def writer(q):print("writer啟動(%s),父進程為(%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Queuepo = Pool()# 使用阻塞模式創建進程，這樣就不需要在reader中使用死循環了，可以讓writer完全執行完成后，再用reader去讀取po.apply_async(writer, (q,))time.sleep(1) # 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po.apply_async(reader, (q,))po.close()po.join()print("(%s) End" % os.getpid())

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 使用进程池Pool进行并发编程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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