python进程池：multiprocessing.pool
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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。
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例1：使用进程池
#coding: utf-8
import multiprocessing
import time
def func(msg):
print "msg:", msg
time.sleep(3)
print "end"
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
for i in xrange(4):
msg = "hello %d" %(i)
pool.apply_async(func, (msg, )) #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
print "Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"
pool.close()
pool.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
print "Sub-process(es) done."
一次执行结果
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ello 0
msg: hello 1
msg: hello 2
end
msg: hello 3
end
end
end
Sub-process(es) done.
|
函数解释：
- 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）
- 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。
执行说明：创建一个进程池pool，并设定进程的数量为3，xrange(4)会相继产生四个对象[0, 1, 2, 4]，四个对象被提交到pool中，因pool指定进程数为3，所以0、1、2会直接送到进程中执行，当其中一个执行完事后才空出一个进程处理对象3，所以会出现输出“msg: hello 3”出现在"end"后。因为为非阻塞，主函数会自己执行自个的，不搭理进程的执行，所以运行完for循环后直接输出“mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~”，主程序在pool.join（）处等待各个进程的结束。
回到顶部例2：使用进程池（阻塞）
#coding: utf-8
import multiprocessing
import time
def func(msg):
print "msg:", msg
time.sleep(3)
print "end"
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
for i in xrange(4):
msg = "hello %d" %(i)
pool.apply(func, (msg, )) #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
print "Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"
pool.close()
pool.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
print "Sub-process(es) done."
一次执行的结果
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
msg: hello 0
end
msg: hello 1
end
msg: hello 2
end
msg: hello 3
end
Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Sub-process(es) done.
|
例3：使用进程池，并关注结果
import multiprocessing
import time
def func(msg):
print "msg:", msg
time.sleep(3)
print "end"
return "done" + msg
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
result = []
for i in xrange(3):
msg = "hello %d" %(i)
result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
pool.close()
pool.join()
for res in result:
print ":::", res.get()
print "Sub-process(es) done."
一次执行结果
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
msg: hello 0
msg: hello 1
msg: hello 2
end
end
end
::: donehello 0
::: donehello 1
::: donehello 2
Sub-process(es) done.
|
注：get()函数得出每个返回结果的值
回到顶部例4：使用多个进程池
#coding: utf-8
import multiprocessing
import os, time, random
def Lee():
print "\nRun task Lee-%s" %(os.getpid()) #os.getpid()获取当前的进程的ID
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 10) #random.random()随机生成0-1之间的小数
end = time.time()
print 'Task Lee, runs %0.2f seconds.' %(end - start)
def Marlon():
print "\nRun task Marlon-%s" %(os.getpid())
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 40)
end=time.time()
print 'Task Marlon runs %0.2f seconds.' %(end - start)
def Allen():
print "\nRun task Allen-%s" %(os.getpid())
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 30)
end = time.time()
print 'Task Allen runs %0.2f seconds.' %(end - start)
def Frank():
print "\nRun task Frank-%s" %(os.getpid())
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 20)
end = time.time()
print 'Task Frank runs %0.2f seconds.' %(end - start)
if __name__=='__main__':
function_list= [Lee, Marlon, Allen, Frank]
print "parent process %s" %(os.getpid())
pool=multiprocessing.Pool(4)
for func in function_list:
pool.apply_async(func) #Pool执行函数，apply执行函数,当有一个进程执行完毕后，会添加一个新的进程到pool中
print 'Waiting for all subprocesses done...'
pool.close()
pool.join() #调用join之前，一定要先调用close() 函数，否则会出错, close()执行后不会有新的进程加入到pool,join函数等待素有子进程结束
print 'All subprocesses done.'
一次执行结果
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
parent process 7704
Waiting for all subprocesses done...
Run task Lee-6948
Run task Marlon-2896
Run task Allen-7304
Run task Frank-3052
Task Lee, runs 1.59 seconds.
Task Marlon runs 8.48 seconds.
Task Frank runs 15.68 seconds.
Task Allen runs 18.08 seconds.
All subprocesses done.
|
#coding: utf-8
import multiprocessing
def m1(x):
print x * x
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
i_list = range(8)
pool.map(m1, i_list)
一次执行结果
| 1 2 3 4 5 6 7 8 |
0
1
4
9
16
25
36
49
|
参考：http://www.dotblogs.com.tw/rickyteng/archive/2012/02/20/69635.aspx
问题：http://bbs.chinaunix.net/thread-4111379-1-1.html
#coding: utf-8
import multiprocessing
import logging
def create_logger(i):
print i
class CreateLogger(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
if __name__ == '__main__':
ilist = range(10)
cl = CreateLogger(create_logger)
pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
pool.map(cl.func, ilist)
print "hello------------>"
一次执行结果
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
hello------------>
|
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python进程池：multiprocessing.pool全部内容，希望文章能够帮你解决python进程池：multiprocessing.pool所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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