Python进程池multiprocessing.Pool的用法

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Python进程池multiprocessing.Pool的用法

一、multiprocessing模块

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，multiprocessing模块像线程一样管理进程，这个是multiprocessing的核心，它与threading很相似，对多核CPU的利用率会比threading好的多

看一下Process类的构造方法：

__init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

参数说明：
group：进程所属组（基本不用）
target：表示调用对象
args：表示调用对象的位置参数元组
name：别名
kwargs：表示调用对象的字典

示例：

import multiprocessingdef do(n):             # 参数n由args=(1,)传入name = multiprocessing.current_process().name        # 获取当前进程的名字print(name, 'starting')print("worker ", n)returnif __name__ == '__main__':numList = []for i in range(5):p = multiprocessing.Process(target=do, args=(i,))      # (i,)中加入","表示元祖numList.append(p)print(numList)p.start()                 # 用start()方法启动进程，执行do()方法p.join()                  # 等待子进程结束以后再继续往下运行，通常用于进程间的同步print("Process end.")

运行结果：

[<Process(Process-1, initial)>]
Process-1 starting
worker  0
Process end.
[<Process(Process-1, stopped)>, <Process(Process-2, initial)>]
Process-2 starting
worker  1
Process end.
[<Process(Process-1, stopped)>, <Process(Process-2, stopped)>, <Process(Process-3, initial)>]
Process-3 starting
worker  2
Process end.
[<Process(Process-1, stopped)>, <Process(Process-2, stopped)>, <Process(Process-3, stopped)>, <Process(Process-4, initial)>]
Process-4 starting
worker  3
Process end.
[<Process(Process-1, stopped)>, <Process(Process-2, stopped)>, <Process(Process-3, stopped)>, <Process(Process-4, stopped)>, <Process(Process-5, initial)>]
Process-5 starting
worker  4
Process end.

通过打印numList可以看出当前进程结束后，再开始下一个进程

注意：
在Windows上要想使用进程模块，就必须把有关进程的代码写在当前.py文件的if name == ‘main’ :语句的下面，才能正常使用Windows下的进程模块。Unix/Linux下则不需要

二、Pool类

Pool类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，就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满，请求就会告知先等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行这些请求
下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法：

1.apply()

函数原型：apply(func[, args=()[, kwds={}]])

该函数用于传递不定参数，同python中的apply函数一致，主进程会被阻塞直到函数执行结束（不建议使用，并且3.x以后不再出现）

2.apply_async

函数原型：apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])

与apply用法一致，但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调

3.map()

函数原型：map(func, iterable[, chunksize=None])

Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到结果返回
注意：虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程

4.map_async()

函数原型：map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])
与map用法一致，但是它是非阻塞的

5.close()

关闭进程池（pool），使其不再接受新的任务

6.terminal()

结束工作进程，不再处理未处理的任务

7.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

示例1–使用map()函数

import time
from multiprocessing import Pooldef run(fn):# fn: 函数参数是数据列表的一个元素time.sleep(1)print(fn * fn)if __name__ == "__main__":testFL = [1, 2, 3, 4, 5, 6]print('shunxu:')  # 顺序执行(也就是串行执行，单进程)s = time.time()for fn in testFL:run(fn)t1 = time.time()print("顺序执行时间：", int(t1 - s))print('concurrent:')  # 创建多个进程，并行执行pool = Pool(3)  # 创建拥有3个进程数量的进程池# testFL:要处理的数据列表，run：处理testFL列表中数据的函数pool.map(run, testFL)pool.close()  # 关闭进程池，不再接受新的进程pool.join()  # 主进程阻塞等待子进程的退出t2 = time.time()print("并行执行时间：", int(t2 - t1))

运行结果：
1、map函数中testFL为可迭代对象–列表

2、当创建3个进程时，会一次打印出3个结果“1,4,9”，当当创建2个进程时，会一次打印出2个结果“1,4”，以此类推，当创建多余6个进程时，会一次打印出所有结果

3、如果使用Pool()，不传入参数，可以创建一个动态控制大小的进程池

从结果可以看出，并发执行的时间明显比顺序执行要快很多，但是进程是要耗资源的，所以平时工作中，进程数也不能开太大。 对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，让其不再接受新的Process了

示例2–使用map()_async函数

print('concurrent:')  # 创建多个进程，并行执行pool = Pool(3)  # 创建拥有3个进程数量的进程池# testFL:要处理的数据列表，run：处理testFL列表中数据的函数pool.map_async(run, testFL)pool.close()  # 关闭进程池，不再接受新的进程pool.join()  # 主进程阻塞等待子进程的退出t2 = time.time()print("并行执行时间：", int(t2 - t1))

运行结果：

从结果可以看出，map_async()和map()用时相同。目前还没有看出两者的区别，后面知道后再完善

示例3–使用apply()函数

 print('concurrent:')  # 创建多个进程，并行执行pool = Pool(3)  # 创建拥有3个进程数量的进程池# testFL:要处理的数据列表，run：处理testFL列表中数据的函数for fn in testFL:pool.apply(run, (fn,))pool.close()  # 关闭进程池，不再接受新的进程pool.join()  # 主进程阻塞等待子进程的退出t2 = time.time()print("并行执行时间：", int(t2 - t1))

运行结果：

可见，使用apply()方法，并行执行和顺序执行用时相同，经过试验，进程数目增大也不会减少并行执行的时间

原因：以阻塞的形式产生进程任务，生成1个任务进程并等它执行完出池，第2个进程才会进池，主进程一直阻塞等待，每次只执行1个进程任务

示例4–使用apply_async()函数

print('concurrent:')  # 创建多个进程，并行执行pool = Pool(3)  # 创建拥有3个进程数量的进程池# testFL:要处理的数据列表，run：处理testFL列表中数据的函数for fn in testFL:pool.apply_async(run, (fn,))pool.close()  # 关闭进程池，不再接受新的进程pool.join()  # 主进程阻塞等待子进程的退出t2 = time.time()print("并行执行时间：", int(t2 - t1))

运行结果：
可见，使用apply_async()方法，并行执行时间与使用map()、map_async()方法相同

注意：

map_async()和map()方法，第2个参数可以是列表也可以是元祖，如下图：

而使用apply()和apply_async()方法时，第2个参数只能传入元祖，传入列表进程不会被执行，如下图：

三、apply_async()方法callback参数的用法

示例：

from multiprocessing import Pool
import timedef fun_01(i):time.sleep(2)print('start_time:', time.ctime())return i + 100def fun_02(arg):print('end_time:', arg, time.ctime())if __name__ == '__main__':pool = Pool(3)for i in range(4):pool.apply_async(func=fun_01, args=(i,), callback=fun_02)  # fun_02的入参为fun_01的返回值# pool.apply_async(func=fun_01, args=(i,))pool.close()pool.join()print('done')

运行结果：

start_time: Thu Nov 14 16:31:41 2019
end_time: 100 Thu Nov 14 16:31:41 2019
start_time: Thu Nov 14 16:31:41 2019
end_time: 101 Thu Nov 14 16:31:41 2019
start_time: Thu Nov 14 16:31:41 2019
end_time: 102 Thu Nov 14 16:31:41 2019
start_time: Thu Nov 14 16:31:43 2019
end_time: 103 Thu Nov 14 16:31:43 2019
done

map_async()方法callback参数的用法与apply_async()相同

四、使用进程池并关注结果

import multiprocessing
import timedef func(msg):print('hello :', msg, time.ctime())time.sleep(2)print('end', time.ctime())return 'done' + msgif __name__ == '__main__':pool = multiprocessing.Pool(2)result = []for i in range(3):msg = 'hello %s' % iresult.append(pool.apply_async(func=func, args=(msg,)))pool.close()pool.join()for res in result:print('***:', res.get())             # get()函数得出每个返回结果的值print('All end--')

运行结果：

五、多进程执行多个函数

使用apply_async()或者apply()方法，可以实现多进程执行多个方法

示例：

import multiprocessing
import time
import osdef Lee():print('\nRun task Lee--%s******ppid:%s' % (os.getpid(), os.getppid()), '~~~~', time.ctime())start = time.time()time.sleep(5)end = time.time()print('Task Lee,runs %0.2f seconds.' % (end - start), '~~~~', time.ctime())def Marlon():print("\nRun task Marlon-%s******ppid:%s" % (os.getpid(), os.getppid()), '~~~~', time.ctime())start = time.time()time.sleep(10)end = time.time()print('Task Marlon runs %0.2f seconds.' % (end - start), '~~~~', time.ctime())def Allen():print("\nRun task Allen-%s******ppid:%s" % (os.getpid(), os.getppid()), '~~~~', time.ctime())start = time.time()time.sleep(15)end = time.time()print('Task Allen runs %0.2f seconds.' % (end - start), '~~~~', time.ctime())def Frank():print("\nRun task Frank-%s******ppid:%s" % (os.getpid(), os.getppid()), '~~~~', time.ctime())start = time.time()time.sleep(20)end = time.time()print('Task Frank runs %0.2f seconds.' % (end - start), '~~~~', time.ctime())if __name__ == '__main__':func_list = [Lee, Marlon, Allen, Frank]print('parent process id %s' % os.getpid())pool = multiprocessing.Pool(4)for func in func_list:pool.apply_async(func)print('Waiting for all subprocesses done...')pool.close()pool.join()print('All subprocesses done.')

运行结果：

parent process id 84172
Waiting for all subprocesses done...Run task Lee--84868******ppid:84172 ~~~~ Thu Nov 14 17:44:14 2019Run task Marlon-84252******ppid:84172 ~~~~ Thu Nov 14 17:44:14 2019Run task Allen-85344******ppid:84172 ~~~~ Thu Nov 14 17:44:14 2019Run task Frank-85116******ppid:84172 ~~~~ Thu Nov 14 17:44:14 2019
Task Lee,runs 5.00 seconds. ~~~~ Thu Nov 14 17:44:19 2019
Task Marlon runs 10.00 seconds. ~~~~ Thu Nov 14 17:44:24 2019
Task Allen runs 15.00 seconds. ~~~~ Thu Nov 14 17:44:29 2019
Task Frank runs 20.00 seconds. ~~~~ Thu Nov 14 17:44:34 2019
All subprocesses done.

六、其他

1、获取当前计算机的CPU数量

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