Python 多进程和进程池

一,前言

  • 进程:是程序,资源集合,进程控制块组成,是最小的资源单位
    • 特点:就对Python而言,可以实现真正的并行效果
    • 缺点:进程切换很容易消耗cpu资源,进程之间的通信相对线程来说比较麻烦  
  • 线程:是进程中最小的执行单位。
    • 特点无法利用多核,无法实现真正意义上是并行效果。
    • 优点:对于IO密集型的操作可以很好利用IO阻塞的时间

二,多进程

  2.1 multiprocessing模块介绍

  在上一节多线程中讲到,由于GIL的原因,多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing。multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似。multiprocessing模块的功能众多:支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

  2.2 process类介绍

类的实例化(创建进程)
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]]),由该类实例化得到的对象,表示一个子进程中的任务(尚未启动)

强调:
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数,是一个元组形式,必须有逗号

参数介绍
group参数未使用,值始终为None

target表示调用对象,即子进程要执行的任务

args表示调用对象的位置参数元组,args=(1,2,‘hexin‘,)

kwargs表示调用对象的字典,kwargs={‘name‘:‘hexin‘,‘age‘:18}

name为子进程的名称

# process方法
p.start():启动进程,并调用该子进程中的p.run()
p.run():进程启动时运行的方法,正是它去调用target指定的函数,我们自定义类的类中一定要实现该方法  

p.terminate():强制终止进程p,不会进行任何清理操作,如果p创建了子进程,该子进程就成了僵尸进程,使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放,进而导致死锁
p.is_alive():如果p仍然运行,返回True

p.join([timeout]):主线程等待p终止(强调:是主线程处于等的状态,而p是处于运行的状态)。timeout是可选的超时时间,需要强调的是,p.join只能join住start开启的进程,而不能join住run开启的进程

# process 属性
p.daemon:默认值为False,如果设为True,代表p为后台运行的守护进程,当p的父进程终止时,p也随之终止,并且设定为True后,p不能创建自己的新进程,必须在p.start()之前设置

p.name:进程的名称

p.pid:进程的pid

p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N,表示被信号N结束(了解即可)

p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性,这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功(了解即可)


  2.3 多进程创建

  创建形式一:普通形式

import time
import random
from multiprocessing import Process

def fun(name):
    print(‘%s begin‘ %name)
    time.sleep(random.randrange(1, 3))
    print(‘%s end‘ % name)

if __name__ == ‘__main__‘:
    p1 = Process(target=fun, args=(‘w‘,))
    p2 = Process(target=fun,args=(‘a‘,))
    p3 = Process(target=fun,args=(‘l‘,))
    p4 = Process(target=fun,args=(‘l‘,))

    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    p4.start()
    print(‘主线程‘)

  输出结果:

主线程
w begin
a begin
l begin
l begin
a end
l end
w end
l end

  创建方式二:继承方式

import time
import random
from multiprocessing import Process

class Sleep(Process):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name = name

    def run(self):
        print(‘%s sleep begin‘ % self.name)
        time.sleep(random.randrange(1,5))
        print(‘%s  end‘ % self.name)

if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]:
        Sleep(i).start()
    print("main")

  输出:

main
b sleep begin
a sleep begin
c sleep begin
c  end
b  end
a  end

  2.4 进程同步

  进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的。

  共享同一打印终端,发现会有多行内容打印到一行的现象(多个进程共享并抢占同一个打印终端,乱了)

  既然可以用文件共享数据,那么进程间通信用文件作为数据传输介质就可以了啊,可以,但是有问题:1.效率 2.需要自己加锁处理

  加锁的目的是为了保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个修改,即串行的修改,没错,速度是慢了,牺牲了速度而保证了数据安全。

  文件当做数据库,模拟抢票(Lock互斥锁)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

#文件db的内容为:{"count":2}
#注意一定要用双引号,不然json无法识别
from multiprocessing import Process,Lock
import json
import time
import random
import os

def work(filename,lock): #买票
    # lock.acquire()
    with lock:
        with open(filename,encoding=‘utf-8‘) as f:
            dic=json.loads(f.read())
            # print(‘剩余票数: %s‘ % dic[‘count‘])
        if dic[‘count‘] > 0:
            dic[‘count‘]-=1
            time.sleep(random.randint(1,3)) #模拟网络延迟
            with open(filename,‘w‘,encoding=‘utf-8‘) as f:
                f.write(json.dumps(dic))
            print(‘%s 购票成功‘ %os.getpid())
        else:
            print(‘%s 购票失败‘ %os.getpid())
    # lock.release()

if __name__ == ‘__main__‘:
    lock=Lock()
    p_l=[]
    for i in range(10):
        p=Process(target=work,args=(‘db‘,lock))
        p_l.append(p)
        p.start()
    for p in p_l:
        p.join()

    print(‘主线程‘)

  输出:

购票成功
购票成功
购票失败
购票失败
购票失败
购票失败
购票失败
购票失败
购票失败
购票失败
主线程

三,进程间通信

  进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的。

  3.1 进程间通信(IPC)方式一:队列(推荐使用)

  队列方式一:Queue()

  队列先进先出,栈后进先出,创建队列的类(底层就是以管道和锁定的方式实现):

# 实例创建
Queue([maxsize]):创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。

# 参数说明
maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制。

# 属性介绍

q.put方法用以插入数据到队列中
put方法还有两个可选参数:blocked和timeout。
如果blocked为True(默认值),并且timeout为正值,该方法会阻塞timeout指定的时间,直到该队列有剩余的空间。
如果超时,会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False,但该Queue已满,会立即抛出Queue.Full异常。

q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。
get方法有两个可选参数:blocked和timeout。
如果blocked为True(默认值),并且timeout为正值,那么在等待时间内没有取到任何元素,会抛出Queue.Empty异常。
如果blocked为False,有两种情况存在,如果Queue有一个值可用,则立即返回该值,否则,如果队列为空,则立即抛出Queue.Empty异常.

q.get_nowait():同q.get(False)
q.put_nowait():同q.put(False)

q.empty():调用此方法时q为空则返回True,该结果不可靠,比如在返回True的过程中,如果队列中又加入了项目。
q.full():调用此方法时q已满则返回True,该结果不可靠,比如在返回True的过程中,如果队列中的项目被取走。
q.qsize():返回队列中目前项目的正确数量,结果也不可靠,理由同q.empty()和q.full()一样

  实例:基于队列实现生产者和消费者模型

from multiprocessing import Process,Queue
import time,random,os

def consumer(q):
    while True:
        time.sleep(random.randint(1,3))
        res=q.get()
        if res is None:break
        print(‘\033[45m消费者拿到了:%s\033[0m‘ %res)

def producer(seq,q):
    for item in seq:
        time.sleep(random.randint(1,3))
        print(‘\033[46m生产者生产了:%s\033[0m‘ %item)

        q.put(item)

if __name__ == ‘__main__‘:
    q=Queue()

    c=Process(target=consumer,args=(q,))
    c.start()

    producer((‘包子%s‘ %i for i in range(5)),q)
    q.put(None)
    c.join()
    print(‘主线程‘)

  输出:

生产者生产了:包子0
消费者拿到了:包子0
生产者生产了:包子1
消费者拿到了:包子1
生产者生产了:包子2
消费者拿到了:包子2
生产者生产了:包子3
消费者拿到了:包子3
生产者生产了:包子4
消费者拿到了:包子4
主线程

  队列方式二:JoinableQueue()

JoinableQueue([maxsize]):这就像是一个Queue对象,但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。

maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制。

JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有:

    q.task_done():使用者使用此方法发出信号,表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量,将引发ValueError异常
    q.join():生产者调用此方法进行阻塞,直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止

  生产者消费者模型:

from multiprocessing import Process,JoinableQueue
import time,random
def consumer(q):
    while True:
        # time.sleep(random.randint(1,2))
        res=q.get()
        print(‘消费者拿到了 %s‘ %res)
        q.task_done()

def producer(seq,q):
    for item in seq:
        # time.sleep(random.randrange(1,2))
        q.put(item)
        print(‘生产者做好了 %s‘ %item)
    q.join()

if __name__ == ‘__main__‘:
    q=JoinableQueue()
    seq=(‘包子%s‘ %i for i in range(5))

    p=Process(target=consumer,args=(q,))
    p.daemon=True #设置为守护进程,在主线程停止时p也停止,但是不用担心,producer内调用q.join保证了consumer已经处理完队列中的所有元素
    p.start()

    producer(seq,q)

    print(‘主线程‘)

  3.2 进程间通信(IPC)方式二:管道

  

# 创建实例
Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道,并返回元组(conn1,conn2),其中conn1,conn2表示管道两端的连接对象,强调一点:必须在产生Process对象之前产生管道

# 参数介绍
dumplex:默认管道是全双工的,如果将duplex射成False,conn1只能用于接收,conn2只能用于发送。

# 方法介绍
conn1.recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收,recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭,那么recv方法会抛出EOFError。
conn1.send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象

conn1.close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收,将自动调用此方法
conn1.fileno():返回连接使用的整数文件描述符
conn1.poll([timeout]):如果连接上的数据可用,返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数,方法将立即返回结果。如果将timeout射成None,操作将无限期地等待数据到达。

conn1.recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息,超过了这个最大值,将引发IOError异常,并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭,再也不存在任何数据,将引发EOFError异常。
conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]]):通过连接发送字节数据缓冲区,buffer是支持缓冲区接口的任意对象,offset是缓冲区中的字节偏移量,而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出,然后调用c.recv_bytes()函数进行接收    

conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息,并把它保存在buffer对象中,该对象支持可写入的缓冲区接口(即bytearray对象或类似的对象)。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间,将引发BufferTooShort异常。

  生产者消费者实例:

from multiprocessing import Process,Pipe

import time,os
def consumer(p,name):
    left,right=p
    left.close()
    while True:
        try:
            baozi=right.recv()
            print(‘%s 收到包子:%s‘ %(name,baozi))
        except EOFError:
            right.close()
            break
def producer(seq,p):
    left,right=p
    right.close()
    for i in seq:
        left.send(i)
        # time.sleep(1)
    else:
        left.close()
if __name__ == ‘__main__‘:
    left,right=Pipe()

    c1=Process(target=consumer,args=((left,right),‘c1‘))
    c1.start()

    seq=(i for i in range(10))
    producer(seq,(left,right))

    right.close()
    left.close()

    c1.join()
    print(‘主进程‘)

  注意:生产者和消费者都没有使用管道的某个端点,就应该将其关闭,如在生产者中关闭管道的右端,在消费者中关闭管道的左端。如果忘记执行这些步骤,程序可能再消费者中的recv()操作上挂起。管道是由操作系统进行引用计数的,必须在所有进程中关闭管道后才能生产EOFError异常。因此在生产者中关闭管道不会有任何效果,付费消费者中也关闭了相同的管道端点。

  管道可以用于双向通信,利用通常在客户端/服务器中使用的请求/响应模型或远程过程调用,就可以使用管道编写与进程交互的程序,如下

from multiprocessing import Process,Pipe

import time,os
def adder(p,name):
    server,client=p
    client.close()
    while True:
        try:
            x,y=server.recv()
        except EOFError:
            server.close()
            break
        res=x+y
        server.send(res)
    print(‘server done‘)
if __name__ == ‘__main__‘:
    server,client=Pipe()

    c1=Process(target=adder,args=((server,client),‘c1‘))
    c1.start()

    server.close()

    client.send((10,20))
    print(client.recv())
    client.close()

    c1.join()
    print(‘主进程‘)

  输出:

30
server done
主进程

四,进程池

  4.1 进程池介绍

  开多进程的目的是为了并发,如果有多核,通常有几个核就开几个进程,进程开启过多,效率反而会下降(开启进程是需要占用系统资源的,而且开启多余核数目的进程也无法做到并行),但很明显需要并发执行的任务要远大于核数,这时我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目,比如httpd的进程模式,规定最小进程数和最大进程数。

  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。而且对于远程过程调用的高级应用程序而言,应该使用进程池,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,就重用进程池中的进程。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。

  4.2 进程池使用

     4.2.1进程池方式一:

     同步调用:

from multiprocessing import Pool
import os,time

def work(n):
    print(‘{} run‘.format(os.getpid()))
    time.sleep(1)
    return n ** 2   # ret

if __name__ == ‘__main__‘:
    p = Pool(3) # 创建3个进程
    res_1 = []
    for i in range(20):
        res = p.apply(work,args=(i,))
        ‘‘‘同步调用,直到本次任务执行完毕拿到res,等待任务work执行的过程中可能有阻塞也可能没有阻塞,
        但不管该任务是否存在阻塞,同步调用都会在原地等着,只是等的过程中若是任务发生了阻塞就会被夺走cpu的执行权限;
        个人理解:程序判断两个子程序执行的间隔时间,过长则判断存在阻塞,届时夺走上次进程ID的使用权限,从进程池分配新的进程ID‘‘‘
        res_1.append(res)
    print(res_1)

    异步调用:

from multiprocessing import Pool
import os,time
def work(n):
    print(‘%s run‘ %os.getpid())
    time.sleep(3)
    return n**2

if __name__ == ‘__main__‘:
    p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
    res_l=[]
    for i in range(10):
        print(i)  # for循环会提前运行完毕,进程池内的任务还未执行。
        res=p.apply_async(work,args=(i,)) #同步运行,阻塞、直到本次任务执行完毕拿到res
        res_l.append(res)   #将调用apply_async方法,得到返回进程内存地址结果

    #异步apply_async用法:如果使用异步提交的任务,主进程需要使用join,等待进程池内任务都处理完,然后可以用get收集结果,
    # 否则,主进程结束,进程池可能还没来得及执行,也就跟着一起结束了
    p.close()
    p.join()
    for res in res_l:
        print(res.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get

    apply_sync和apply方法

# apply_async方法
from multiprocessing import Process,Pool
import time

def func(msg):
    print( "msg:", msg)
    time.sleep(1)
    return msg

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(processes = 3)
    res_l=[]
    for i in range(10):
        print(i)
        msg = "hello %d" %(i)
        res=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
        res_l.append(res)   # 将apply_async方法得到的内存地址结果加入列表
    print("==============================>") #没有后面的join,或get,则程序整体结束,进程池中的任务还没来得及全部执行完
    # 也都跟着主进程一起结束了

    pool.close() #关闭进程池,防止进一步操作。如果所有操作持续挂起,它们将在工作进程终止前完成
    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(res_l) #看到的是<multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x10357c4e0>对象组成的列表,而非最终的结果,但这一步
    # 是在join后执行的,证明结果已经计算完毕,剩下的事情就是调用每个对象下的get方法去获取结果
    for i in res_l:
        print(i.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get

#apply方法
from multiprocessing import Process,Pool
import time

def func(msg):
    print( "msg:", msg)
    time.sleep(0.1)
    return msg

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(processes = 3)
    res_l=[]
    for i in range(10):
        msg = "hello %d" %(i)
        res=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
        res_l.append(res) #同步执行,即执行完一个拿到结果,再去执行另外一个
    print("==============================>")
    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(res_l) #看到的就是最终的结果组成的列表
    for i in res_l: #apply是同步的,所以直接得到结果,没有get()方法
        print(i)

    map方法

#map
import os,time
from multiprocessing import Pool

def func(i):
    time.sleep(1)
    print(‘子进程{}‘.format(os.getpid()))
    return i

if __name__ == ‘__main__‘:
    p = Pool(5)
    ret = p.map(func,range(10)) # func(next(range(10)))
    print(ret)

   4.2.1 concurrent.futures 模块实现‘池’

    同步调用:

# #同步调用:提交/调用一个任务,然后就在原地等着,等到该任务执行完毕拿到结果,再执行下一行代码
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time

def save_test(name,n):
    n = n+1
    time.sleep(n)
    print("{}的名字次数为{}".format(name,n))
    return n

if __name__ == ‘__main__‘:
    start = time.time()
    ex = ProcessPoolExecutor(max_workers=3)
    lista = ["Tom","Jerry","XiaoHua","Ming"]

    for i,j in enumerate(lista):
        #存在两个以上的参数时,直接用逗号隔开,不需要用括号
        task = ex.submit(save_test,j,i).result()
        print(task)
    #ex.shutdown(wait=True)是进程池内部的进程都执行完毕,才会关闭,然后执行后续代码
    ex.shutdown(wait=True)
    print("主进程直接运行")
    stop = time.time()
    print(stop-start)

    异步调用:

#异步调用: 提交/调用一个任务,不在原地等着,直接执行下一行代码
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time

def save_test(name,n):
    n = n+1
    time.sleep(n)
    print("{}的名字次数为{}".format(name,n))
    return n

if __name__ == ‘__main__‘:
    obj = list()
    start = time.time()
    ex = ProcessPoolExecutor(max_workers=3)
    lista = ["letme","Mlxg","XiaoHu","Ming"]

    for i,j in enumerate(lista):
        #存在两个以上的参数时,直接用逗号隔开,不需要用括号
        task = ex.submit(save_test,j,i)
        obj.append(task)
    #ex.shutdown(wait=True)是进程池内部的进程都执行完毕,才会关闭,然后执行后续代码
    ex.shutdown(wait=True)
    print("主进程直接运行")
    for i in obj:
        print(i.result())
    stop = time.time()
    print(stop-start)

    map方法使用

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

import urllib.request
URLS = [‘http://www.163.com‘, ‘https://www.baidu.com/‘, ‘https://github.com/‘]

def load_url(url):
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=60) as conn:
        print(‘%r page is %d bytes‘ % (url, len(conn.read())))

if __name__ == ‘__main__‘:
    executor = ProcessPoolExecutor(max_workers=3)
    executor.map(load_url,URLS)
    print(‘主进程‘)

五,总结

  用futures的写法上更简洁一些,concurrent.futures的性能并没有更好,只是让编码变得更简单。考虑并发编程的时候,任何简化都是好事。从长远来看,concurrent.futures编写的代码更容易维护。
  使用map时,future是逐个迭代提交,multiprocessing.Pool是批量提交jobs,因此对于大批量jobs的处理,multiprocessing.Pool效率会更高一些。对于需要长时间运行的作业,用future更佳,future提供了更多的功能(callback, check status, cancel)。
  concurrent.futures.ProcessPoolExecutor是对multiprocessing的封装,在运行时需导入__main__,不能直接在交互窗口工作。

原文地址:https://www.cnblogs.com/tashanzhishi/p/10775657.html

时间: 2024-10-09 06:08:51

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强大的Manager模块 上一节实现的数据共享的方式只有两种结构Value和Array. Python中提供了强大的Manager模块,专门用来做数据共享. 他支持的类型非常多,包括:Value.Araay.list.dict.Queue.Lock等. 以下例子: import multiprocessing def worker(d,l):     l += range(11, 16)     for i in xrange(1, 6):         key = "key{0}"

Python中的进程池和线程池

0.concurrent.futures库 参考:https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html 之前我们使用多线程(threading)和多进程(multiprocessing)完成常规的需求: 在启动的时候start.jon等步骤不能省,复杂的需要还要用1-2个队列. 随着需求越来越复杂,如果没有良好的设计和抽象这部分的功能层次,代码量越多调试的难度就越大. 有没有什么好的方法把这些步骤抽象一下呢,让我们不关注这些细节,轻装

Python并发编程-进程池

为什么有进程池的概念 效率问题 每次开启进程,都需要开启属于这个进程的内存空间 寄存器,堆栈 进程过多,操作系统的调度 进程池 python中的 先创建一个属于进程的池子 这个池子指定能存放多少进程 先将这些进程创建好 更高级的进程池 3,20 默认启动3个进程 处理能力不够的时候,加进程 最多20个 python中没有 from multiprocessing import Pool,Process import time #Process就无需使用了 def func(n): for i i

python3多进程和进程池

#一个程序运行起来之后,代码+用到的资源称之为进程,它是操作系统分配资源的基本单位,不仅可以通过线程完成多任务,进程也是可以的#进程之间是相互独立的#cpu密集的时候适合用多进程 #多进程并发 import multiprocessing from multiprocessing import Pool import time def test1(): for i in range(10): time.sleep(1) print('test', i) def test2(): for i in

multiprocessing模块的多进程与进程池

multiprocessing模块的Process方法 可以利用Proces方法在一个主进程中创建几个子进程 from multiprocessing import Process import time def f1(name): time.sleep(2) print('Hell %s' % name) def f2(age): time.sleep(2) print('Hell %s' % age) if __name__ == "__main__": p = Process(t

多进程和进程池

from multiprocessing import Process import os # 子进程要执行的代码 def run_proc(name): print 'Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()) if __name__=='__main__': print 'Parent process %s.' % os.getpid() p = Process(target=run_proc, args=('test',)) pr

Python并发编程—进程池

进程池实现 1.必要性[1] 进程的创建和销毁过程消耗的资源较多[2] 当任务量众多,每个任务在很短时间内完成时,需要频繁的创建和销毁进程.此时对计算机压力较大[3] 进程池技术很好的解决了以上问题. 2.原理 创建一定数量的进程来处理事件,事件处理完进 程不退出而是继续处理其他事件,直到所有事件全都处理完毕统一销毁.增加进程的重复利用,降低资源消耗. 3.进程池实现 [1] 创建进程池对象,放入适当的进程 from multiprocessing import Pool Pool(proces

多进程,进程池。

1.多进程的调用 1.1 multiprocessing调用 1 from multiprocessing import Process 2 import time 3 def f(name): 4 time.sleep(1) 5 print('hello', name,time.ctime()) 6 7 if __name__ == '__main__': 8 p_list=[] 9 for i in range(3): 10 p = Process(target=f, args=('alvi