38. Python 多进程Manager 进程池

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了38. Python 多进程Manager 进程池相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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}".format(i)
        val = "val{0}".format(i)
        d[key] = val

if __name__ == "__main__":
    manager = multiprocessing.Manager()
    d = manager.dict()
    l = manager.list()
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(d, l))
    p.start()
    p.join()
    print(d)
    print(l)

打印结果:

{'key3': 'val3', 'key2': 'val2', 'key1': 'val1', 'key5': 'val5', 'key4': 'val4'}
[11, 12, 13, 14, 15]



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,才会创建新的进程。

阻塞和非阻塞的区别

Pool.apply_async     非阻塞,定义的进程池进程最大数可以同时执行。

Pool.apply            一个进程结束,释放回进程池,下一个进程才可以开始

举例:

非阻塞:

import multiprocessing
import time
def worker(msg):
    print ("#######start {0}########".format(msg))
    time.sleep(1)
    print ("#######end   {0}########".format(msg))

if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
    for i in xrange(1, 10):
        msg = "hello{0}".format(i)
        pool.apply_async(func=worker, args=(msg,))
    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 ("main end")

打印结果:

#######start hello1########
#######start hello2########
#######start hello3########
#######end   hello1########
#######start hello4########
#######end   hello2########
#######start hello5########
#######end   hello3########
#######start hello6########
#######end   hello4########
#######start hello7########
#######end   hello5########
#######start hello8########
#######end   hello6########
#######start hello9########
#######end   hello7########
#######end   hello8########
#######end   hello9########
main end



阻塞:

import multiprocessing
import time
def worker(msg):
    print ("#######start {0}########".format(msg))
    time.sleep(1)
    print ("#######end   {0}########".format(msg))
    
if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
    for i in xrange(1, 10):
        msg = "hello{0}".format(i)
        pool.apply(func=worker, args=(msg,))
    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 ("main end")

打印结果:

#######start hello1########
#######end   hello1########
#######start hello2########
#######end   hello2########
#######start hello3########
#######end   hello3########
#######start hello4########
#######end   hello4########
#######start hello5########
#######end   hello5########
#######start hello6########
#######end   hello6########
#######start hello7########
#######end   hello7########
#######start hello8########
#######end   hello8########
#######start hello9########
#######end   hello9########
main end


对比一下两种类型的输出状态即可明白。

以上是关于38. Python 多进程Manager 进程池的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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