2020Python修炼记python并发编程补充—进程池和线程池
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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2020Python修炼记python并发编程补充—进程池和线程池相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1、
2、 为啥要有 进程池和线程池
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
3、创建进程池的类Pool
如果指定numprocess为3,则进程池会从无到有创建三个进程,然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务,不会开启其他进程
Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池
参数介绍:
numprocess:要创建的进程数,如果省略,将默认使用cpu_count()的值
initializer:是每个工作进程启动时要执行的可调用对象,默认为None
initargs:是要传给initializer的参数组
方法介绍:
主要方法:
p.apply(func [, args [, kwargs]])
在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。
需要强调的是:此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()
p.apply_async(func [, args [, kwargs]])
在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例,callback是可调用对象,接收输入参数。
当func的结果变为可用时,将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作,否则将接收其他异步操作中的结果。p.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
p.jion()
等待所有工作进程退出。此方法只能在close()或 teminate()之后调用
4、进程池和线程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor import time import os # pool = ThreadPoolExecutor(5) # 池子里面固定只有五个线程 # 括号内可以传数字 不传的话默认会开设当前计算机cpu个数五倍的线程 pool = ProcessPoolExecutor(5) # 括号内可以传数字 不传的话默认会开设当前计算机cpu个数进程 """ 池子造出来之后 里面会固定存在五个线程 这个五个线程不会出现重复创建和销毁的过程 池子造出来之后 里面会固定的几个进程 这个几个进程不会出现重复创建和销毁的过程 池子的使用非常的简单 你只需要将需要做的任务往池子中提交即可 自动会有人来服务你 """ def task(n): print(n,os.getpid()) time.sleep(2) return n**n def call_back(n): print(\'call_back>>>:\',n.result()) """ 任务的提交方式 同步:提交任务之后原地等待任务的返回结果 期间不做任何事 异步:提交任务之后不等待任务的返回结果 执行继续往下执行 返回结果如何获取??? 异步提交任务的返回结果 应该通过回调机制来获取 回调机制 就相当于给每个异步任务绑定了一个定时炸弹 一旦该任务有结果立刻触发爆炸 """ if __name__ == \'__main__\': # pool.submit(task, 1) # 朝池子中提交任务 异步提交 # print(\'主\') t_list = [] for i in range(20): # 朝池子中提交20个任务 # res = pool.submit(task, i) # <Future at 0x100f97b38 state=running> res = pool.submit(task, i).add_done_callback(call_back) # print(res.result()) # result方法 同步提交 # t_list.append(res) # 等待线程池中所有的任务执行完毕之后再继续往下执行 # pool.shutdown() # 关闭线程池 等待线程池中所有的任务运行完毕 # for t in t_list: # print(\'>>>:\',t.result()) # 肯定是有序的 """ 程序有并发变成了串行 任务的为什么打印的是None res.result() 拿到的就是异步提交的任务的返回结果 """
参考资料:
https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7428874.html#_label9
以上是关于2020Python修炼记python并发编程补充—进程池和线程池的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
2020Python修炼记python并发编程多进程-应用部分