进程池
Posted Bigberg
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了进程池相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、前言
进程池内部维护一个进程序列,当使用时,则去进程池中获取一个进程,如果进程池序列中没有可供使用的进程,那么程序就会等待,直到进程池中有可用进程为止。进程池的作用可以在多进程程序中有效的控制进程运行的个数,维护系统的稳定。
二、multiprocessing.pool
2.1 apply(func, args=(), kwds={})
默认阻塞,所有进程是串行的,不建议使用
from multiprocessing import Pool import time import os def foo(i): time.sleep(2) print(‘in process‘, os.getpid()) return i + 100 if __name__ == ‘__main__‘: # windows 运行进程池一定要加这 pool = Pool(5) # 进程池中进程个数为5,多余的进程先挂起 for i in range(10): pool.apply(func=foo, args=(i,)) print(‘end‘) pool.close() pool.join() # 进程池中进程执行完毕后再关闭,如果注释,那么程序直接关闭。
注:所有进程会依次运行,主进程等待所有进程结束
2.2 apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None)
非阻塞,进程池中的进程并行,支持回调
from multiprocessing import Pool import time import os def foo(i): time.sleep(1) print(‘in process‘, os.getpid()) return i + 100 if __name__ == ‘__main__‘: # windows 运行进程池一定要加这 pool = Pool(5) # 进程池中进程个数为5,多余的进程先挂起 for i in range(10): pool.apply_async(func=foo, args=(i,)) print(‘end‘) pool.close() pool.join() # 进程池中进程执行完毕后再关闭,如果注释,那么程序直接关闭。
三、回调函数
在apply_async中执行回调函数,每执行完一个子进程,主进程就调用一下回调函数,回调函数执行完后再执行下一个子进程
# -*- coding: UTF-8 -*- from multiprocessing import Pool import time import os def foo(i): time.sleep(1) print(‘in process‘, os.getpid()) return i + 100 def bar(arg): # 增加的回到函数, 其实回调函数是主进程执行的 print(‘-->exec done:‘, arg, os.getpid()) if __name__ == ‘__main__‘: # windows 运行进程池一定要加这 pool = Pool(5) # 进程池中进程个数为5,多余的进程先挂起 print(‘main process pid,‘, os.getpid()) for i in range(10): pool.apply_async(func=foo, args=(i,), callback=bar) # pool.apply(func=foo, args=(i,)) print(‘end‘) pool.close() pool.join() # 进程池中进程执行完毕后再关闭,如果注释,那么程序直接关闭。
注:通过进程pid可以看出,回调函数其实是由主进程执行的
以上是关于进程池的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
在 Python 多处理进程中运行较慢的 OpenCV 代码片段