day38——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day38——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Manage
上一篇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Manage专门用来做数据共享的,其支持的类型非常多,包括,Value, Array,list,dict, Queue, Lock等。

 1 from multiprocessing import Process, Manager
 2 def func(dt, lt):
 3     for i in range(10):
 4         key = arg + str(i)
 5         dt[key] = i * i
 6 
 7     lt += range(11, 16)
 8 if __name__ == "__main__":
 9     manager = Manager()
10     dt = manager.dict()
11     lt = manager.list()
12 
13     p = Process(target=func, args=(dt, lt))
14     p.start()
15     p.join()
16     print(dt)
17     print(lt)
18 
19 输出结果:
20 {arg8: 64, arg9: 81, arg0: 0, arg1: 1, arg2: 4, arg3: 9, arg4: 16, arg5: 25, arg6: 36, arg7: 49}
21 [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。

例子

 1 import multiprocessing
 2 import time
 3 def fun(msg):
 4     print("############start######{0}".format(msg))
 5     time.sleep(3)
 6     print("########end########{0}".format(msg))
 7 
 8 if __name__=="__main__":
 9     pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
10     for i in xrange(1,6):
11         msg = "hell{0}".format(i)
12         pool.apply_async(fun,(msg,))
13     print("#########start main########")
14     pool.close()
15     pool.join()
16     #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
17     print("#########end main##############")
18 
19 输出结果:
20 ########start main########
21 ############start######hell1
22 ############start######hell2
23 ############start######hell3
24 ########end########hell1
25 ############start######hell4
26 ########end########hell2
27 ############start######hell5
28 ########end########hell3
29 ########end########hell4
30 ########end########hell5
31 #########end main##############

 

进程池
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

 

以上是关于day38——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

python全栈开发,Day40(进程间通信(队列和管道),进程间的数据共享Manager,进程池Pool)

python:多进程,多进程队列,多进程管道,Manager,进程锁,进程池

joinablequeue模块 生产者消费者模型 Manager模块 进程池 管道

W10_Pipe_Manager数据共享_进程池和回调函数

python进程之间修改数据[Manager]与进程池[Pool]

Python学习第21篇:进程池以及回调函数