Python进程池Pool应用实例分析
本文实例讲述了Python进程池Pool应用。分享给大家供大家参考，具体如下：
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，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指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务，请看下面的实例：
#-*-coding:utf-8-*-
frommultiprocessingimportPool
importos,time,random
defworker(msg):
t_start=time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
#random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop=time.time()
print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
po=Pool(3)#定义一个进程池，最大进程数3
foriinrange(0,10):
#Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
#每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))
print("----start----")
po.close()#关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join()#等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")
运行结果:
----start----
0开始执行,进程号为21466
1开始执行,进程号为21468
2开始执行,进程号为21467
0执行完毕，耗时1.01
3开始执行,进程号为21466
2执行完毕，耗时1.24
4开始执行,进程号为21467
3执行完毕，耗时0.56
5开始执行,进程号为21466
1执行完毕，耗时1.68
6开始执行,进程号为21468
4执行完毕，耗时0.67
7开始执行,进程号为21467
5执行完毕，耗时0.83
8开始执行,进程号为21466
6执行完毕，耗时0.75
9开始执行,进程号为21468
7执行完毕，耗时1.03
8执行完毕，耗时1.05
9执行完毕，耗时1.69
-----end-----
multiprocessing.Pool常用函数解析：
- apply_async(func[,args[,kwds]])：使用非阻塞方式调用func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表；
- close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务；
- terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
- join()：主进程阻塞，等待子进程的退出，必须在close或terminate之后使用；
进程池中的Queue
如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError:Queueobjectsshouldonlybesharedbetweenprocessesthroughinheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：
#-*-coding:utf-8-*-
#修改import中的Queue为Manager
frommultiprocessingimportManager,Pool
importos,time,random
defreader(q):
print("reader启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
foriinrange(q.qsize()):
print("reader从Queue获取到消息：%s"%q.get(True))
defwriter(q):
print("writer启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
foriin"itcast":
q.put(i)
if__name__=="__main__":
print("(%s)start"%os.getpid())
q=Manager().Queue()#使用Manager中的Queue
po=Pool()
po.apply_async(writer,(q,))
time.sleep(1)#先让上面的任务向Queue存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据
po.apply_async(reader,(q,))
po.close()
po.join()
print("(%s)End"%os.getpid())
运行结果:
(11095)start
writer启动(11097),父进程为(11095)
reader启动(11098),父进程为(11095)
reader从Queue获取到消息：i
reader从Queue获取到消息：t
reader从Queue获取到消息：c
reader从Queue获取到消息：a
reader从Queue获取到消息：s
reader从Queue获取到消息：t
(11095)End
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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