在利用Python進(jìn)行系統(tǒng)管理的時(shí)候，特別是同時(shí)操作多個(gè)文件目錄，或者遠(yuǎn)程控制多臺(tái)主機(jī)，并行操作可以節(jié)約大量的時(shí)間。當(dāng)被操作對(duì)象數(shù)目不大時(shí)，可以直接利用multiprocessing中的Process動(dòng)態(tài)成生多個(gè)進(jìn)程，10幾個(gè)還好，但如果是上百個(gè)，上千個(gè)目標(biāo)，手動(dòng)的去限制進(jìn)程數(shù)量卻又太過繁瑣，這時(shí)候進(jìn)程池Pool發(fā)揮作用的時(shí)候就到了。

Pool可以提供指定數(shù)量的進(jìn)程，供用戶調(diào)用，當(dāng)有新的請(qǐng)求提交到pool中時(shí)，如果池還沒有滿，那么就會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的進(jìn)程用來(lái)執(zhí)行該請(qǐng)求；但如果池中的進(jìn)程數(shù)已經(jīng)達(dá)到規(guī)定最大值，那么該請(qǐng)求就會(huì)等待，直到池中有進(jìn)程結(jié)束，才會(huì)創(chuàng)建新的進(jìn)程來(lái)它。這里有一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
"""
Author: Squall
Last modified: 2011-10-18 16:50
Filename: pool.py
Description: a simple sample for pool class
"""

from multiprocessing import Pool
from time import sleep

def f(x):
  for i in range(10):
    print '%s --- %s ' % (i, x)
    sleep(1)


def main():
  pool = Pool(processes=3)  # set the processes max number 3
  for i in range(11,20):
    result = pool.apply_async(f, (i,))
  pool.close()
  pool.join()
  if result.successful():
    print 'successful'


if __name__ == "__main__":
  main()

先創(chuàng)建容量為3的進(jìn)程池，然后將f(i)依次傳遞給它，運(yùn)行腳本后利用ps aux | grep pool.py查看進(jìn)程情況，會(huì)發(fā)現(xiàn)最多只會(huì)有三個(gè)進(jìn)程執(zhí)行。pool.apply_async()用來(lái)向進(jìn)程池提交目標(biāo)請(qǐng)求，pool.join()是用來(lái)等待進(jìn)程池中的worker進(jìn)程執(zhí)行完畢，防止主進(jìn)程在worker進(jìn)程結(jié)束前結(jié)束。但必pool.join()必須使用在pool.close()或者pool.terminate()之后。其中close()跟terminate()的區(qū)別在于close()會(huì)等待池中的worker進(jìn)程執(zhí)行結(jié)束再關(guān)閉pool,而terminate()則是直接關(guān)閉。result.successful()表示整個(gè)調(diào)用執(zhí)行的狀態(tài)，如果還有worker沒有執(zhí)行完，則會(huì)拋出AssertionError異常。

利用multiprocessing下的Pool可以很方便的同時(shí)自動(dòng)處理幾百或者上千個(gè)并行操作，腳本的復(fù)雜性也大大降低。

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Python多進(jìn)程并發(fā)(multiprocessing)

由于Python設(shè)計(jì)的限制(我說的是咱們常用的CPython)。最多只能用滿1個(gè)CPU核心。

Python提供了非常好用的多進(jìn)程包multiprocessing，你只需要定義一個(gè)函數(shù)，Python會(huì)替你完成其他所有事情。借助這個(gè)包，可以輕松完成從單進(jìn)程到并發(fā)執(zhí)行的轉(zhuǎn)換。

1、新建單一進(jìn)程

如果我們新建少量進(jìn)程，可以如下：

import multiprocessing
import time

def func(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", ))</ 
p.start()
p.join()
print "Sub-process done."

2、使用進(jìn)程池

是的，你沒有看錯(cuò)，不是線程池。它可以讓你跑滿多核CPU，而且使用方法非常簡(jiǎn)單。

注意要用apply_async，如果落下async，就變成阻塞版本了。

processes=4是最多并發(fā)進(jìn)程數(shù)量。

import
multiprocessing
import
time
 
def
func(msg):
  for
i
in
xrange(3):
    print
msg
    time.sleep(1)
 
if
__name__
==
"__main__":
  pool
=
multiprocessing.Pool(processes=4)
  for
i
in
xrange(10):
    msg
=
"hello
 %d"
%(i)
    pool.apply_async(func,
(msg,
))
  pool.close()
  pool.join()
  print
"Sub-process(es)
 done."
 

3、使用Pool，并需要關(guān)注結(jié)果

更多的時(shí)候，我們不僅需要多進(jìn)程執(zhí)行，還需要關(guān)注每個(gè)進(jìn)程的執(zhí)行結(jié)果，如下：

import multiprocessing

import time



def func(msg):

for i in xrange(3):

print msg

time.sleep(1)

return "done " + msg



if __name__ == "__main__":

pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

result = []

for i in xrange(10):

msg = "hello %d" %(i)

result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))

pool.close()

pool.join()

for res in result:

print res.get()

print "Sub-process(es) done."

2014.12.25更新

根據(jù)網(wǎng)友評(píng)論中的反饋，在Windows下運(yùn)行有可能崩潰(開啟了一大堆新窗口、進(jìn)程)，可以通過如下調(diào)用來(lái)解決：

multiprocessing.freeze_support()

簡(jiǎn)易worker multiprocessing.Pool

多任務(wù)模型設(shè)計(jì)是一個(gè)比較復(fù)雜的邏輯，但是python對(duì)于多任務(wù)的處理卻有種種方便的類庫(kù)，不需要過多的糾結(jié)進(jìn)程/線程間的操作細(xì)節(jié)。比如multiprocessing.Pool就是其中之一。

官方給的范例也很簡(jiǎn)單。

from multiprocessing import Pool

def f(x):
  return x*x

if __name__ == '__main__':
  pool = Pool(processes=4)       # start 4 worker processes
  result = pool.apply_async(f, [10])  # evaluate "f(10)" asynchronously
  print result.get(timeout=1)      # prints "100" unless your computer is *very* slow
  print pool.map(f, range(10))     # prints "[0, 1, 4,..., 81]"

并未做太多的詳細(xì)解釋。正好我手頭有一段代碼，需要請(qǐng)求幾百個(gè)url，解析html頁(yè)面獲取一些信息，單線程for循環(huán)效率極低，因此看到了這個(gè)模塊，想用這個(gè)實(shí)現(xiàn)多任務(wù)分析，參考代碼如下：

from multiprocessing import Pool

def analyse_url(url):
  #do something with this url
  return analysis_result

if __name__ == '__main__':
  pool = Pool(processes=10)
  result = pool.map(analyse_url, url_list)

確實(shí)比以前單線程for循環(huán)url_list列表，一個(gè)個(gè)請(qǐng)求analyse_url要快得多，但是帶來(lái)的問題就是一旦pool.map沒執(zhí)行完就ctrl-c中斷程序，程序就會(huì)異常，永遠(yuǎn)無(wú)法退出，參考stackoverflow的這個(gè)帖子，修改為以下代碼:

#result = pool.map(analyse_url, url_list)
result = pool.map_async(analyse_url, url_list).get(120)

至此問題完美解決。

以上這篇Python 多進(jìn)程并發(fā)操作中進(jìn)程池Pool的實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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