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Python進(jìn)程池基本概念

 更新時(shí)間:2022年03月31日 08:35:44   作者:蘇州程序大白  
這篇文章主要介紹了Python進(jìn)程池基本概念,當(dāng)創(chuàng)建的子進(jìn)程數(shù)量不多時(shí),可以直接利用多處理進(jìn)程中的進(jìn)程動(dòng)態(tài)形成需要的進(jìn)程,下文關(guān)于Python線程池的概念做詳細(xì)介紹,需要的小伙伴可以參考一下

前言:

創(chuàng)建進(jìn)程池可以形象地理解為創(chuàng)建一個(gè)并行的流水線,只需創(chuàng)建一次流水線的消耗,處理接收到的任務(wù)的,不使用進(jìn)程池。 ,浪費(fèi)時(shí)間。

中方本來沒有進(jìn)程的,除了python的,使用線程池的語言,是進(jìn)程的其他線程池(而進(jìn)程是執(zhí)行業(yè)務(wù)的其他任務(wù))。python的原因(因?yàn)镃ython的概念),線程編程不同的并行,把線程池的概念轉(zhuǎn)移到了進(jìn)程中,命名為進(jìn)程池。

一、python進(jìn)程池

創(chuàng)建的子進(jìn)程數(shù)量不多時(shí),可以直接利用多處理進(jìn)程中的進(jìn)程動(dòng)態(tài)形成需要的進(jìn)程。

如果是上百量甚至巨大上千,手動(dòng)的去創(chuàng)建進(jìn)程的工作目標(biāo),此時(shí)就可以為多進(jìn)程模塊提供池的方法。

1、初始化 Pool 時(shí),可以指定一個(gè)進(jìn)程數(shù)

2、當(dāng)有新的請求提交到 Pool 中時(shí)

  • 如果池還沒有滿,那么就用創(chuàng)建一個(gè)新進(jìn)程的執(zhí)行該請求;
  • 如果池中的進(jìn)程達(dá)到指定的任務(wù),那么已經(jīng)有多少時(shí)間,直到有進(jìn)程結(jié)束,會(huì)用之前的請求進(jìn)程來執(zhí)行新的任務(wù)。

二、進(jìn)程池如何使用?

申請()

函數(shù)原型:apply (func, args=()[, kwds={}]])

該函數(shù)傳遞不定參數(shù),同 python 中的應(yīng)用函數(shù)一致,主進(jìn)程會(huì)被阻止函數(shù)執(zhí)行結(jié)束(不建議使用,并且 3.x 以后不再出現(xiàn)使用)

apply_async

函數(shù)原型:apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])

與應(yīng)用一致,但它是非進(jìn)行不支持的使用支持結(jié)果返回后反對

地圖()

函數(shù)原型:map(func, iterable[, chunksize=None])

池類中的映射表的行為必須基本一致,它會(huì)使用第二個(gè)進(jìn)程與先前的結(jié)果返回:

但在實(shí)際使用中,參數(shù)是一個(gè)調(diào)用,在整個(gè)應(yīng)用程序中都需要注意,程序會(huì)運(yùn)行子進(jìn)程。

map_async()

函數(shù)原型:map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])

與地圖匹配一致,但它是非阻尼的。

close()

關(guān)閉進(jìn)程池(pool),不再接受新的任務(wù)。

終端()

結(jié)束工作進(jìn)程,不再處理未處理的任務(wù)。

加入()

主進(jìn)程停止等待子進(jìn)程的退出,加入方法要在關(guān)閉或終止使用之后。

三、代碼實(shí)列

# 導(dǎo)入相關(guān)multiprocessing包
import multiprocessing

# 創(chuàng)建擁有CPU核心數(shù)量的進(jìn)程的進(jìn)程池
pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())

for i in ?range ( 100 ): ##制動(dòng)等待當(dāng)前任務(wù)的進(jìn)程結(jié)束# pool.apply(func=pow, args=(i,2))
? ??
? ??

? ? # 不延遲當(dāng)前任務(wù)的進(jìn)程結(jié)束
? ? pool.apply_async(func= pow , args=(i, 2 ))

# # map函數(shù)到一個(gè)列表,延遲返回值
# results = pool.map(func=print, iterable=[i for i in range(10000)])

# # 不延遲等待返回值,未運(yùn)行完就調(diào)用results會(huì)報(bào)錯(cuò)。
# results = poolmap_async(func=print, iterable=[i for i in range(10000)])

#close之后不會(huì)有新的進(jìn)程加入到pool
?pool.close()

#加入函數(shù)等待所有子進(jìn)程#調(diào)用加入之前,先結(jié)束調(diào)用close函數(shù),否則會(huì)出錯(cuò)。
?pool.join()

# # 結(jié)束工作進(jìn)程,不再處理未完成的任務(wù)。
# pool.terminate()

四、進(jìn)程池中的進(jìn)程和一般的進(jìn)程有什么區(qū)別?

進(jìn)程池中的Queue:

  • 如果要使用進(jìn)程池創(chuàng)建進(jìn)程,就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue(),而不是multiprocessing.Queue()。
  • 使用的方法是一樣的,都已經(jīng)成功了,再用q.put()添加、q.get()等待獲取。

到此這篇關(guān)于Python進(jìn)程池基本概念的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python進(jìn)程池內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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