python 进程池

发布时间:2022-05-09 09:44:53 人气:24 作者:多测师

  在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是:

  1)很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数

  2)一个操作系统不可能无限开启进程,通常有几个核就开几个进程

  3)进程开启过多,效率反而会下降(开启进程是需要占用系统资源的,而且开启多余核数目的进程也无法做到并行)

  例如当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。

  我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目,比如httpd的进程模式,规定最小进程数和最大进程数...

  对于远程过程调用的高级应用程序而言,应该使用进程池,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,就重用进程池中的进程。

  创建进程池的类:如果指定numprocess为3,则进程池会从无到有创建三个进程,然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务,不会开启其他进程

  1 Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池

python 进程池

  参数介绍:

  1 numprocess:要创建的进程数,如果省略,将默认使用cpu_count()的值

  2 initializer:是每个工作进程启动时要执行的可调用对象,默认为None

  3 initargs:是要传给initializer的参数组

  主要方法:

  1 p.apply(func [, args [, kwargs]])

  在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。

  需要强调的是:此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()

  2 p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):

  在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。

  此方法的结果是AsyncResult类的实例,callback是可调用对象,接收输入参数。当func的结果变为可用时,

  将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作,否则将接收其他异步操作中的结果。

  3 p.close():关闭进程池,防止进一步操作。如果所有操作持续挂起,它们将在工作进程终止前完成

  4 P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close()或teminate()之后调用

  应用

  同步调用applay

  异步调用apply_async

  apply_async与apply详解

  使用进程池维护固定数目的进程

  server端

  客户端

  发现:并发开启多个客户端,服务端同一时间只有3个不同的pid,干掉一个客户端,另外一个客户端才会进来,被3个进程之一处理

  回掉函数:

  需要回调函数的场景:进程池中任何一个任务一旦处理完了,就立即告知主进程:我好了额,你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果,该函数即回调函数

  我们可以把耗时间(阻塞)的任务放到进程池中,然后指定回调函数(主进程负责执行),这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程,直接拿到的是任务的结果。

  以上内容为大家介绍了python 进程池,希望对大家有所帮助,如果想要了解更多Python相关知识,请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/


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