Python程序中的进程操作-进程池(multiprocess.Pool）

目录

* 一、进程池 <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#一进程池>
* 二、概念介绍——multiprocess.Pool
<https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#二概念介绍multiprocess.pool>
* 三、参数用法 <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#三参数用法>
* 四、主要方法 <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#四主要方法>
* 五、其他方法(了解) <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#五其他方法了解>
* 六、代码实例——multiprocess.Pool
<https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#六代码实例multiprocess.pool>
* 6.1 同步 <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#同步>
* 6.2 异步 <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#异步>
* 七、进程池版socket并发聊天练习
<https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#七进程池版socket并发聊天练习>
* 7.1 server <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#server>
* 7.2 client <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#client>
* 八、回调函数 <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#八回调函数>
* 8.1 使用多进程请求多个url来减少网络等待浪费的时间
<https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#使用多进程请求多个url来减少网络等待浪费的时间>
* 8.2 爬虫实例 <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#爬虫实例>
* 九、无需回调函数 <https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130258.html#九无需回调函数>
一、进程池

为什么要有进程池？进程池的概念。

在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零星任务。
那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他们同时执行，这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。那么我们要怎么做呢？

在这里，要给大家介绍一个进程池的概念，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，
等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，
池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果。

二、概念介绍——multiprocess.Pool

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

三、参数用法

* numprocess：要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值
* initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None
* initargs：是要传给initializer的参数组
四、主要方法

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()

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。

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

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

五、其他方法(了解)

方法apply_async()和map_async()的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法：

obj.get()
：返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。

obj.ready()：如果调用完成，返回True

obj.successful()：如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常

obj.wait([timeout])：等待结果变为可用。

obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数

六、代码实例——multiprocess.Pool

6.1 同步
import os,time from multiprocessing import Pool def work(n): print('%s run'
%os.getpid()) time.sleep(3) return n**2 if __name__ == '__main__': p=Pool(3)
#进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务 res_l=[] for i in range(10):
res=p.apply(work,args=(i,)) # 同步调用，直到本次任务执行完毕拿到res，等待任务work执行的过程中可能有阻塞也可能没有阻塞 #
但不管该任务是否存在阻塞，同步调用都会在原地等着 print(res_l)
6.2 异步
import os import time import random from multiprocessing import Pool def
work(n): print('%s run' %os.getpid()) time.sleep(random.random()) return n**2
if __name__ == '__main__': p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务 res_l=[]
for i in range(10): res=p.apply_async(work,args=(i,)) #
异步运行，根据进程池中有的进程数，每次最多3个子进程在异步执行 # 返回结果之后，将结果放入列表，归还进程，之后再执行新的任务 #
需要注意的是，进程池中的三个进程不会同时开启或者同时结束 # 而是执行完一个就释放一个进程，这个进程就去接收新的任务。 res_l.append(res) #
异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用jion，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果 #
否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了 p.close() p.join() for res in res_l:
print(res.get())
#使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get
七、进程池版socket并发聊天练习

7.1 server
#Pool内的进程数默认是cpu核数，假设为4（查看方法os.cpu_count()） #开启6个客户端，会发现2个客户端处于等待状态
#在每个进程内查看pid，会发现pid使用为4个，即多个客户端公用4个进程 from socket import * from multiprocessing
import Pool import os server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1) server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5) def talk(conn): print('进程pid: %s' %os.getpid()) while True:
try: msg=conn.recv(1024) if not msg:break conn.send(msg.upper()) except
Exception: break if __name__ == '__main__': p=Pool(4) while True:
conn,*_=server.accept() p.apply_async(talk,args=(conn,)) #
p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问
7.2 client
from socket import * client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080)) while True: msg=input('>>: ').strip() if not
msg:continue client.send(msg.encode('utf-8')) msg=client.recv(1024)
print(msg.decode('utf-8'))
发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有4个不同的pid，只能结束一个客户端，另外一个客户端才会进来。

八、回调函数

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。

8.1 使用多进程请求多个url来减少网络等待浪费的时间
from multiprocessing import Pool import requests import json import os def
get_page(url): print('<进程%s> get %s' %(os.getpid(),url))
respone=requests.get(url) if respone.status_code == 200: return
{'url':url,'text':respone.text} def pasrse_page(res): print('<进程%s> parse %s'
%(os.getpid(),res['url'])) parse_res='url:<%s> size:[%s]\n'
%(res['url'],len(res['text'])) with open('db.txt','a') as f: f.write(parse_res)
if __name__ == '__main__': urls=[ 'https://www.baidu.com',
'https://www.python.org', 'https://www.openstack.org',
'https://help.github.com/', 'http://www.sina.com.cn/' ] p=Pool(3) res_l=[] for
url in urls: res=p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=pasrse_page)
res_l.append(res) p.close() p.join() print([res.get() for res in res_l])
#拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了 ''' 打印结果: <进程3388> get
https://www.baidu.com <进程3389> get https://www.python.org <进程3390> get
https://www.openstack.org <进程3388> get https://help.github.com/ <进程3387> parse
https://www.baidu.com <进程3389> get http://www.sina.com.cn/ <进程3387> parse
https://www.python.org <进程3387> parse https://help.github.com/ <进程3387> parse
http://www.sina.com.cn/ <进程3387> parse https://www.openstack.org [{'url':
'https://www.baidu.com', 'text': '<!DOCTYPE html>\r\n...',...}] '''
8.2 爬虫实例
import re from urllib.request import urlopen from multiprocessing import Pool
def get_page(url,pattern): response=urlopen(url).read().decode('utf-8') return
pattern,response def parse_page(info): pattern,page_content=info
res=re.findall(pattern,page_content) for item in res: dic={
'index':item[0].strip(), 'title':item[1].strip(), 'actor':item[2].strip(),
'time':item[3].strip(), } print(dic) if __name__ == '__main__': regex =
r'<dd>.*?<.*?class="board-index.*?>(\d+)</i>.*?title="(.*?)".*?class="movie-item-info".*?<p
class="star">(.*?)</p>.*?<p class="releasetime">(.*?)</p>'
pattern1=re.compile(regex,re.S) url_dic={ 'http://maoyan.com/board/7':pattern1,
} p=Pool() res_l=[] for url,pattern in url_dic.items():
res=p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),callback=parse_page)
res_l.append(res) for i in res_l: i.get()
九、无需回调函数

如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后，再统一处理结果，则无需回调函数。
from multiprocessing import Pool import time,random,os def work(n):
time.sleep(1) return n**2 if __name__ == '__main__': p=Pool() res_l=[] for i in
range(10): res=p.apply_async(work,args=(i,)) res_l.append(res) p.close()
p.join() #等待进程池中所有进程执行完毕 nums=[] for res in res_l: nums.append(res.get())
#拿到所有结果 print(nums) #主进程拿到所有的处理结果,可以在主进程中进行统一进行处理
进程池的其他实现方法：https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html
<https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html>

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