Python multiprocessing - Pool
进程池 (Process Pool)可以创建多个进程。这些进程就像是随时待命的士兵,准备执行任务(程序)。一个进程池中可以容纳多个待命的士兵。

例1:五个进程同时wget 优酷主页
import multiprocessing
import subprocess
import time
def fun(x):
subprocess.call(["wget",x])
time1 = time.time()
url_list = ["http://www.youku.com","http://www.youku.com","http://www.youku.com","http://www.youku.com","http://www.youku.com"]
pool = multiprocessing.Pool(5)
rel = pool.map(fun,url_list)
time2 = time.time()
print(time2 - time1)
Pool运行的每个进程都执行f()函数。我们利用map()方法,将f()函数作用到表的每个元素上。这与built-in的map()函数类似,只是这里用5个进程并行处理。如果进程运行结束后,还有需要处理的元素,那么的进程会被用于重新运行f()函数。除了map()方法外,Pool还有下面的常用方法。
apply_async(func,args) 从进程池中取出一个进程执行func,args为func的参数。它将返回一个AsyncResult的对象,你可以对该对象调用get()方法以获得结果。
close() 进程池不再创建新的进程
join() wait进程池中的全部进程。必须对Pool先调用close()方法才能join。
例2:修改为多线程处理方式
import subprocess
import time
import threading
def fun(x):
subprocess.call(["wget",x])
time1 = time.time()
record = []
url_list = ["http://www.youku.com","http://www.youku.com","http://www.youku.com","http://www.youku.com","http://www.youku.com"]
for i in url_list:
pool = threading.Thread(target=fun,args=(i,))
record.append(pool)
pool.start()
for n in record:
n.join()
time2 = time.time()
print(time2 - time1)
Pool类
在使用Python进行系统管理时,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。如果操作的对象数目不大时,还可以直接使用Process类动态的生成多个进程,十几个还好,但是如果上百个甚至更多,那手动去限制进程数量就显得特别的繁琐,此时进程池就派上用场了。
Pool类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,就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满,请求就会告知先等待,直到池中有进程结束,才会创建新的进程来执行这些请求。
下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法
apply()
函数原型:
apply(func[, args=()[, kwds={}]])
该函数用于传递不定参数,主进程会被阻塞直到函数执行结束(不建议使用,并且3.x以后不在出现)。
apply_async()
函数原型:
apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])
与apply用法一样,但它是非阻塞且支持结果返回进行回调。
map()
函数原型:
map(func, iterable[, chunksize=None])
Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到返回结果。
注意,虽然第二个参数是一个迭代器,但在实际使用中,必须在整个队列都就绪后,程序才会运行子进程。
close()
关闭进程池(pool),使其不在接受新的任务。
terminate()
结束工作进程,不在处理未处理的任务。
join()
主进程阻塞等待子进程的退出,join方法必须在close或terminate之后使用。

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