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。

multiprocessing.Pool类的实例:

执行结果:

上例是一个创建多个进程并发处理与顺序执行处理同一数据,所用时间的差别。从结果可以看出,并发执行的时间明显比顺序执行要快很多,但是进程是要耗资源的,所以平时工作中,进程数也不能开太大。 
程序中的r1表示全部进程执行结束后全局的返回结果集,run函数有返回值,所以一个进程对应一个返回结果,这个结果存在一个列表中,也就是一个结果堆中,实际上是用了队列的原理,等待所有进程都执行完毕,就返回这个列表(列表的顺序不定)。 
对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕,调用join()之前必须先调用close(),让其不再接受新的Process了。

再看一个实例:

执行结果:

再次执行结果如下:

结果中为什么还有空行和没有折行的数据呢?其实这跟进程调度有关,当有多个进程并行执行时,每个进程得到的时间片时间不一样,哪个进程接受哪个请求以及执行完成时间都是不定的,所以会出现输出乱序的情况。那为什么又会有没这行和空行的情况呢?因为有可能在执行第一个进程时,刚要打印换行符时,切换到另一个进程,这样就极有可能两个数字打印到同一行,并且再次切换回第一个进程时会打印一个换行符,所以就会出现空行的情况。

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。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,10几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,这时候进程池Pool发挥作用的时候就到了。
      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,才会创建新的进程来它。这里有一个简单的例子:

先创建容量为3的进程池,然后将f(i)依次传递给它,运行脚本后利用ps aux | grep pool.py查看进程情况,会发现最多只会有三个进程执行。pool.apply_async()用来向进程池提交目标请求,pool.join()是用来等待进程池中的worker进程执行完毕,防止主进程在worker进程结束前结束。但必pool.join()必须使用在pool.close()或者pool.terminate()之后。其中close()跟terminate()的区别在于close()会等待池中的worker进程执行结束再关闭pool,而terminate()则是直接关闭。result.successful()表示整个调用执行的状态,如果还有worker没有执行完,则会抛出AssertionError异常。
    利用multiprocessing下的Pool可以很方便的同时自动处理几百或者上千个并行操作,脚本的复杂性也大大降低。

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