python多进程

一、多进程池

from multiprocessing import Pool
import time
    pool = Pool(processes=3)
    result=[];lr=range(t);ans=['']*t
    for ti in range(t):
        result.append(pool.apply_async(solve, (n,a,b)))
##    pool.close()
    while lr:
        for i in lr:
            if result[i].ready():
                ans[i]="%s"%result[i].get()
                print ans[i]
                lr.remove(i)
        time.sleep(.1)
##    pool.join()
    for ai in ans:
        fo.write(ai+'\n')

    para=[]
    for ti in range(t):
        para.append((n,a,b))
    pool = Pool(processes=3)
    result=pool.map_async(msolve,para)
    res=result.get()
    for ti in range(t):
        ans="%s"%(res[ti])
        print ans
        fo.write(ans+'\n')

def msolve(p):
  r=solve(*p)
  return r

from multiprocessing import Pool
#from multiprocessing.dummy import Pool
p=Pool(4)
result=map(solve,para)
p.close()
p.join()

二、concurrent.future

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, Executor
pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=2)
#pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
results = list(pool.map(func, [para1,para2,...]))

import concurrent.futures
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(func, item) for item in number_list]
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        print(future.result())

Python 3.2+
concurrent.futures.wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)：wait等待fs里面所有的Future实例（由不同的Executors实例创建的）完成。返回两个命名元祖，第一个元祖名为done，存放完成的futures对象，第二个元祖名为not_done，存放未完成的futures。return_when参数必须是concurrent.futures里面定义的常量：FIRST_COMPLETED,FIRST_EXCEPTION,ALL_COMPLETED

concurrent.futures.as_completed(fs, timeout=None)：返回一个迭代器，yield那些完成的futures对象。fs里面有重复的也只可能返回一次。任何futures在调用as_completed()调用之前完成首先被yield。

Future对象:
Future()封装了可调用对象的异步执行。Future实例可以被Executor.submit()方法创建。
cancel()：尝试去取消调用。如果调用当前正在执行，不能被取消。这个方法将返回False，否则调用将会被取消，方法将返回True
cancelled()：如果调用被成功取消返回True
running()：如果当前正在被执行不能被取消返回True
done()：如果调用被成功取消或者完成running返回True
result(Timeout = None)：拿到调用返回的结果。如果没有执行完毕就会去等待
exception(timeout=None)：捕获程序执行过程中的异常
add_done_callback(fn)：将fn绑定到future对象上。当future对象被取消或完成运行时，fn函数将会被调用
以下的方法是在unitest中
set_running_or_notify_cancel()
set_result(result)
set_exception(exception)

Executor对象:
提交任务方式一：submit(fn, *args, **kwargs)：调度函数fn(*args **kwargs)返回一个Future对象代表调用的执行。
提交任务方式二：map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)：和map(func, *iterables)相似。但是该map方法的执行是异步的。多个func的调用可以同时执行。当Executor对象是 ProcessPoolExecutor，才可以使用chunksize,将iterable对象切成块，将其作为分开的任务提交给pool，默认为1。对于很大的iterables，设置较大chunksize可以提高性能。
shutdown(wait=True)：给executor发信号，使其释放资源，当futures完成执行时。使用with语句，就可以避免必须调用本函数

Exception类
exception concurrent.futures.CancelledError
exception concurrent.futures.TimeoutError
exception concurrent.futures.process.BrokenProcessPool