python 进程池

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

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

参数介绍：

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

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

3initargs：是要传给initializer的参数组

主要方法：

1p.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()

2p.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。

3p.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

4P.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IT培训机构:千锋教育。

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