python编程系列---进程池的优越性体验

小灰灰 2022-05-14 12:28 50阅读 0赞

# 1.通过multiprocessing.Process()类创建子进程 #

1 import multiprocessing, time, os, random
     2 
     3 
     4 def work(index):
     5     """
     6     任务
     7     :param index:任务索引号
     8     """
     9     start_time = time.time()  # 取当前时间，以毫秒为单位，从1979年一月一号算起
    10     # random.random()   ：random() -> x in the interval [0, 1)
    11     time.sleep(random.random())
    12     stop_time = time.time()
    13     print("任务%d   执行时间%.2f  当前进程id = %d   当前进程的父进程为id= %d" % (index, stop_time - start_time, os.getpid(), os.getppid()))
    14 
    15 
    16 if __name__ == '__main__':
    17     print("main - 当前进程id = %d" % os.getpid())
    18     # 创建子进程方式1 通过multiprocessing.Process()类创建
    19     for i in range(10):
    20         p = multiprocessing.Process(target=work, args=(i,))
    21         p.start()

## 结果如下: 可以看出完成10个任务创建了10个子进程,且这些子进程由主进程创建 ##

![1445380-20180809092732813-1153552311.png][]

# 2.使用进程池创建子进程 #

"""
    进程池
    1. multiprocessing.Pool()
    2. apply_async(func[,args[,kwds]])
      申请异步执行任务
      - func:指向子进程要执行的函数
      - args:向func指向的函数传递可变参数
      - kwargs:向func指向的函数传递关键字参数
    3. close() : 关闭进程池， 不再接收新的任务请求
    4. terminate() ：终止进程池中的子进程的任务执行
    5. join(): 阻塞主进程，直到进程池中的所有子进程执行完毕，再解阻塞,必须在close或terminate之后使用；
    """
    import multiprocessing, time, os, random
    
    
    def work(index):
        """
        任务
        :param index:任务索引号
        """
        start_time = time.time()  # 取当前时间，以毫秒为单位，从1979年一月一号算起
        # random.random()   ：random() -> x in the interval [0, 1)
        time.sleep(random.random())
        stop_time = time.time()
        print("任务%d   执行时间%.2f  当前进程id = %d   当前进程的父进程为id= %d" % (index, stop_time - start_time, os.getpid(), os.getppid()))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        print("main - 当前进程id = %d" % os.getpid())
        # 创建进程池
        """通过进程池来创建子进程，再执行任务
            processes=3: 设置进程池最大值(拥有进程最大数量)
            缺省值： os.cpu_count() or 1  ， 即cpu的数量作为进程池的最大值
            """
        pool = multiprocessing.Pool(3)
        for i in range(10):
            pool.apply_async(func=work, args=(i,))

# #

## 结果如下: 可以看出,完成10个任务,总共还是3个子进程,且这3个子进程也是有主进程创建 ##

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[1445380-20180903211901788-1752749014.png]: /images/20220514/6ef7e7c71ef4440fa58fd7ea0ce0cdf0.png