Python标准库11 多进程探索 (multiprocessing包) 忘是亡心i 2022-12-21 10:48 117阅读 0赞 在初步了解Python多进程之后,我们可以继续探索multiprocessing包中更加高级的工具。这些工具可以让我们更加便利地实现多进程。 ### 进程池 ### 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。 ![format_png][] “三个进程的进程池” 比如下面的程序: ![format_png 1][] import multiprocessing as mul def f(x): return x**2 pool = mul.Pool(5) rel = pool.map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) print(rel) ![format_png 1][] 我们创建了一个容许5个进程的进程池 (Process Pool) 。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。 **练习** 有下面一个文件download.txt。 ![format_png 1][] www.sina.com.cn www.163.com www.iciba.com www.cnblogs.com www.qq.com www.douban.com ![format_png 1][] 使用包含3个进程的进程池下载文件中网站的首页。(你可以使用subprocess调用wget或者curl等下载工具执行具体的下载任务) ### 共享资源 ### 我们在Python多进程初步已经提到,我们应该尽量避免多进程共享资源。多进程共享资源必然会带来进程间相互竞争。而这种竞争又会造成race condition,我们的结果有可能被竞争的不确定性所影响。但如果需要,我们依然可以通过共享内存和Manager对象这么做。 ![format_png 2][] 共享“资源” **共享内存** 在Linux进程间通信中,我们已经讲述了共享内存(shared memory)的原理,这里给出用Python实现的例子: # modified from official documentation import multiprocessing def f(n, a): n.value = 3.14 a[0] = 5 num = multiprocessing.Value('d', 0.0) arr = multiprocessing.Array('i', range(10)) p = multiprocessing.Process(target=f, args=(num, arr)) p.start() p.join() print num.value print arr[:] 这里我们实际上只有主进程和Process对象代表的进程。我们在主进程的内存空间中创建共享的内存,也就是Value和Array两个对象。对象Value被设置成为双精度数(d), 并初始化为0.0。而Array则类似于C中的数组,有固定的类型(i, 也就是整数)。在Process进程中,我们修改了Value和Array对象。回到主程序,打印出结果,主程序也看到了两个对象的改变,说明资源确实在两个进程之间共享。 **Manager** Manager对象类似于服务器与客户之间的通信 (server-client),与我们在Internet上的活动很类似。我们用一个进程作为服务器,建立Manager来真正存放资源。其它的进程可以通过参数传递或者根据地址来访问Manager,建立连接后,操作服务器上的资源。在防火墙允许的情况下,我们完全可以将Manager运用于多计算机,从而模仿了一个真实的网络情境。下面的例子中,我们对Manager的使用类似于shared memory,但可以共享更丰富的对象类型。 import multiprocessing def f(x, arr, l): x.value = 3.14 arr[0] = 5 l.append('Hello') server = multiprocessing.Manager() x = server.Value('d', 0.0) arr = server.Array('i', range(10)) l = server.list() proc = multiprocessing.Process(target=f, args=(x, arr, l)) proc.start() proc.join() print(x.value) print(arr) print(l) Manager利用list()方法提供了表的共享方式。实际上你可以利用dict()来共享词典,Lock()来共享threading.Lock(注意,我们共享的是threading.Lock,而不是进程的mutiprocessing.Lock。后者本身已经实现了进程共享)等。这样Manager就允许我们共享更多样的对象。 我们在这里不深入讲解Manager在远程情况下的应用。有机会的话,会在网络应用中进一步探索。 作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei [format_png]: /images/20221120/137c045e4cc04641a43e9fc73ccbdb60.png [format_png 1]: /images/20221120/f67f5a10ab584dd89a92cc941ef5e0f2.png [format_png 2]: /images/20221120/dda9c29aa0a2451c96321577624de492.png
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