Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用详解

下面详细讲解一下Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用详解。

什么是进程池？

在Python的multiprocessing模块中，Pool类用来管理和调度进程。使用进程池可以有效地提高进程的并发处理能力，使得进程可以被重复利用来完成多个任务。

如何使用进程池？

在使用进程池之前，需要先导入multiprocessing模块。

import multiprocessing

创建进程池对象

创建进程池对象需要指定池中进程的数量。如果不指定，默认为系统的CPU核数。例如，如果系统有4个CPU核，则默认创建一个有4个进程的进程池对象。

# 创建一个大小为4的进程池对象
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

使用进程池执行任务

使用进程池执行任务需要使用Pool类的apply()和apply_async()方法。

apply()方法会阻塞主进程直到子进程完成任务，并返回子进程的执行结果。

apply_async()方法则不会阻塞主进程。它会立即返回一个结果对象，通过该对象的get()方法可以获得子进程的执行结果。

示例1：使用apply()方法执行任务

import multiprocessing

# 定义任务函数
def func(num):
    return num ** 2

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池对象
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 使用进程池执行任务
    result = pool.apply(func, args=(2,))

    # 输出结果
    print(result)

示例2：使用apply_async()方法执行任务

import multiprocessing

# 定义任务函数
def func(num):
    return num ** 2

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池对象
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 使用进程池执行任务
    result = pool.apply_async(func, args=(2,))

    # 获得子进程的执行结果
    print(result.get())

注意：在使用进程池时，一定要注意在主模块下使用if __name__ == '__main__'语句，这是因为在Windows系统下进程池需要在新的Python进程中运行，而该语句可以避免在子进程中重复执行导致出错。

进程池的其他常用方法

map()方法

map()方法用于执行一个可迭代的任务序列并返回结果列表。一般来说，如果需要处理一个序列或列表中的所有元素，可以使用该方法。

import multiprocessing

# 定义任务函数
def func(num):
    return num ** 2

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池对象
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 使用进程池执行任务
    result = pool.map(func, [1, 2, 3, 4, 5])

    # 输出结果
    print(result)

map_async()方法

map_async()方法和map()方法类似，但是不会阻塞主进程。它会立即返回一个结果对象，通过该对象的get()方法可以获得子进程的执行结果。

import multiprocessing

# 定义任务函数
def func(num):
    return num ** 2

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池对象
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 使用进程池执行任务
    result = pool.map_async(func, [1, 2, 3, 4, 5])

    # 获得子进程的执行结果
    print(result.get())

close()方法和join()方法

close()方法用于关闭进程池，防止新的任务被提交。

join()方法用于阻塞主进程直到所有子进程完成任务。

import multiprocessing

# 定义任务函数
def func(num):
    return num ** 2

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池对象
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 使用进程池执行任务
    result = pool.map(func, [1, 2, 3, 4, 5])

    # 关闭进程池
    pool.close()

    # 等待所有子进程完成任务
    pool.join()

    # 输出结果
    print(result)

以上就是Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用详解。