Python 使用多进程池和任务

下面我来详细讲解Python 使用多进程池和任务 使用方法的完整攻略。

多进程池和任务概述

在Python中，我们可以通过多进程技术来实现进程的并发执行。但是，如果我们创建大量的进程，会对系统资源造成较大压力，因此，我们需要使用多进程池来有效地分配和管理进程资源。multiprocessing 模块中提供了 Pool 类，可以用来创建进程池。

同时，我们可以通过将一些任务添加到进程池中，让进程池管理这些任务的执行，进一步提高并发处理能力。我们可以使用 apply 和 apply_async 方法，将任务添加到进程池中。这些方法会将任务作为一个函数对象，在进程池中异步执行。

Python 使用多进程池和任务的攻略

接下来，我将分步讲解Python 使用多进程池和任务的攻略：

1. 导入multiprocessing模块

首先，我们需要导入Python的multiprocessing 模块。该模块提供了创建多进程和进程池的方法。

import multiprocessing

2. 创建进程池

创建进程池需要使用 Pool 类，我们需要指定进程池中可以同时运行的进程数。在下面的例子中，我们创建一个进程池，最多可以同时执行4个进程。

pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

3. 添加任务到进程池

我们可以使用 apply 或 apply_async 方法向进程池中添加任务。

• apply(function, args=(), kwds={}) 方法会将一个函数对象添加到进程池中异步执行。function 参数是需要执行的函数对象，其余的参数会作为该函数的输入参数。
• apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None) 方法会将一个函数对象添加到进程池中异步执行。和 apply 方法相比，apply_async 方法在添加任务时不会阻塞当前进程的执行，而且可以通过 callback 参数指定一个回调函数，在任务执行完毕后立即执行。

下面是一个示例，用于将任务添加到进程池中：

def square(x):
    return x * x

results = []

for i in range(10):
    results.append(pool.apply_async(square, (i,)))

for result in results:
    print(result.get())

在上面的例子中，我们创建了一个 square 函数用于求平方，在循环中使用 apply_async 方法将10个任务添加到进程池中，并将返回结果保存到 results 列表中。

4. 关闭进程池

当完成进程池中的任务之后，需要关闭进程池，释放系统资源。我们可以使用 close 和 join 方法来关闭进程池。其中，close 方法会告知进程池不会再添加新的任务，而 join 方法会阻塞当前进程，直到所有任务执行完成。

pool.close()
pool.join()

完整示例

为了更好地了解Python 使用多进程池和任务，下面给出一个完整示例：

import multiprocessing

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    results = []
    for i in range(10):
        results.append(pool.apply_async(square, (i,)))
    pool.close()
    pool.join()
    for result in results:
        print(result.get())

在这个示例中，我们创建了一个 square 函数用于求平方，在主程序中创建了一个进程池，将10个任务添加到进程池中，关闭进程池，然后使用 get 方法获取任务执行结果。运行程序，输出如下：

0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

示例二

下面是 Python 使用多进程池和任务的另一个示例：

import time
import multiprocessing

def worker(n):
    time.sleep(n)
    print(f'Worker {n} is done.')
    return n

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        for i in range(10):
            jobs.append(pool.apply_async(worker, (i,)))
        for j in jobs:
            result = j.get()
            print(f'Result of job {result}')

    print('All tasks are done.')

这个示例中，我们创建了一个 worker 函数，它会在运行时等待一定时间，然后输出工作完成信息。

通过使用内置 Python 并行库 multiprocessing 中的 Pool 类，我们可以在进程池中并发执行该 worker 函数。具体来说，主程序首先循环提交 worker 函数的 10 个任务到进程池中，然后使用 get() 方法获取所有任务的返回结果并输出。最后，程序运行完成后，会输出 All tasks are done。

运行这个程序，会得到如下输出结果：

Worker 0 is done.
Result of job 0
Worker 1 is done.
Result of job 1
Worker 2 is done.
Result of job 2
Worker 3 is done.
Result of job 3
Worker 4 is done.
Result of job 4
Worker 5 is done.
Result of job 5
Worker 6 is done.
Result of job 6
Worker 7 is done.
Result of job 7
Worker 8 is done.
Result of job 8
Worker 9 is done.
Result of job 9
All tasks are done.

在上面的示例中，我们使用了 with 语句来自动关闭进程池，这样可以避免多余的代码。