python多进程使用及线程池的使用方法代码详解

下面针对“python多进程使用及线程池的使用方法代码详解”的完整攻略，我将进行详细讲解。

一、python多进程使用方法

1.1 使用multiprocessing模块创建进程

在python中，我们可以使用multiprocessing模块实现多进程的创建和管理。以下是一个简单的示例：

import multiprocessing

def func():
    print('Subprocess')

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target = func)
    p.start()
    p.join()

在上述代码中，我们创建了一个进程对象p并指定了进程要执行的函数func，然后使用p.start()方法启动进程，最后使用p.join()方法等待子进程执行完毕。

1.2 使用Process类的API

除了上面的代码示例，我们还可以通过使用Process类提供的一些API来实现多进程编程。下面是一些常用的API：

Process(target, args)：创建一个新的进程对象，并指定进程要执行的函数。

import multiprocessing

def func(name):
    print('Hello', name)

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target = func, args = ('Tom',))
    p.start()
    p.join()

Process.is_alive()：判断进程是否正在执行。

import multiprocessing
import time

def func():
    print('Subprocess')
    time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target = func)
    p.start()

    while p.is_alive():
        print('Process is running')
        time.sleep(1)

    print('Process is done')

Process.join([timeout])：等待子进程执行完毕，timeout为超时时间。

import multiprocessing
import time

def func():
    print('Subprocess')
    time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target = func)
    p.start()
    p.join(5)

二、python线程池的使用方法

2.1 什么是线程池

线程池是一种常见的提高线程并发性能的技术，它可以通过预先创建一定数量的线程，以达到对并发任务进行缓冲的目的。

2.2 使用线程池的好处

使用线程池可以避免频繁地创建和销毁线程的开销，减少了系统开销和性能波动的影响，提高了程序的效率和稳定性。

2.3 使用ThreadPoolExecutor类创建线程池

使用Python3内置的concurrent.futures模块可以非常方便地实现线程池，只需使用ThreadPoolExecutor类即可。以下是一个简单的示例代码：

import concurrent.futures
import time

def func(n):
    print('Start processing task:', n)
    time.sleep(1)
    print('Task', n, 'is done!')

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers = 3) as executor:
        for i in range(5):
            executor.submit(func, i)

在上述代码中，我们首先定义了一个函数func来模拟任务的执行，然后通过ThreadPoolExecutor类创建了一个包含3个线程的线程池，最后使用executor.submit方法向线程池提交任务。

2.4 线程池的任务超时设置

使用线程池任务超时设置可以避免由于某些任务执行时间过长导致整个程序的卡死或者超时的情况，以下是一个简单的示例代码：

import concurrent.futures
import time

def func(n):
    print('Start processing task:', n)
    time.sleep(3)
    print('Task', n, 'is done!')

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers = 3) as executor:
        for i in range(5):
            future = executor.submit(func, i)
            try:
                result = future.result(timeout = 1)
            except concurrent.futures.TimeoutError:
                print('Task', i, 'is timed out!')

在上述代码中，我们设置任务的超时时间为1秒，如果任务执行时间超过1秒则会抛出TimeoutError异常。

以上是关于python多进程使用及线程池的使用方法代码的详解，希望能对你有所帮助。