在 Python 中利用Pool 进行多处理

使用 multiprocessing.Pool 可以在 Python 中方便的进行多进程处理。下面是完整的攻略：

什么是 multiprocessing.Pool？

multiprocessing.Pool 是 Python 中的一个标准模块，可用于在多个进程之间分配可执行的任务。 Pool 提供了一种使用简单的接口，用于实现并行执行计算密集型或 I/O 密集型任务的策略。它通常可以显著提高程序的性能。

如何使用 multiprocessing.Pool？

使用 multiprocessing.Pool 中的方法和使用线程池中的方法类似。使用以下步骤来使用 Pool：

1. 导入 Pool 类和必要的模块，例如 time 或导入其他依赖项。

import multiprocessing
import time

1. 定义你所需的任务，并将它们提交到 Pool， 使其以并发的方式处理。

def f(x):
    return x * x

def main():
    with multiprocessing.Pool(5) as p:
        print(p.map(f, [1, 2, 3]))

Pool 的参数

Pool 的构造函数接受两个可选参数： processes和 initializer。 processes 指定从 Pool 中使用的进程数。 initializer 是一个可选函数，将在每个 子进程 开始运行时调用。

Pool 的示例

示例一：多进程下载

在一个目录里有许多图片需要下载，使用单进程下载会浪费很多时间，是很慢的，使用多进程就可以加速下载。

import requests
import multiprocessing

def download_link(link):
    filename = link.split("/")[-1]
    response = requests.get(link)
    with open(filename, "wb") as f:
        f.write(response.content)
    print(f"{filename} downloaded")

def download_all(links):
    with multiprocessing.Pool(5) as p:
        p.map(download_link, links)

if __name__ == "__main__":
    links = ["https://www.example.com/image{}.jpg".format(i) for i in range(1,11)]
    download_all(links)

在此例中，我们定义了 download_link 函数来下载一个链接，然后 def download_all 函数来并发下载链接，这使用了 multiprocessing.Pool。

示例二：多进程计算

这个例子说明了如何用多个 Python 进程来处理 CPU 密集型任务。

在此示例中，我们将使用质数生成器来生成质数。

import time
import multiprocessing

def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False
    else:
        for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
            if n % i == 0:
                return False
        return True

def calculate_primes_range(start, end):
    primes = []
    for n in range(start, end):
        if is_prime(n):
            primes.append(n)
    return primes

def generate_primes(maximum):
    partitions = multiprocessing.cpu_count()
    pool = multiprocessing.Pool(processes=partitions)
    limit = maximum // partitions + 1
    tasks = [(i * limit, (i + 1) * limit) for i in range(partitions)]
    result = []
    for start, end in tasks:
        result.append(pool.apply_async(calculate_primes_range, (start, end,)))
    pool.close()
    pool.join()

    primes = []
    for res in result:
        primes.extend(res.get())
    return primes

if __name__ == "__main__":
    start = time.time()
    primes = generate_primes(1000000) # 生成100万以内的质数
    print(f"耗时：{time.time()-start:.2f}秒")

此示例中，我们定义了一个函数 generate_primes，该函数使用池来使用 calculate_primes_range 函数计算质数范围。 最后，我们使用 1,000,000 作为最大值来生成质数列表。