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进程池Pool

当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,但如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

初始化Pool时,可以指定一个最大进程数,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到指定的最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会用之前的进程来执行新的任务,请看下面的实例:

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# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
# random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执行完毕,耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))

po = Pool(3) # 定义一个进程池,最大进程数3
for i in range(0,10):
# Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
# 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))

print("----start----")
po.close() # 关闭进程池,关闭后po不再接收新的请求
po.join() # 等待po中所有子进程执行完成,必须放在close语句之后
print("-----end-----")
----start----

——start——

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0开始执行,进程号为21466
1开始执行,进程号为21468
2开始执行,进程号为21467
0 执行完毕,耗时1.01
3开始执行,进程号为21466
2 执行完毕,耗时1.24
4开始执行,进程号为21467
3 执行完毕,耗时0.56
5开始执行,进程号为21466
1 执行完毕,耗时1.68
6开始执行,进程号为21468
4 执行完毕,耗时0.67
7开始执行,进程号为21467
5 执行完毕,耗时0.83
8开始执行,进程号为21466
6 执行完毕,耗时0.75
9开始执行,进程号为21468
7 执行完毕,耗时1.03
8 执行完毕,耗时1.05
9 执行完毕,耗时1.69
-----end-----

multiprocessing.Pool常用函数解析:

apply_async(func[, args[, kwds]]) :使用非阻塞方式调用func(并行执行,堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程),args为传递给func的参数列表,kwds为传递给func的关键字参数列表;
close():关闭Pool,使其不再接受新的任务;
terminate():不管任务是否完成,立即终止;
join():主进程阻塞,等待子进程的退出, 必须在close或terminate之后使用;

进程池中的Queue

如果要使用Pool创建进程,就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue(),而不是multiprocessing.Queue(),否则会得到一条如下的错误信息:

RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

下面的实例演示了进程池中的进程如何通信:

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# -*- coding:utf-8 -*-

# 修改import中的Queue为Manager
from multiprocessing import Manager,Pool
import os,time,random

def reader(q):
print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in range(q.qsize()):
print("reader从Queue获取到消息:%s" % q.get(True))

def writer(q):
print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in "itcast":
q.put(i)

if __name__=="__main__":
print("(%s) start" % os.getpid())
q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue
po = Pool()
po.apply_async(writer, (q,))

time.sleep(1) # 先让上面的任务向Queue存入数据,然后再让下面的任务开始从中取数据

po.apply_async(reader, (q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End" % os.getpid())

运行结果:

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(11095) start
writer启动(11097),父进程为(11095)
reader启动(11098),父进程为(11095)
reader从Queue获取到消息:i
reader从Queue获取到消息:t
reader从Queue获取到消息:c
reader从Queue获取到消息:a
reader从Queue获取到消息:s
reader从Queue获取到消息:t
(11095) End

应用:文件夹copy器(多进程版)

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import multiprocessing
import os
import time
import random


def copy_file(queue, file_name,source_folder_name, dest_folder_name):
"""copy文件到指定的路径"""
f_read = open(source_folder_name + "/" + file_name, "rb")
f_write = open(dest_folder_name + "/" + file_name, "wb")
while True:
time.sleep(random.random())
content = f_read.read(1024)
if content:
f_write.write(content)
else:
break
f_read.close()
f_write.close()

# 发送已经拷贝完毕的文件名字
queue.put(file_name)


def main():
# 获取要复制的文件夹
source_folder_name = input("请输入要复制文件夹名字:")

# 整理目标文件夹
dest_folder_name = source_folder_name + "[副本]"

# 创建目标文件夹
try:
os.mkdir(dest_folder_name)
except:
pass # 如果文件夹已经存在,那么创建会失败

# 获取这个文件夹中所有的普通文件名
file_names = os.listdir(source_folder_name)

# 创建Queue
queue = multiprocessing.Manager().Queue()

# 创建进程池
pool = multiprocessing.Pool(3)

for file_name in file_names:
# 向进程池中添加任务
pool.apply_async(copy_file, args=(queue, file_name, source_folder_name, dest_folder_name))

# 主进程显示进度
pool.close()

all_file_num = len(file_names)
while True:
file_name = queue.get()
if file_name in file_names:
file_names.remove(file_name)

copy_rate = (all_file_num-len(file_names))*100/all_file_num
print("\r%.2f...(%s)" % (copy_rate, file_name) + " "*50, end="")
if copy_rate >= 100:
break
print()


if __name__ == "__main__":
main()
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