在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是:
例如当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。 我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目,比如httpd的进程模式,规定最小进程数和最大进程数.. ps:对于远程过程调用的高级应用程序而言,应该使用进程池,Pool可以提供指定数量的进程,供用户调用,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规定最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,就重用进程池中的进程。 python中的进程池创建进程池的类:如果指定numprocess为3,则进程池会从无到有创建三个进程,然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务,不会开启其他进程 1 Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池
方法介绍: 主要方法: p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。需要强调的是:此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例,callback是可调用对象,接收输入参数。当func的结果变为可用时,将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作,否则将接收其他异步操作中的结果。 p.close():关闭进程池,防止进一步操作。如果所有操作持续挂起,它们将在工作进程终止前完成P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close()或teminate()之后调用 其他方法(了解部分)
应用: apply同步执行:阻塞式
apply_async异步执行:非阻塞
发现:并发开启多个客户端,服务端同一时间只有3个不同的pid,干掉一个客户端,另外一个客户端才会进来,被3个进程之一处理
需要回调函数的场景:进程池中任何一个任务一旦处理完了,就立即告知主进程:我好了额,你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果,该函数即回调函数 我们可以把耗时间(阻塞)的任务放到进程池中,然后指定回调函数(主进程负责执行),这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程,直接拿到的是任务的结果。 from multiprocessing import Poolimport requestsimport osdef get_page(url): print('<进程%s> get %s' % (os.getpid(), url)) respone = requests.get(url) if respone.status_code == 200: return {'url': url, 'text': respone.text}def pasrse_page(res): print('<进程%s> parse %s' % (os.getpid(), res['url'])) parse_res = 'url:<%s> size:[%s]\n' % (res['url'], len(res['text'])) with open('db.txt', 'a') as f: f.write(parse_res)if __name__ == '__main__': urls = [ 'https://www.baidu.com', 'https://www.', 'https://www.', 'https://help.github.com/', 'http://www.sina.com.cn/' ] p = Pool(3) res_l = [] for url in urls: res = p.apply_async(get_page, args=(url,), callback=pasrse_page) res_l.append(res) p.close() p.join() print([res.get() for res in res_l]) # 拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了'''打印结果:<进程3388> get https://www.baidu.com<进程3389> get https://www.<进程3390> get https://www.<进程3388> get https://help.github.com/<进程3387> parse https://www.baidu.com<进程3389> get http://www.sina.com.cn/<进程3387> parse https://www.<进程3387> parse https://help.github.com/<进程3387> parse http://www.sina.com.cn/<进程3387> parse https://www.[{'url': 'https://www.baidu.com', 'text': '<!DOCTYPE html>\r\n...',...}]''' 如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后,再统一处理结果,则无需回调函数
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