进程池_Pool

当需要创建子进程数量不多的时候，可以直接利用multiprocessing中的Process动态生成多个进程

但是如果是成百甚至上千个任务，手动地创建它的工作量很大，此时就可以利用到multiprocessing下的pool

初始化Pool时，可以指定一个最大的进程数，当有新的请求提交到Pool中时，

如果池子还没有满，那么就会创建一个新的进程来执行该请求，但如果满了(池子中的进程已经到达最大数量)

那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行。

 

from multiprocessing import Pool
import os,time,random

#定义一个函数
def download(i):
    print("(%d)--进程ID为%d的进程开始执行"%(i,os.getpid()))
    t_start = time.time()

    time.sleep(2* random.random())
    t_stop = time.time()
    print("(%d)--进程ID为%d的进程执行完毕，耗时%f秒"%(i,os.getpid(),t_stop-t_start))



if __name__ == '__main__':
    po = Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数量
    for i in range(10):
        #同步（自加阻塞）
        po.apply(func=download,args=(i,)) #同步


        # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标--异步
        # po.apply_async(func=download,args=(i,)) #异步

    print('-------start---------')

    po.close() #关闭进程池，关闭后po就不再接受新的请求
    po.join() #等待进程池中所有子进程执行完成，阻塞必须放在close之后
    print('-------end---------')

-------start---------
(0)--进程ID为6476的进程开始执行
(1)--进程ID为6212的进程开始执行
(2)--进程ID为6284的进程开始执行
(0)--进程ID为6476的进程执行完毕，耗时0.975056秒
(3)--进程ID为6476的进程开始执行
(1)--进程ID为6212的进程执行完毕，耗时1.030059秒
(4)--进程ID为6212的进程开始执行
(2)--进程ID为6284的进程执行完毕，耗时1.735099秒
(5)--进程ID为6284的进程开始执行
(4)--进程ID为6212的进程执行完毕，耗时1.078062秒
(6)--进程ID为6212的进程开始执行
(6)--进程ID为6212的进程执行完毕，耗时0.373021秒
(7)--进程ID为6212的进程开始执行
(3)--进程ID为6476的进程执行完毕，耗时1.759101秒
(8)--进程ID为6476的进程开始执行
(5)--进程ID为6284的进程执行完毕，耗时1.608092秒
(9)--进程ID为6284的进程开始执行
(9)--进程ID为6284的进程执行完毕，耗时0.325019秒
(7)--进程ID为6212的进程执行完毕，耗时1.248071秒
(8)--进程ID为6476的进程执行完毕，耗时1.817104秒
-------end---------

* 刚开始有3个进程，执行完一个之后，后面的新进程添加进来，依次类推。谁先运行完，不一定。

* 这里`po.join()`阻塞程序执行，主进程和子进程都用print。如果没有，会看不到效果。

 

from multiprocessing import Pool
import os,time,random

#定义一个函数
def download(i):
    print("(%d)--进程ID为%d的进程开始执行"%(i,os.getpid()))
    t_start = time.time()

    time.sleep(2* random.random())
    t_stop = time.time()
    print("(%d)--进程ID为%d的进程执行完毕，耗时%f秒"%(i,os.getpid(),t_stop-t_start))



if __name__ == '__main__':
    po = Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数量
    for i in range(10):
        #同步（自加阻塞）
        # po.apply(func=download,args=(i,)) #同步


        # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标--异步
        po.apply_async(func=download,args=(i,)) #异步

    print('-------start---------')

    po.close() #关闭进程池，关闭后po就不再接受新的请求
    po.join() #等待进程池中所有子进程执行完成，阻塞必须放在close之后
    print('-------end---------')

#同步时，输出的结果：
(0)--进程ID为5648的进程开始执行
(0)--进程ID为5648的进程执行完毕，耗时0.069004秒
(1)--进程ID为2556的进程开始执行
(1)--进程ID为2556的进程执行完毕，耗时1.278073秒
(2)--进程ID为1864的进程开始执行
(2)--进程ID为1864的进程执行完毕，耗时1.308075秒
(3)--进程ID为5648的进程开始执行
(3)--进程ID为5648的进程执行完毕，耗时1.673096秒
(4)--进程ID为2556的进程开始执行
(4)--进程ID为2556的进程执行完毕，耗时0.887051秒
(5)--进程ID为1864的进程开始执行
(5)--进程ID为1864的进程执行完毕，耗时1.699097秒
(6)--进程ID为5648的进程开始执行
(6)--进程ID为5648的进程执行完毕，耗时1.817104秒
(7)--进程ID为2556的进程开始执行
(7)--进程ID为2556的进程执行完毕，耗时0.595034秒
(8)--进程ID为1864的进程开始执行
(8)--进程ID为1864的进程执行完毕，耗时0.231013秒
(9)--进程ID为5648的进程开始执行
(9)--进程ID为5648的进程执行完毕，耗时1.656095秒
-------start---------
-------end---------

同步和异步的区别：