进程池与线程

Manager

进程间数据是独立的，可以借助于队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的

虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此

A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.

A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, 
Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array. For example,

from multiprocessing import Process,Lock,Manager

def a(dic,mutex):
    with mutex:
        dic['count']-=1
if __name__ == '__main__':
    mutex = Lock()
    p_l = []
    m = Manager()
    dic = m.dict({'count':100})
    for i in range(100):
        p = Process(target=a,args=(dic,mutex))
        p.start()
        p_l.append(p)
    for i in p_l:
        i.join()
    print(dic)

进程池

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：

1. 很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数
2. 一个操作系统不可能无限开启进程，通常有几个核就开几个进程
3. 进程开启过多，效率反而会下降（开启进程是需要占用系统资源的，而且开启多余核数目的进程也无法做到并行）

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... 

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 

    参数介绍：

1 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值
2 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None
3 initargs：是要传给initializer的参数组

p  =Pool

p.apply(同步执行，阻塞）

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（异步执行，非阻塞）
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。

一般进程池设置为cpu核数的2倍左右，运行效率最大

from multiprocessing import Pool
import os,time
def work(n):
    print('%s run' %os.getpid())
    time.sleep(3)
    return n**2

if __name__ == '__main__':
    p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply(work,args=(i,)) #同步运行,阻塞、直到本次任务执行完毕拿到res
        res_l.append(res)
    print(res_l)

from socket import *
from multiprocessing import Pool
import os

server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)

def talk(conn,client_addr):
    print('进程pid: %s' %os.getpid())
    while True:
        try:
            msg=conn.recv(1024)
            if not msg:break
            conn.send(msg.upper())
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__':
    p=Pool()
    while True:
        conn,client_addr=server.accept()
        p.apply_async(talk,args=(conn,client_addr))
        # p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问

回掉函数：

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 Pool
import time,random
import requests
import re

def get_page(url,pattern):
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return (response.text,pattern)

def parse_page(info):
    page_content,pattern=info
    res=re.findall(pattern,page_content)
    for item in res:
        dic={
            'index':item[0],
            'title':item[1],
            'actor':item[2].strip()[3:],
            'time':item[3][5:],
            'score':item[4]+item[5]

        }
        print(dic)
if __name__ == '__main__':
    pattern1=re.compile(r'<dd>.*?board-index.*?>(d+)<.*?title="(.*?)".*?star.*?>(.*?)<.*?releasetime.*?>(.*?)<.*?integer.*?>(.*?)<.*?fraction.*?>(.*?)<',re.S)

    url_dic={
        'http://maoyan.com/board/7':pattern1,
    }

    p=Pool()
    res_l=[]
    for url,pattern in url_dic.items():
        res=p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),callback=parse_page)
        res_l.append(res)

    for i in res_l:
        i.get()

    # res=requests.get('http://maoyan.com/board/7')
    # print(re.findall(pattern,res.text))

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