强大的Manage
上一篇的数据共享的方式只有两种结构Value和Array。Python中提供了强大的Manage专门用来做数据共享的,其支持的类型非常多,包括,Value, Array,list,dict, Queue, Lock等。
from multiprocessing import Process, Manager def func(dt, lt): for i in range(10): key = 'arg' + str(i) dt[key] = i * i lt += range(11, 16) if __name__ == "__main__": manager = Manager() dt = manager.dict() lt = manager.list() p = Process(target=func, args=(dt, lt)) p.start() p.join() print(dt) print(lt) 输出结果: {'arg8': 64, 'arg9': 81, 'arg0': 0, 'arg1': 1, 'arg2': 4, 'arg3': 9, 'arg4': 16, 'arg5': 25, 'arg6': 36, 'arg7': 49} [11, 12, 13, 14, 15]
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,才会创建新的进程。
例子
import multiprocessing import time def fun(msg): print("############start######{0}".format(msg)) time.sleep(3) print("########end########{0}".format(msg)) if __name__=="__main__": pool = multiprocessing.Pool(processes=3) for i in xrange(1,6): msg = "hell{0}".format(i) pool.apply_async(fun,(msg,)) print("#########start main########") pool.close() pool.join() #调用join之前,先调用close函数,否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束 print("#########end main##############") 输出结果: ########start main######## ############start######hell1 ############start######hell2 ############start######hell3 ########end########hell1 ############start######hell4 ########end########hell2 ############start######hell5 ########end########hell3 ########end########hell4 ########end########hell5 #########end main##############
进程池
阻塞和非阻塞的区别:
Pool.apply_async 非阻塞,定义的进程池进程最大数可以同时执行。
Pool.apply 一个进程结束,释放回进程池,下一个进程才可以开始