Python多进程multiprocessing.Pool类详解

multiprocessing模块multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与threading.Thread类似，可以利用mu

multiprocessing模块

multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似，可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同，拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法。属性有：authkey、daemon（要通过start()设置）、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）、name、pid。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类，用来同步进程，其用法也与threading包中的同名类一样。multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。

这个模块表示像线程一样管理进程，这个是multiprocessing的核心，它与threading很相似，对多核CPU的利用率会比threading好的多。

看一下Process类的构造方法：

__init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

参数说明：

group：进程所属组。基本不用 target：表示调用对象。 args：表示调用对象的位置参数元组。 name：别名 kwargs：表示调用对象的字典。

创建进程的简单实例：

#coding=utf-8
import multiprocessing

def do(n) :
 #获取当前线程的名字
 name = multiprocessing.current_process().name
 print name,'starting'
 print "worker ", n
 return

if __name__ == '__main__' :
 numList = []
 for i in xrange(5) :
 p = multiprocessing.Process(target=do, args=(i,))
 numList.append(p)
 p.start()
 p.join()
 print "Process end."

执行结果：

Process-1 starting
worker 0
Process end.
Process-2 starting
worker 1
Process end.
Process-3 starting
worker 2
Process end.
Process-4 starting
worker 3
Process end.
Process-5 starting
worker 4
Process end.

创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，并用其start()方法启动，这样创建进程比fork()还要简单。

join()方法表示等待子进程结束以后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。

注意：

在Windows上要想使用进程模块，就必须把有关进程的代码写在当前.py文件的if __name__ == ‘__main__' :语句的下面，才能正常使用Windows下的进程模块。Unix/Linux下则不需要。

Pool类

在使用Python进行系统管理时，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。如果操作的对象数目不大时，还可以直接使用Process类动态的生成多个进程，十几个还好，但是如果上百个甚至更多，那手动去限制进程数量就显得特别的繁琐，此时进程池就派上用场了。

Pool类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，就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满，请求就会告知先等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行这些请求。 下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法

apply()

函数原型：

apply(func[, args=()[, kwds={}]])

该函数用于传递不定参数，主进程会被阻塞直到函数执行结束（不建议使用，并且3.x以后不在出现）。

apply_async()

函数原型：

apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])

与apply用法一样，但它是非阻塞且支持结果返回进行回调。

map()

函数原型：

map(func, iterable[, chunksize=None])

Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到返回结果。 注意，虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程。

close()

关闭进程池（pool），使其不在接受新的任务。

terminate()

结束工作进程，不在处理未处理的任务。

join()

主进程阻塞等待子进程的退出，join方法必须在close或terminate之后使用。

multiprocessing.Pool类的实例：

import time
from multiprocessing import Pool
def run(fn):
 #fn: 函数参数是数据列表的一个元素
 time.sleep(1)
 return fn*fn

if __name__ == "__main__":
 testFL = [1,2,3,4,5,6] 
 print 'shunxu:' #顺序执行(也就是串行执行，单进程)
 s = time.time()
 for fn in testFL:
 run(fn)

 e1 = time.time()
 print "顺序执行时间：", int(e1 - s)

 print 'concurrent:' #创建多个进程，并行执行
 pool = Pool(5) #创建拥有5个进程数量的进程池
 #testFL:要处理的数据列表，run：处理testFL列表中数据的函数
 rl =pool.map(run, testFL) 
 pool.close()#关闭进程池，不再接受新的进程
 pool.join()#主进程阻塞等待子进程的退出
 e2 = time.time()
 print "并行执行时间：", int(e2-e1)
 print rl

执行结果：

shunxu: 顺序执行时间： 6 concurrent: 并行执行时间： 2 [1, 4, 9, 16, 25, 36]

上例是一个创建多个进程并发处理与顺序执行处理同一数据，所用时间的差别。从结果可以看出，并发执行的时间明显比顺序执行要快很多，但是进程是要耗资源的，所以平时工作中，进程数也不能开太大。

程序中的r1表示全部进程执行结束后全局的返回结果集，run函数有返回值，所以一个进程对应一个返回结果，这个结果存在一个列表中，也就是一个结果堆中，实际上是用了队列的原理，等待所有进程都执行完毕，就返回这个列表（列表的顺序不定）。 对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，让其不再接受新的Process了。

再看一个实例：

import time
from multiprocessing import Pool
def run(fn) :
 time.sleep(2)
 print fn
if __name__ == "__main__" :
 startTime = time.time()
 testFL = [1,2,3,4,5]
 pool = Pool(10)#可以同时跑10个进程
 pool.map(run,testFL)
 pool.close()
 pool.join() 
 endTime = time.time()
 print "time :", endTime - startTime

执行结果：

21

3
4
5
time : 2.51999998093

再次执行结果如下：

1
34

2
5
time : 2.48600006104

结果中为什么还有空行和没有折行的数据呢？其实这跟进程调度有关，当有多个进程并行执行时，每个进程得到的时间片时间不一样，哪个进程接受哪个请求以及执行完成时间都是不定的，所以会出现输出乱序的情况。那为什么又会有没这行和空行的情况呢？因为有可能在执行第一个进程时，刚要打印换行符时，切换到另一个进程，这样就极有可能两个数字打印到同一行，并且再次切换回第一个进程时会打印一个换行符，所以就会出现空行的情况。

进程实战实例

并行处理某个目录下文件中的字符个数和行数，存入res.txt文件中， 每个文件一行，格式为：filename:lineNumber,charNumber

import os
import time
from multiprocessing import Pool

def getFile(path) :
 #获取目录下的文件list
 fileList = []
 for root, dirs, files in list(os.walk(path)) :
 for i in files :
 if i.endswith('.txt') or i.endswith('.10w') :
 fileList.append(root + "\\" + i)
 return fileList

def operFile(filePath) :
 #统计每个文件中行数和字符数，并返回
 filePath = filePath
 fp = open(filePath)
 content = fp.readlines()
 fp.close()
 lines = len(content)
 alphaNum = 0
 for i in content :
 alphaNum += len(i.strip('\n'))
 return lines,alphaNum,filePath

def out(list1, writeFilePath) :
 #将统计结果写入结果文件中
 fileLines = 0
 charNum = 0
 fp = open(writeFilePath,'a')
 for i in list1 :
 fp.write(i[2] + " 行数："+ str(i[0]) + " 字符数："+str(i[1]) + "\n")
 fileLines += i[0]
 charNum += i[1]
 fp.close()
 print fileLines, charNum

if __name__ == "__main__":
 #创建多个进程去统计目录中所有文件的行数和字符数
 startTime = time.time()
 filePath = "C:\\wcx\\a"
 fileList = getFile(filePath)
 pool = Pool(5) 
 resultList =pool.map(operFile, fileList) 
 pool.close()
 pool.join()

 writeFilePath = "c:\\wcx\\res.txt"
 print resultList
 out(resultList, writeFilePath)
 endTime = time.time()
 print "used time is ", endTime - startTime

执行结果：

耗时不到1秒，可见多进程并发执行速度是很快的。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。