什么是 Python 中的进程池

进程池Pool

当创建的子进程数量不大时，可以直接使用multiprocessing中的Process动态生成多个进程。但是如果target有几百个甚至上千个，手动创建进程的工作量就很大了。这时候就可以使用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

初始化Pool时，可以指定进程数。当一个新的请求被提交到Pool时，如果池未满，将创建一个新的进程来执行该请求；但是如果池中的进程数已经达到了指定的值，那么请求会等到池中的一个进程结束，然后再创建一个新的进程来执行。

from multiprocessing import Pool
import os
import time
import random
def worker(msg):
    t_start = time.time()
    print("%d进程开始执行%d"%(os.getpid(),msg))
    #random.random()随机生成0~1之间的浮点数
    time.sleep(random.random()*2) 
    t_stop = time.time()
    print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
if __name__ == '__main__':
    po=Pool(3) #定义一个进程池，进程数3
    for i in range(0,10):
        #Pool.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
        #每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
        po.apply_async(worker,(i,))
    print("----start----")
    po.close() #关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
    po.join() #等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
    print("-----end-----")

运行结果为：

----start----
4353进程开始执行0
4354进程开始执行1
4355进程开始执行2
2,执行完毕，耗时0.20
4355进程开始执行3
1,执行完毕，耗时1.19
4354进程开始执行4
4,执行完毕，耗时0.37
4354进程开始执行5
0,执行完毕，耗时1.57
4353进程开始执行6
5,执行完毕，耗时0.19
4354进程开始执行7
3,执行完毕，耗时1.63
4355进程开始执行8
6,执行完毕，耗时0.49
4353进程开始执行9
8,执行完毕，耗时0.75
7,执行完毕，耗时0.90
9,执行完毕，耗时0.63
-----end-----

multiprocessing.Pool常用函数解析：

apply_async(func[, args[, kwds]]) ：以非阻塞方式调用func（并行执行，阻塞方式必须等待上一个进程退出后才能执行下一个进程），args是传递给func的参数列表, kwds 被传递给 func 的关键字参数列表；

apply(func[, args[, kwds]])：使用阻塞方式调用func

close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务；

terminate()：不管任务是否完成，立即终止；

join()：主进程被阻塞，等待子进程退出，必须在close或terminate之后使用；

apply堵塞式

from multiprocessing import Pool
import os
import time
import random
def worker(msg):
    t_start = time.time()
    print("%d进程开始执行%d"%(os.getpid(),msg))
    #random.random()随机生成0~1之间的浮点数
    time.sleep(random.random()*2) 
    t_stop = time.time()
    print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
if __name__ == '__main__':
    po=Pool(3) #定义一个进程池，进程数3
    for i in range(0,10):
        #Pool.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
        #每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
        po.apply(worker,(i,))
    print("----start----")
    po.close() #关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
    po.join() #等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
    print("-----end-----")

运行结果为：

4400进程开始执行0
0,执行完毕，耗时1.89
4401进程开始执行1
1,执行完毕，耗时1.91
4402进程开始执行2
2,执行完毕，耗时1.64
4400进程开始执行3
3,执行完毕，耗时1.16
4401进程开始执行4
4,执行完毕，耗时1.85
4402进程开始执行5
5,执行完毕，耗时0.29
4400进程开始执行6
6,执行完毕，耗时0.19
4401进程开始执行7
7,执行完毕，耗时1.19
4402进程开始执行8
8,执行完毕，耗时0.61
4400进程开始执行9
9,执行完毕，耗时1.08
----start----
-----end-----

解释：从运行结果可以看出，阻塞型会等待进程池中的进程执行完毕，然后再运行主进程起止的打印