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python进程池：multiprocessing.pool

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。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，上千个目标，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。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，才会创建新的进程来它。

例1：使用进程池

#coding: utf-8 import multiprocessing import time def func(msg):  print "msg:", msg  time.sleep(3)  print "end" if __name__ == "__main__":  pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)  for i in xrange(4):   msg = "hello %d" %(i)   pool.apply_async(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去  print "Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"  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 "Sub-process(es) done."

一次执行结果

mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ello 0  msg: hello 1 msg: hello 2 end msg: hello 3 end end end Sub-process(es) done.

函数解释：

apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是 非阻塞 ，apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的（理解区别，看例1例2结果区别）
close() 关闭pool，使其不在接受新的任务。
terminate() 结束工作进程，不在处理未完成的任务。
join() 主进程阻塞，等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。

执行说明：创建一个进程池pool，并设定进程的数量为3，xrange(4)会相继产生四个对象[0, 1, 2, 4]，四个对象被提交到pool中，因pool指定进程数为3，所以0、1、2会直接送到进程中执行，当其中一个执行完事后才空出一个进程处理对象3，所以会出现输出“msg: hello 3”出现在"end"后。因为为非阻塞，主函数会自己执行自个的，不搭理进程的执行，所以运行完for循环后直接输出“mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~”，主程序在pool.join（）处等待各个进程的结束。

例2：使用进程池（阻塞）

#coding: utf-8 import multiprocessing import time def func(msg):  print "msg:", msg  time.sleep(3)  print "end" if __name__ == "__main__":  pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)  for i in xrange(4):   msg = "hello %d" %(i)   pool.apply(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去  print "Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"  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 "Sub-process(es) done."

一次执行的结果

msg: hello 0 end msg: hello 1 end msg: hello 2 end msg: hello 3 end Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Sub-process(es) done.

例3：使用进程池，并关注结果

import multiprocessing import time def func(msg):  print "msg:", msg  time.sleep(3)  print "end"  return "done" + msg if __name__ == "__main__":  pool = multiprocessing.Pool(processes=4)  result = []  for i in xrange(3):   msg = "hello %d" %(i)   result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))  pool.close()  pool.join()  for res in result:   print ":::", res.get()  print "Sub-process(es) done."

一次执行结果

msg: hello 0 msg: hello 1 msg: hello 2 end end end ::: donehello 0 ::: donehello 1 ::: donehello 2 Sub-process(es) done.

例4：使用多个进程池

#coding: utf-8 import multiprocessing import os, time, random def Lee():  print "/nRun task Lee-%s" %(os.getpid()) #os.getpid()获取当前的进程的ID  start = time.time()  time.sleep(random.random() * 10) #random.random()随机生成0-1之间的小数  end = time.time()  print 'Task Lee, runs %0.2f seconds.' %(end - start) def Marlon():  print "/nRun task Marlon-%s" %(os.getpid())  start = time.time()  time.sleep(random.random() * 40)  end=time.time()  print 'Task Marlon runs %0.2f seconds.' %(end - start) def Allen():  print "/nRun task Allen-%s" %(os.getpid())  start = time.time()  time.sleep(random.random() * 30)  end = time.time()  print 'Task Allen runs %0.2f seconds.' %(end - start) def Frank():  print "/nRun task Frank-%s" %(os.getpid())  start = time.time()  time.sleep(random.random() * 20)  end = time.time()  print 'Task Frank runs %0.2f seconds.' %(end - start) if __name__=='__main__':  function_list=  [Lee, Marlon, Allen, Frank]   print "parent process %s" %(os.getpid())  pool=multiprocessing.Pool(4)  for func in function_list:   pool.apply_async(func)  #Pool执行函数，apply执行函数,当有一个进程执行完毕后，会添加一个新的进程到pool中  print 'Waiting for all subprocesses done...'  pool.close()  pool.join() #调用join之前，一定要先调用close() 函数，否则会出错, close()执行后不会有新的进程加入到pool,join函数等待素有子进程结束  print 'All subprocesses done.'

一次执行结果

parent process 7704  Waiting for all subprocesses done... Run task Lee-6948  Run task Marlon-2896  Run task Allen-7304  Run task Frank-3052 Task Lee, runs 1.59 seconds. Task Marlon runs 8.48 seconds. Task Frank runs 15.68 seconds. Task Allen runs 18.08 seconds. All subprocesses done.

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