【Python】独特的进程池概念

• 创建进程池可以形象的理解为创建了一个能够并行的流水线，只消耗一次创建流水线的成本，处理接收到的的任务。相对的，如果不使用进程池，每个要求并行的任务都会新建一次进程，浪费时间。
• 编程中本来没有进程池的概念的，除了python，其他的语言都是使用线程池（而进程是执行分隔开的任务）。python因为GIL的原因（仅限Cython），线程无法并行，所以把线程池的概念迁移到了进程，命名为进程池。

🌟python进程池

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程。

但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

1. 初始化Pool时，可以指定一个最大进程数
2. 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；
   • 如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务。

🌟进程池如何使用？

⭐️apply()

函数原型：apply(func[, args=()[, kwds={}]])

该函数用于传递不定参数，同python中的apply函数一致，主进程会被阻塞直到函数执行结束（不建议使用，并且3.x以后不再出现）

⭐️apply_async

函数原型：apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])

与apply用法一致，但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调

⭐️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结果返回 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

⭐️map_async()

函数原型：map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]]) 与map用法一致，但是它是非阻塞的

⭐️close()

关闭进程池（pool），使其不再接受新的任务

⭐️terminal()

结束工作进程，不再处理未处理的任务

⭐️join()

主进程阻塞等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用

⭐️使用示例

# 导入相关multiprocessing包
import multiprocessing

# 创建拥有CPU核心数量的进程的进程池
pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())

for i in range(100):
    # # 阻塞等待当前任务的进程结束
    # pool.apply(func=pow, args=(i,2))

    # 不阻塞等待当前任务的进程结束
    pool.apply_async(func=pow, args=(i, 2))

# # map函数到一个列表，阻塞等待返回值
# results = pool.map(func=print, iterable=[i for i in range(10000)])

# # 不阻塞等待返回值，未运行完就调用results会报错。
# results = pool.map_async(func=print, iterable=[i for i in range(10000)])

# close后不会有新的进程加入到pool
pool.close()

# join函数等待所有子进程结束 # 调用join之前，先调用close函数，否则会出错。
pool.join()

# # 结束工作进程，不再处理未完成的任务。
# pool.terminate()

🌟进程池中的进程和一般的进程有何区别？

⭐️进程池中的Queue

• 如果要使用进程池创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()。
• 使用的方法是一样的，都是创建了一个缓存队列，再采用q.put()添加、q.get()阻塞等待获取。

🌟参考文献

• python进程池
• python进程池：multiprocessing.pool
• Python进程池multiprocessing.Pool的用法
• P站画师ID：27517