Python中如何实现带延迟的进程池

2023-04-11 00:00:00 进程延迟如何实现

Python中可以通过multiprocessing库实现进程池。为了实现带延迟的进程池，可以使用队列来存储需要执行的任务，并通过线程池来控制任务的执行和延迟。

具体实现步骤如下：

导入所需的库：

import multiprocessing
import time
import random
from queue import Queue

定义任务函数，用于模拟需要执行的耗时操作。这里使用time.sleep()和random.random()函数来模拟延迟和数据处理：

def process_data(data):
    time.sleep(random.random() * 5)
    return data.upper()

定义执行任务的函数，使用线程池从队列中获取任务并执行。这里使用了multiprocessing.pool.ThreadPool来实现线程池，并使用了Queue类来存储任务：

def execute_tasks(task_queue):
    pool = multiprocessing.pool.ThreadPool()
    results = []
    while True:
        try:
            data = task_queue.get(timeout=1)
            result = pool.apply_async(process_data, args=(data,))
            results.append(result)
        except Exception:
            break
    pool.close()
    pool.join()
    return [r.get() for r in results]

定义主函数，创建任务队列并向队列中添加任务。这里使用了列表推导式来生成需要执行的任务，并使用了time.sleep()函数来模拟任务生成的延迟：

if __name__ == '__main__':
    task_queue = Queue()

    tasks = [f'pidancode.com{i}' for i in range(10)]

    for task in tasks:
        task_queue.put(task)
        time.sleep(0.5)

    results = execute_tasks(task_queue)

    print(results)

完整代码如下：

import multiprocessing
import time
import random
from queue import Queue


def process_data(data):
    time.sleep(random.random() * 5)
    return data.upper()


def execute_tasks(task_queue):
    pool = multiprocessing.pool.ThreadPool()
    results = []
    while True:
        try:
            data = task_queue.get(timeout=1)
            result = pool.apply_async(process_data, args=(data,))
            results.append(result)
        except Exception:
            break
    pool.close()
    pool.join()
    return [r.get() for r in results]


if __name__ == '__main__':
    task_queue = Queue()

    tasks = [f'pidancode.com{i}' for i in range(10)]

    for task in tasks:
        task_queue.put(task)
        time.sleep(0.5)

    results = execute_tasks(task_queue)

    print(results)

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