Python多进程并发(multiprocessing)处理

2022-03-11 00:00:00 python 并发进程

由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能用满1个CPU核心。
Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。
1、新建单一进程
如果我们新建少量进程，可以如下：

import multiprocessing
import time
def func(msg):
    for i in xrange(3):
        print msg
        time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
    p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", ))
    p.start()
    p.join()
    print("Sub-process done.")

2、使用进程池
是的，你没有看错，不是线程池。它可以让你跑满多核CPU，而且使用方法非常简单。
注意要用apply_async，如果落下async，就变成阻塞版本了。
processes=4是最多并发进程数量。

import multiprocessing
import time
def func(msg):
    for i in xrange(3):
        print msg
        time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    for i in xrange(10):
        msg = "hello %d" %(i)
        pool.apply_async(func, (msg, ))
    pool.close()
    pool.join()
    print("Sub-process(es) done.")

3、使用Pool，并需要关注结果
更多的时候，我们不仅需要多进程执行，还需要关注每个进程的执行结果，如下：

import multiprocessing
import time
def func(msg):
    for i in xrange(3):
        print msg
        time.sleep(1)
    return "done " + msg
if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    result = []
    for i in xrange(10):
        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."

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