38. Python 多進程Manager 進程池

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強大的Manager模組

上一節實現的資料共用的方式只有兩種結構Value和Array。

Python中提供了強大的Manager模組，專門用來做資料共用。

他支援的類型非常多，包括：Value、Araay、list、dict、Queue、Lock等。

以下例子：

import multiprocessingdef worker(d,l):    l += range(11, 16)    for i in xrange(1, 6):        key = "key{0}".format(i)        val = "val{0}".format(i)        d[key] = valif __name__ == "__main__":    manager = multiprocessing.Manager()    d = manager.dict()    l = manager.list()    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(d, l))    p.start()    p.join()    print(d)    print(l)

列印結果：

{'key3': 'val3', 'key2': 'val2', 'key1': 'val1', 'key5': 'val5', 'key4': 'val4'}[11, 12, 13, 14, 15]

進程池：

Pool可以提供指定數量的進程，供使用者調用，當有新的請求提交到pool中時，

如果池還沒有滿，那麼就會建立一個新的進程用來執行該請求；

但如果池中的進程數已經達到規定最大值，那麼該請求就會等待，直到池中有進程結束，才會建立新的進程。

阻塞和非阻塞的區別：

Pool.apply_async     非阻塞，定義的進程池進程最大數可以同時執行。

Pool.apply            一個進程結束，釋放回進程池，下一個進程才可以開始

舉例：

非阻塞：

import multiprocessingimport timedef worker(msg):    print ("#######start {0}########".format(msg))    time.sleep(1)    print ("#######end   {0}########".format(msg))if __name__ == "__main__":    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)    for i in xrange(1, 10):        msg = "hello{0}".format(i)        pool.apply_async(func=worker, args=(msg,))    pool.close()    pool.join()     #調用join之前，先調用close函數，否則會出錯。執行完close後不會有新的進程加入到pool,join函數等待所有子進程結束    print ("main end")

列印結果：

#######start hello1###############start hello2###############start hello3###############end   hello1###############start hello4###############end   hello2###############start hello5###############end   hello3###############start hello6###############end   hello4###############start hello7###############end   hello5###############start hello8###############end   hello6###############start hello9###############end   hello7###############end   hello8###############end   hello9########main end

阻塞：

import multiprocessingimport timedef worker(msg):    print ("#######start {0}########".format(msg))    time.sleep(1)    print ("#######end   {0}########".format(msg))    if __name__ == "__main__":    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)    for i in xrange(1, 10):        msg = "hello{0}".format(i)        pool.apply(func=worker, args=(msg,))    pool.close()    pool.join()     #調用join之前，先調用close函數，否則會出錯。執行完close後不會有新的進程加入到pool,join函數等待所有子進程結束    print ("main end")

列印結果：

#######start hello1###############end   hello1###############start hello2###############end   hello2###############start hello3###############end   hello3###############start hello4###############end   hello4###############start hello5###############end   hello5###############start hello6###############end   hello6###############start hello7###############end   hello7###############start hello8###############end   hello8###############start hello9###############end   hello9########main end

對比一下兩種類型的輸出狀態即可明白。

38. Python 多進程Manager 進程池