Python multiprocessing多进程并发
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Python 由于设计的限制(CPython), 最多只能用满1个CPU核心(GIL)
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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版权所有: 本文系米扑博客原创、转载、摘录,或修订后发表,最后更新于 2014-09-16 21:00:39
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