【2020Python修炼记】python并发编程（六）补充—进程池和线程池|python基础教程|python入门|python教程

当前位置:

首页 > 编程开发 > Python基础教程 >

python基础教程之【2020Python修炼记】python并发编程（六）补充—进程池和线程池

本站最新发布 Python从入门到精通|Python基础教程
试听地址 https://www.xin3721.com/eschool/pythonxin3721/

1、

2、为啥要有进程池和线程池

进程池来控制进程数目，比如httpd的进程模式，规定最小进程数和最大进程数

3、创建进程池的类Pool

如果指定numprocess为3，则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务，不会开启其他进程

Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池 

参数介绍：

numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值

initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None

initargs：是要传给initializer的参数组

　　 方法介绍：

　　主要方法：

p.apply(func [, args [, kwargs]])
在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。
需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()

p.apply_async(func [, args [, kwargs]])
在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。
当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。

p.close()

关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成

p.jion()

等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或 teminate()之后调用

4、进程池和线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import time
import os


# pool = ThreadPoolExecutor(5)  # 池子里面固定只有五个线程
# 括号内可以传数字 不传的话默认会开设当前计算机cpu个数五倍的线程
pool = ProcessPoolExecutor(5)
# 括号内可以传数字 不传的话默认会开设当前计算机cpu个数进程
"""
池子造出来之后 里面会固定存在五个线程

这个五个线程不会出现重复创建和销毁的过程
池子造出来之后 里面会固定的几个进程
这个几个进程不会出现重复创建和销毁的过程

池子的使用非常的简单

你只需要将需要做的任务往池子中提交即可 自动会有人来服务你

"""


def task(n):
    print(n,os.getpid())
    time.sleep(2)
    return n**n

def call_back(n):
    print('call_back>>>:',n.result())
"""
任务的提交方式

    同步:提交任务之后原地等待任务的返回结果 期间不做任何事

    异步:提交任务之后不等待任务的返回结果 执行继续往下执行

        返回结果如何获取？？？

        异步提交任务的返回结果 应该通过回调机制来获取

        回调机制
            就相当于给每个异步任务绑定了一个定时炸弹

            一旦该任务有结果立刻触发爆炸

"""
if __name__ == '__main__':
    # pool.submit(task, 1)  # 朝池子中提交任务  异步提交
    # print('主')
    t_list = []
    for i in range(20):  # 朝池子中提交20个任务

        # res = pool.submit(task, i)  # <Future at 0x100f97b38 state=running>
        res = pool.submit(task, i).add_done_callback(call_back)
        # print(res.result())  # result方法   同步提交
        # t_list.append(res)
    # 等待线程池中所有的任务执行完毕之后再继续往下执行

    # pool.shutdown()  # 关闭线程池  等待线程池中所有的任务运行完毕
    # for t in t_list:
    #     print('>>>:',t.result())  # 肯定是有序的
"""
程序有并发变成了串行
任务的为什么打印的是None
res.result() 拿到的就是异步提交的任务的返回结果

"""