Python学习之多进程并发模块(multiprocessing)

Python提供了很是好用的多进程包multiprocessing，你只须要定义一个函数，Python会替你完成其余全部事情。借助这个包，能够轻松完成从单进程到并发执行的转换。

一、新建单一进程

若是咱们新建少许进程，能够以下：

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."

 

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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."

二、使用进程池

是的，你没有看错，不是线程池。它能够让你跑满多核CPU，并且使用方法很是简单。

注意要用apply_async，若是落下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."

三、使用Pool，并须要关注结果

更多的时候，咱们不只须要多进程执行，还须要关注每一个进程的执行结果，以下：

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."