15 python学习笔记-多进程multiprocessing

上篇介绍了Python的多线程，python的多线程是不能利用多核CPU的，如果想利用多核CPU的话，就得使用多进程。python中多进程使用multiprocessing模块。

1、python多进程实例如下：

 1 import multiprocessing,time
 2 def down_load():
 3     time.sleep(1)
 4     print("运行完了")
 5 
 6 if __name__ == '__main__':
 7     start_time=time.time()
 8     for i in range(5):
 9         p = multiprocessing.Process(target=down_load) #创建一个进程
10         p.start() #启动进程
11     while len(multiprocessing.active_children())!=0:#等待子进程结束，效果同于join
12         pass
13     end_time=time.time()
14     print(multiprocessing.current_process()) #输出当前运行的线程
15     print(end_time-start_time)
16     print('end')

=======================================执行结果========================================

运行完了
运行完了
运行完了
运行完了
运行完了
<_MainProcess(MainProcess, started)>
1.1728615760803223
end

2、进程池pool

使用进程池可以快速的启动几个进程，进程池的好处的就是它会自动管理进程数，我们只需要给它设置一个最大的值。有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务。

 1 from multiprocessing import Pool
 2 import os
 3  
 4  
 5 def worker(msg):
 6     print("%s开始执行,进程号为%d" %  (msg,os.getpid()))
 7  
 8 if __name__ == '__main__':
 9     
10     po = Pool(3)  # 定义一个进程池，最大进程数3
11     for i in range(0, 10):
12         # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
13         # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
14         po.apply_async(func=worker,args=(i,))
15         #第一个func参数指定运行的函数，第二个args是参数，没有参数可以不写
16     print("----start----")
17     po.close()  # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
18     po.join()  # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
19     print("-----end-----")
================================执行结果===================================

----start----
0开始执行,进程号为238231开始执行,进程号为23824

2开始执行,进程号为23825
3开始执行,进程号为23823
4开始执行,进程号为23824
5开始执行,进程号为23823
6开始执行,进程号为23825
7开始执行,进程号为23824
8开始执行,进程号为23823
9开始执行,进程号为23824
-----end-----