38. Python 多进程Manag

• 2020 年 1 月 9 日
• 筆記

强大的Manager模块

上一节实现的数据共享的方式只有两种结构Value和Array。

Python中提供了强大的Manager模块，专门用来做数据共享。

他支持的类型非常多，包括：Value、Araay、list、dict、Queue、Lock等。

以下例子：

import multiprocessing  def 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] = val    if __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)

打印结果：

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

进程池：

Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到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规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程。

阻塞和非阻塞的区别：

Pool.apply_async     非阻塞，定义的进程池进程最大数可以同时执行。

Pool.apply            一个进程结束，释放回进程池，下一个进程才可以开始

举例：

非阻塞：

import multiprocessing  import time  def 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()     #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束      print ("main end")

打印结果：

#######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 multiprocessing  import time  def 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()     #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束      print ("main end")

打印结果：

#######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

对比一下两种类型的输出状态即可明白。