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• 例1：使用進程池
• 例2：使用進程池（阻塞）
• 例3：使用進程池，並關注結果
• 例4：使用多個進程池

在利用Python進行系統管理的時候，特別是同時操作多個文件目錄，或者遠程控制多台主機，並行操作可以節約大量的時間。當被操作對象數目不大時，可以直接利用multiprocessing中的Process動態成生多個進程，十幾個還好，但如果是上百個，上千個目標，手動的去限制進程數量卻又太過繁瑣，此時可以發揮進程池的功效。
Pool可以提供指定數量的進程供用戶調用，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那么就會創建一個新的進程用來執行該請求；但如果池中的進程數已經達到規定最大值，那么該請求就會等待，直到池中有進程結束，才會創建新的進程來它。

 

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例1：使用進程池

#coding: utf-8
import multiprocessing
import time

def func(msg):
    print "msg:", msg
    time.sleep(3)
    print "end"

if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
    for i in xrange(4):
        msg = "hello %d" %(i)
        pool.apply_async(func, (msg, ))   #維持執行的進程總數為processes，當一個進程執行完畢后會添加新的進程進去

    print "Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"
    pool.close()
    pool.join()   #調用join之前，先調用close函數，否則會出錯。執行完close后不會有新的進程加入到pool,join函數等待所有子進程結束
    print "Sub-process(es) done."

一次執行結果

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ello 0   msg: hello 1 msg: hello 2 end msg: hello 3 end end end Sub-process(es) done.

函數解釋：

• apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞，apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的（理解區別，看例1例2結果區別）
• close()    關閉pool，使其不在接受新的任務。
• terminate()    結束工作進程，不在處理未完成的任務。
• join()    主進程阻塞，等待子進程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。

執行說明：創建一個進程池pool，並設定進程的數量為3，xrange(4)會相繼產生四個對象[0, 1, 2, 4]，四個對象被提交到pool中，因pool指定進程數為3，所以0、1、2會直接送到進程中執行，當其中一個執行完事后才空出一個進程處理對象3，所以會出現輸出“msg: hello 3”出現在"end"后。因為為非阻塞，主函數會自己執行自個的，不搭理進程的執行，所以運行完for循環后直接輸出“mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~”，主程序在pool.join（）處等待各個進程的結束。

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例2：使用進程池（阻塞）

#coding: utf-8
import multiprocessing
import time

def func(msg):
    print "msg:", msg
    time.sleep(3)
    print "end"

if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
    for i in xrange(4):
        msg = "hello %d" %(i)
        pool.apply(func, (msg, ))   #維持執行的進程總數為processes，當一個進程執行完畢后會添加新的進程進去

    print "Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"
    pool.close()
    pool.join()   #調用join之前，先調用close函數，否則會出錯。執行完close后不會有新的進程加入到pool,join函數等待所有子進程結束
    print "Sub-process(es) done."

一次執行的結果

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

msg: hello 0 end msg: hello 1 end msg: hello 2 end msg: hello 3 end Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Sub-process(es) done.

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例3：使用進程池，並關注結果

import multiprocessing
import time

def func(msg):
    print "msg:", msg
    time.sleep(3)
    print "end"
    return "done" + msg

if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    result = []
    for i in xrange(3):
        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."

一次執行結果

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

msg: hello 0 msg: hello 1 msg: hello 2 end end end ::: donehello 0 ::: donehello 1 ::: donehello 2 Sub-process(es) done.

 注：get()函數得出每個返回結果的值

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例4：使用多個進程池

#coding: utf-8
import multiprocessing
import os, time, random

def Lee():
    print "\nRun task Lee-%s" %(os.getpid()) #os.getpid()獲取當前的進程的ID
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 10) #random.random()隨機生成0-1之間的小數
    end = time.time()
    print 'Task Lee, runs %0.2f seconds.' %(end - start)

def Marlon():
    print "\nRun task Marlon-%s" %(os.getpid())
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 40)
    end=time.time()
    print 'Task Marlon runs %0.2f seconds.' %(end - start)

def Allen():
    print "\nRun task Allen-%s" %(os.getpid())
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 30)
    end = time.time()
    print 'Task Allen runs %0.2f seconds.' %(end - start)

def Frank():
    print "\nRun task Frank-%s" %(os.getpid())
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 20)
    end = time.time()
    print 'Task Frank runs %0.2f seconds.' %(end - start)
        
if __name__=='__main__':
    function_list=  [Lee, Marlon, Allen, Frank] 
    print "parent process %s" %(os.getpid())

    pool=multiprocessing.Pool(4)
    for func in function_list:
        pool.apply_async(func)     #Pool執行函數，apply執行函數,當有一個進程執行完畢后，會添加一個新的進程到pool中

    print 'Waiting for all subprocesses done...'
    pool.close()
    pool.join()    #調用join之前，一定要先調用close() 函數，否則會出錯, close()執行后不會有新的進程加入到pool,join函數等待素有子進程結束
    print 'All subprocesses done.'

一次執行結果

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parent process 7704   Waiting for all subprocesses done... Run task Lee -6948   Run task Marlon -2896   Run task Allen -7304   Run task Frank -3052 Task Lee, runs 1.59 seconds. Task Marlon runs 8.48 seconds. Task Frank runs 15.68 seconds. Task Allen runs 18.08 seconds. All subprocesses done.

　

multiprocessing pool map

#coding: utf-8
import multiprocessing 

def m1(x): 
    print x * x 

if __name__ == '__main__': 
    pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()) 
    i_list = range(8)
    pool.map(m1, i_list)

一次執行結果

1 2 3 4 5 6 7 8

0 1 4 9 16 25 36 49

　參考：http://www.dotblogs.com.tw/rickyteng/archive/2012/02/20/69635.aspx　

 

問題：http://bbs.chinaunix.net/thread-4111379-1-1.html

#coding: utf-8
import multiprocessing
import logging

def create_logger(i):
    print i

class CreateLogger(object):
    def __init__(self, func):
        self.func = func

if __name__ == '__main__':
    ilist = range(10)

    cl = CreateLogger(create_logger)
    pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
    pool.map(cl.func, ilist)

    print "hello------------>"

一次執行結果

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 hello------------>