當需要創建的子進程數量不多時，可以直接利用multiprocessing中的Process動態成生多個進程，但如果是上百甚至上千個目標，手動的去創建進程的工作量巨大，此時就可以用到multiprocessing模塊提供的Pool方法。

初始化Pool時，可以指定一個最大進程數，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指定的最大值，那么該請求就會等待，直到池中有進程結束，才會用之前的進程來執行新的任務，請看下面的實例：

import multiprocessing

import time

import os

import random

def test1(msg):

t_start=time.time()

print("%s開始執行，進程號為%d" %(msg, os.getpid()))

time.sleep(1)

t_stop=time.time()

print("%s執行完成，耗時%.2f" % (msg, t_stop -t_start))if __name__ == "__main__":

po= multiprocessing.Pool(3)for i in range(0, 10):

# Pool().apply_async(要調用的目標,(傳遞給目標的參數元祖,))

# 每次循環將會用空閑出來的子進程去調用目標

po.apply_async(test1, (i,))

print("-----start-----")

po.close() # 關閉進程池，關閉后po不再接收新的請求

po.join() # 等待po中所有子進程執行完成，必須放在close語句之后

print("-----end-----")

outputs

macname@MacdeMacBook-Pro py %python3 cccccc.py-----start-----0開始執行，進程號為54293

1開始執行，進程號為54294

2開始執行，進程號為54295

0執行完成，耗時1.001執行完成，耗時1.002執行完成，耗時1.003開始執行，進程號為54295

4開始執行，進程號為54294

5開始執行，進程號為54293

3執行完成，耗時1.006開始執行，進程號為54295

5執行完成，耗時1.004執行完成，耗時1.007開始執行，進程號為54293

8開始執行，進程號為54294

8執行完成，耗時1.006執行完成，耗時1.007執行完成，耗時1.009開始執行，進程號為54293

9執行完成，耗時1.00

-----end-----macname@MacdeMacBook-Pro py %

multiprocessing.Pool常用函數解析：

apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用非阻塞方式調用func(并行執行，堵塞方式必須等待上一個進程退出才能執行下一個進程)，args為傳遞給func的參數列表，kwds為傳遞給func的關鍵字參數列表；

close()：關閉Pool，使其不再接受新的任務；

terminate()：不管任務是否完成，立即終止；

join()：主進程阻塞，等待子進程的退出， 必須在close或terminate之后使用；

進程池中的Queue#

如果要使用Pool創建進程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否則會得到一條如下的錯誤信息：

RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

下面的實例演示了進程池中的進程如何通信import osimport multiprocessing

import time

def write(q):

print("write啟動(%s)，父進程為(%s)" %(os.getpid(), os.getppid()))for i in "python":

q.put(i)

def read(q):

print("read啟動(%s)，父進程為(%s)" %(os.getpid(), os.getppid()))for i inrange(q.qsize()):

print("read從Queue獲取到消息：%s" % q.get(True))if __name__ == "__main__":

print("(%s) start" %os.getpid())

q=multiprocessing.Manager().Queue()

po=multiprocessing.Pool()

po.apply_async(write, args=(q,))

time.sleep(2)

po.apply_async(read, args=(q,))

po.close()

po.join()

print("(%s) end" % os.getpid())

outputs

macname@MacdeMacBook-Pro py %python3 cccccc.py

(54303) start

write啟動(54305)，父進程為(54303)

read啟動(54306)，父進程為(54303)

read從Queue獲取到消息：p

read從Queue獲取到消息：y

read從Queue獲取到消息：t

read從Queue獲取到消息：h

read從Queue獲取到消息：o

read從Queue獲取到消息：n

(54303) end

macname@MacdeMacBook-Pro py %

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 进程池_python进程池的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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