多任务-进程之进程池Pool

1.什么是池？

首先从字面上看，池代表着一个容器，用来承载着某些内容的容器，了解到这里，就对进程池有了一个初步的轮廓。

2.什么是进程池Pool？

（1）利用现实中的事物来理解：

对于小白初学者，接触到进程时，都有一些迷茫，好像是懂了，但是又好像很迷糊。其实都很正常，涉及到了计算机底层的东西，是需要时间的打磨才能够慢慢的去深入理解。面对进程，可以这么去理解（就好像是火车一样，负责将旅客从一地运载向另一地，那么进程池，就像是火车站，存在着很多火车。）举个这样的例子，会不会好理解一些呢？

（2）概念上来理解：

在Python中，拥有着独特的进程生成器：进程池。当进程足够多，已经多到无法人为去手动创建时，进程池就被应运而生。

3.如何使用进程池来创建进程？

使用进程池，首先需要对进程池初始化，规定进程池可以产生的最大进程数量

4.进程池的运行机制

进程池当被开启，当进程池未满时，接收到请求，就会创建一个新的进程来执行这个请求；当进程池满了时，就会让请求处于等待（阻塞）状态，一直等待到进程池有可以被创建进程的空间时，才会按照排队序列来创建

5.举例子，下面举一个例子来展示进程池如何创建？

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

def worker(msg):
    t_start = time.time()
    print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
    # random.random()随机生成0~1之间的浮点数
    time.sleep(random.random()*2)
    t_stop = time.time()
    print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))

po = Pool(3)  # 定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
    # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
    # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
    po.apply_async(worker,(i,))

print("----start----")
po.close()  # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join()  # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")

6.Pool的一些语法

• close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务；
• terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
• join()：主进程阻塞，等待子进程的退出， 必须在close或terminate之后使用；
• apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用非阻塞方式调用func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表；

7.进程池中的Queue

进程池创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

# 修改import中的Queue为Manager
from multiprocessing import Manager,Pool
import os,time,random

def reader(q):
    print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
    for i in range(q.qsize()):
        print("reader从Queue获取到消息：%s" % q.get(True))

def writer(q):
    print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
    for i in "itcast":
        q.put(i)

if __name__=="__main__":
    print("(%s) start" % os.getpid())
    q = Manager().Queue()  # 使用Manager中的Queue
    po = Pool()
    po.apply_async(writer, (q,))

    time.sleep(1)  # 先让上面的任务向Queue存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据

    po.apply_async(reader, (q,))
    po.close()
    po.join()
    print("(%s) End" % os.getpid())