强大的Manage
上一篇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Manage专门用来做数据共享的,其支持的类型非常多,包括,Value, Array,list,dict, Queue, Lock等。

from multiprocessing import Process, Manager
def func(dt, lt):
for i in range(10):
key = 'arg' + str(i)
dt[key] = i * i lt += range(11, 16)
if __name__ == "__main__":
manager = Manager()
dt = manager.dict()
lt = manager.list() p = Process(target=func, args=(dt, lt))
p.start()
p.join()
print(dt)
print(lt) 输出结果:
{'arg8': 64, 'arg9': 81, 'arg0': 0, 'arg1': 1, 'arg2': 4, 'arg3': 9, 'arg4': 16, 'arg5': 25, 'arg6': 36, 'arg7': 49}
[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。

例子

import multiprocessing
import time
def fun(msg):
print("############start######{0}".format(msg))
time.sleep(3)
print("########end########{0}".format(msg)) if __name__=="__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
for i in xrange(1,6):
msg = "hell{0}".format(i)
pool.apply_async(fun,(msg,))
print("#########start main########")
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("#########end main##############") 输出结果:
########start main########
############start######hell1
############start######hell2
############start######hell3
########end########hell1
############start######hell4
########end########hell2
############start######hell5
########end########hell3
########end########hell4
########end########hell5
#########end main##############

进程池
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

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