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一、前言
进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。进程池的作用可以在多进程程序中有效的控制进程运行的个数，维护系统的稳定。
二、multiprocessing.pool
2.1 apply(func, args=(), kwds={})
默认阻塞，所有进程是串行的，不建议使用
from multiprocessing import Pool
import time
import os
def foo(i):
time.sleep(2)
print('in process', os.getpid())
return i + 100
if __name__ == '__main__': # windows 运行进程池一定要加这
pool = Pool(5) # 进程池中进程个数为5,多余的进程先挂起
for i in range(10):
pool.apply(func=foo, args=(i,))
print('end')
pool.close()
pool.join() # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。
注：所有进程会依次运行，主进程等待所有进程结束
2.2 apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None)
非阻塞，进程池中的进程并行，支持回调
from multiprocessing import Pool
import time
import os
def foo(i):
time.sleep(1)
print('in process', os.getpid())
return i + 100
if __name__ == '__main__': # windows 运行进程池一定要加这
pool = Pool(5) # 进程池中进程个数为5,多余的进程先挂起
for i in range(10):
pool.apply_async(func=foo, args=(i,))
print('end')
pool.close()
pool.join() # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。
三、回调函数
在apply_async中执行回调函数，每执行完一个子进程，主进程就调用一下回调函数，回调函数执行完后再执行下一个子进程
# -*- coding: UTF-8 -*-
from multiprocessing import Pool
import time
import os
def foo(i):
time.sleep(1)
print('in process', os.getpid())
return i + 100
def bar(arg): # 增加的回到函数, 其实回调函数是主进程执行的
print('-->exec done:', arg, os.getpid())
if __name__ == '__main__': # windows 运行进程池一定要加这
pool = Pool(5) # 进程池中进程个数为5,多余的进程先挂起
print('main process pid,', os.getpid())
for i in range(10):
pool.apply_async(func=foo, args=(i,), callback=bar)
# pool.apply(func=foo, args=(i,))
print('end')
pool.close()
pool.join() # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。
注：通过进程pid可以看出，回调函数其实是由主进程执行的
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