和選用線程池來關(guān)系多線程類似，當(dāng)程序中設(shè)置到多進(jìn)程編程時，Python 提供了更好的管理多個進(jìn)程的方式，就是使用進(jìn)程池。

在利用 Python 進(jìn)行系統(tǒng)管理的時候，特別是同時操作多個文件目錄，或者遠(yuǎn)程控制多臺主機，并行操作可以節(jié)約大量的時間。

當(dāng)被操作對象數(shù)目不大時，可以直接利用 multiprocessing 中的 Process 動態(tài)生成多個進(jìn)程，十幾個還好，但如果是上百個，上千個目標(biāo)，手動的去限制進(jìn)程數(shù)量卻又太過繁瑣，此時可以發(fā)揮進(jìn)程池的功效。

Pool可以提供指定數(shù)量的進(jìn)程供用戶調(diào)用，當(dāng)有新的請求提交到 pool 中時，如果進(jìn)程池還沒有滿，那么就會創(chuàng)建一個新的進(jìn)程用來執(zhí)行該請求；但如果池中的進(jìn)程數(shù)已經(jīng)達(dá)到規(guī)定最大值，那么該請求就會等待，直到池中有進(jìn)程結(jié)束，才會創(chuàng)建新的進(jìn)程來它。

Python multiprocessing 模塊提供了 Pool() 函數(shù)，專門用來創(chuàng)建一個進(jìn)程池，該函數(shù)的語法格式如下：

multiprocessing.Pool( processes )

其中，processes 參數(shù)用于指定該進(jìn)程池中包含的進(jìn)程數(shù)。

如果進(jìn)程是 None，則默認(rèn)使用 os.cpu_count() 返回的數(shù)字（根據(jù)本地的 cpu 個數(shù)決定，processes 小于等于本地的 cpu 個數(shù)）。

請看下面的實例：

from multiprocessing import Poolimport osimport timeimport randomdef worker(msg): t_start = time.time() print('%s開始執(zhí)行,進(jìn)程號為%d' % (msg, os.getpid())) # random.random()隨機生成0~1之間的浮點數(shù) time.sleep(random.random()*2) t_stop = time.time() print(msg, '執(zhí)行完畢，耗時%0.2f' % (t_stop-t_start))if __name__ == '__main__': po = Pool(3) # 定義一個進(jìn)程池，最大進(jìn)程數(shù)3 for i in range(0, 8): # Pool().apply_async(要調(diào)用的目標(biāo),(傳遞給目標(biāo)的參數(shù)元祖,)) # 每次循環(huán)將會用空閑出來的子進(jìn)程去調(diào)用目標(biāo) po.apply_async(worker, (i,)) print('----start----') # 關(guān)閉進(jìn)程池，關(guān)閉后po不再接收新的請求 po.close() # 等待po中所有子進(jìn)程執(zhí)行完成，必須放在close語句之后 po.join() print('-----end-----')

運行結(jié)果：

multiprocessing.Pool 常用方法說明

apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用非阻塞方式調(diào)用 func（并行執(zhí)行，堵塞方式必須等待上一個進(jìn)程退出才能執(zhí)行下一個進(jìn)程），args 為傳遞給 func 的參數(shù)列表，kwds 為傳遞給 func 的關(guān)鍵字參數(shù)列表。

close()：關(guān)閉 Pool，使其不再接受新的任務(wù)。

terminate()：不管任務(wù)是否完成，立即終止。

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

進(jìn)程池中的 Queue

如果要使用 Pool 創(chuàng)建進(jìn)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(jìn)程池中的進(jìn)程如何通信：

from multiprocessing import Manager, Poolimport osimport timeimport randomdef writer(q): print('writer啟動(%s),父進(jìn)程為(%s)' % (os.getpid(), os.getppid())) for i in 'xiaoming': q.put(i)def reader(q): print('reader啟動(%s),父進(jìn)程為(%s)' % (os.getpid(), os.getppid())) for i in range(q.qsize()): print('reader從Queue獲取到消息：%s' % q.get(True))if __name__ == '__main__': print('(%s) start' % os.getpid()) # 使用Manager中的Queue q = Manager().Queue() po = Pool() po.apply_async(writer, (q,)) # 先讓上面的任務(wù)向Queue存入數(shù)據(jù)，然后再讓下面的任務(wù)開始從中取數(shù)據(jù) time.sleep(1) po.apply_async(reader, (q,)) po.close() po.join() print('(%s) End' % os.getpid())

運行結(jié)果：

(17528) startwriter啟動(2216),父進(jìn)程為(17528)reader啟動(2216),父進(jìn)程為(17528)reader從Queue獲取到消息：xreader從Queue獲取到消息：ireader從Queue獲取到消息：areader從Queue獲取到消息：oreader從Queue獲取到消息：mreader從Queue獲取到消息：ireader從Queue獲取到消息：nreader從Queue獲取到消息：g(17528) End

以上就是python 進(jìn)程池pool使用詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 進(jìn)程池pool的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！