Python进程池multiprocessing.Pool的用法（python multiprocessing pool queue）

一、multiprocessing模块

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，multiprocessing模块像线程一样管理进程，这个是multiprocessing的核心，它与threading很相似，对多核CPU的利用率会比threading好的多

看一下Process类的构造方法：

__init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

参数说明： 

group：进程所属组（基本不用） 

target：表示调用对象

args：表示调用对象的位置参数元组

name：别名 

kwargs：表示调用对象的字典

示例：

运行结果：

通过打印numList可以看出当前进程结束后，再开始下一个进程

注意： 

在Windows上要想使用进程模块，就必须把有关进程的代码写在当前.py文件的if __name__ == ‘__main__’ :语句的下面，才能正常使用Windows下的进程模块。Unix/Linux下则不需要

二、Pool类

Pool类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，就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满，请求就会告知先等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行这些请求

下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法：

1.apply()

函数原型：apply(func[, args=()[, kwds={}]])

该函数用于传递不定参数，同python中的apply函数一致，主进程会被阻塞直到函数执行结束（不建议使用，并且3.x以后不再出现）

2.apply_async

函数原型：apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])

与apply用法一致，但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调

3.map()

函数原型：map(func, iterable[, chunksize=None])

Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到结果返回

注意：虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程

4.map_async()

函数原型：map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])

与map用法一致，但是它是非阻塞的

5.close()

关闭进程池（pool），使其不再接受新的任务

6.terminal()

结束工作进程，不再处理未处理的任务

7.join()

主进程阻塞等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用

示例1--使用map()函数

运行结果：

1、map函数中testFL为可迭代对象--列表

2、当创建3个进程时，会一次打印出3个结果“1,4,9”，当当创建2个进程时，会一次打印出2个结果“1,4”，以此类推，当创建多余6个进程时，会一次打印出所有结果

3、如果使用Pool()，不传入参数，可以创建一个动态控制大小的进程池

从结果可以看出，并发执行的时间明显比顺序执行要快很多，但是进程是要耗资源的，所以平时工作中，进程数也不能开太大。 对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，让其不再接受新的Process了

示例2--使用map()_async函数

运行结果：

从结果可以看出，map_async()和map()用时相同。目前还没有看出两者的区别，后面知道后再完善

示例3--使用apply()函数

运行结果：

可见，使用apply()方法，并行执行和顺序执行用时相同，经过试验，进程数目增大也不会减少并行执行的时间

原因：以阻塞的形式产生进程任务，生成1个任务进程并等它执行完出池，第2个进程才会进池，主进程一直阻塞等待，每次只执行1个进程任务

示例4--使用apply_async()函数

运行结果：

可见，使用apply_async()方法，并行执行时间与使用map()、map_async()方法相同

注意：

map_async()和map()方法，第2个参数可以是列表也可以是元祖，如下图：

而使用apply()和apply_async()方法时，第2个参数只能传入元祖，传入列表进程不会被执行，如下图：

三、apply_async()方法callback参数的用法

示例：

运行结果：

map_async()方法callback参数的用法与apply_async()相同

四、使用进程池并关注结果

运行结果：

五、多进程执行多个函数

使用apply_async()或者apply()方法，可以实现多进程执行多个方法

示例：

运行结果：

六、其他

1、获取当前计算机的CPU数量

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