python 进程锁_Python3.x:进程锁与进程池

进程锁

上篇说了不需要加进程锁,但是这里还是要了解一下进程锁,因为在python2中,进程加锁还是很有必要的

from multiprocessing import Process

from multiprocessing import Lock

def foo(l, i):

l.acquire()

print('hello james', i)

l.release()

# 主进程

if __name__ == '__main__':

# 生成进程锁实例

lock = Lock()

# 10个进程

for num in range(10):

Process(target=foo, args=(lock, num)).start()

注意的是要将生成的锁传入子进程中

进程池

进程池有点类似线程中的信号量,但是比信号量要重要许多,因为进程过多可能会超过机器的负担,所以说进程池的使用是非常有必要的

进程池用到的库:from multiprocessing import Pool

提供了两个方法

apply # 进程变为串行

apply_async # 异步执行

from multiprocessing import Process

from multiprocessing import Pool

import time

def foo(i):

time.sleep(2)

print('in process', i)

return i + 100

def bar(arg):

print('-->exec done:', arg)

# 等价pool = Pool(5)控制进程池最大进程数

pool = Pool(processes=5)

for i in range(10):

# pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)

pool.apply(func=foo, args=(I,))

print('end')

pool.close()

# 进程池中进程执行完毕后再关闭,如果不使用,主进程结束则程序直接关闭

pool.join()

进程串行

这里要注意的地方比较多

1.如果在win系统下使用Pool开启多个进程那么需要加上

if __name__ == '__main__':在这段代码内开启进程

2.apply实现的是进程串行,apply_async才可以实现规定量进程并发,但是这几个进程在生成的时候就已经全部启动了,只是暂时挂起,每次允许一定量的进程运行

3..join()是必须的,不然主进程结束后程序不会等子进程就结束,然后顺序是先.close()关闭进程池再使用.join()

看看如何实现进程并发:

from multiprocessing import Process

from multiprocessing import Pool

import time

def foo(i):

time.sleep(2)

print('in process', i)

return i + 100

def bar(arg):

print('-->exec done:', arg)

# 等价pool = Pool(5)控制进程池最大进程数

pool = Pool(processes=5)

for i in range(10):

# pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)

pool.apply_async(func=foo, args=(I,))

print('end')

pool.close()

# 进程池中进程执行完毕后再关闭,如果不使用,主进程结束则程序直接关闭

pool.join()

修改了一下apply方法就能实现串行

这个每次运行的进程量可以自己控制

下面看下apply_async方法中的callback参数

def foo(i):

time.sleep(2)

print('in process', i)

return i + 100

def bar(arg):

print('-->exec done:', arg)

# 等价pool = Pool(5)

pool = Pool(processes=5)

for i in range(10):

# callback=回调,即在foo函数执行完之后会执行bar函数,这里要注意的是bar函数是主进程执行的,并不是子进程调用的

pool.apply_async(func=foo, args=(i,), callback=bar)

# pool.apply_async(func=foo, args=(i,))

print('end')

pool.close()

# 进程池中进程执行完毕后再关闭,如果不使用,主进程结束则程序直接关闭

pool.join()

这样,callback参数就是回调的意思,在执行上一个函数之后会调用回调的函数,这里注意的是回调的函数并不是子进程启动的,而是主进程执行的,有人可能问不都一样么,都执行了,但是这种情景可以在很多地方得到应用,比如这个函数需要登陆或者类似的其他的前期处理,主程序登陆一次就可以了,否则需要在每个进程都要登陆,类似的场景都可以使用

再者就是函数执行的返回值回自动传参给回调的函数

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