首页 > temp > 简明python教程 >
-
python基础(32):进程(二)(6)
1.4 进程之间的数据共享
展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋
即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。
这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。
但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。
以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。
Manager模块介绍：
进程间数据是独立的，可以借助于队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的 虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此
A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.
A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array.
Manager例子：
- from multiprocessing import Manager,Process,Lock
- def work(d,lock):
- with lock: #不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱
- d['count']-=1
- if __name__ == '__main__':
- lock=Lock()
- with Manager() as m:
- dic=m.dict({'count':100})
- p_l=[]
- for i in range(100):
- p=Process(target=work,args=(dic,lock))
- p_l.append(p)
- p.start()
- for p in p_l:
- p.join()
- print(dic)
1.5 进程池和multiprocess.Pool模块
1.5.1 进程池
为什么要有进程池，进程池的概念？
在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零星任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他们同时执行，这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。那么我们要怎么做呢？
在这里，要给大家介绍一个进程池的概念，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果。
1.5.2 multiprocess.Pool模块
(1) 概念介绍
- Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池
参数介绍：
- numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值
- initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None
- initargs：是要传给initializer的参数组
主要方法：
- p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。
- '''需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()'''
- p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。
- '''此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。'''
- p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
- P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用
其他方法(了解)：
- 方法apply_async()和map_async（）的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法
- obj.get():返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。
- obj.ready():如果调用完成，返回True
- obj.successful():如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常
- obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。
- obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数
