Python プロセス プールとプロセス ロックの詳細については、こちらをご覧ください。
- WBOY転載
- 2022-05-10 18:11:232664ブラウズ
この記事では、python に関する関連知識を提供します。主に、プロセス プール作成モジュールやプロセス プール関数など、プロセス プールとプロセス ロックに関連する問題を紹介します。見てみましょう。皆様のお役に立てれば幸いです。
たとえば、この赤い長方形の配列はプロセス プールを表しており、このプールには 6 つのプロセスがあります。これら 6 つのプロセスはプロセス プールとともに作成されますが、それだけではなく、オブジェクト指向のライフ サイクルを学習するときに、インスタンス化された各オブジェクトは使用後にメモリ マネージャーによってリサイクルされると述べました。 私たちのプロセスは、作成およびシャットダウンのプロセスとともにメモリ マネージャーによってもリサイクルされます。これはそれぞれの場合に当てはまります。プロセスが閉じられるときに作成されるプロセスも、一定量のパフォーマンスを消費します。プロセスプール内のプロセスは作成後にクローズされず、常に再利用できるため、作成とクローズによるリソースの消費が回避され、作成とクローズの繰り返し操作が回避され、効率が向上します。 もちろん、プログラムの実行が終了し、プロセス プールが閉じられると、プロセスも閉じられます。 実行する必要のあるタスクがある場合、現在のプロセス プールにアイドル プロセスがあるかどうかを判断します (いわゆるアイドル プロセスは、実際にはプロセス内でタスクを実行しないプロセスです)プール）。プロセスがアイドル状態の場合、タスクはタスクを実行するプロセスを見つけます。現在のプロセス プール内のすべてのプロセスが非アイドル状態の場合、タスクは待機状態になり、プロセス プール内のプロセスがアイドル状態になってタスクを実行するまで、プロセス プールに出入りできません。 これはプロセス プールの役割です。
#プロセス プールの作成モジュール - マルチプロセス
プロセス プール関数の作成 - プール
| 概要 | パラメータ | 戻り値 | |
|---|---|---|---|
| プロセス プールの作成 | Processcount | プロセス プール オブジェクト |
プロセス プール オブジェクトを作成した後、そのプロセスを操作する必要があります。使用されたメソッド。メソッド (関数)。
| パラメータ | 戻り値 | ||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| func, args | None | # #close | |||||||||||||
| None | None | join | |||||||||||||
| なし | なし |
apply_async 関数のデモ ケース次に、プロセス プールの使用を練習するためのスクリプトを Pycharm で作成します。 サンプルコードは以下のとおりです: # coding:utf-8import osimport timeimport multiprocessingdef work(count):
# 定义一个 work 函数，打印输出 每次执行的次数 与 该次数的进程号
print('\'work\' 函数 第 {} 次执行，进程号为 {}'.format(count, os.getpid()))
time.sleep(3)
# print('********')if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(3)
# 定义进程池的进程数量，同一时间每次执行最多3个进程
for i in range(21):
pool.apply_async(func=work, args=(i,))
# 传入的参数是元组，因为我们只有一个 i 参数，所以我们要写成 args=(i,)
time.sleep(15)
# 这里的休眠时间是必须要加上的，否则我们的进程池还未运行，主进程就已经运行结束，对应的进程池也会关闭。実行結果は次のとおりです:
Close 関数と join 関数のデモ
サンプル コードは次のとおりです。 # coding:utf-8import osimport timeimport multiprocessingdef work(count):
# 定义一个 work 函数，打印输出 每次执行的次数 与 该次数的进程号
print('\'work\' 函数 第 {} 次执行，进程号为 {}'.format(count, os.getpid()))
time.sleep(3)
# print('********')if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(3) # 定义进程池的进程数量，同一时间每次执行最多3个进程
for i in range(21):
pool.apply_async(func=work, args=(i,))
# 传入的参数是元组，因为我们只有一个 i 参数，所以我们要写成 args=(i,)
# time.sleep(15)
pool.close()
pool.join()
実行結果は次のとおりです。
上のアニメーション、 PS: メインプロセスが常に実行され、終了しない場合。そうすれば、 後からWEB開発を学んだ後は、メインプロセスから抜け出さずに作業するのが当たり前です。長時間実行する必要があり、閉じられないタスクもありますが、1 回限りの実行スクリプトしかない場合は、
示例代码如下： # coding:utf-8import osimport timeimport multiprocessingdef work(count): # 定义一个 work 函数，打印输出 每次执行的次数 与 该次数的进程号
print('\'work\' 函数 第 {} 次执行，进程号为 {}'.format(count, os.getpid()))
time.sleep(3)
return '\'work\' 函数 result 返回值为：{}, 进程ID为：{}'.format(count, os.getpid())if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(3) # 定义进程池的进程数量，同一时间每次执行最多3个进程
results = []
for i in range(21):
result = pool.apply_async(func=work, args=(i,)) # 传入的参数是元组，因为我们只有一个 i 参数，所以我们要写成 args=(i,)
results.append(result)
for result in results:
print(result.get()) # 可以通过这个方式返回 apply_async 的返回值，
# 通过这种方式也不再需要 使用 close()、join() 函数就可以正常执行。
# time.sleep(15) # 这里的休眠时间是必须要加上的，否则我们的进程池还未运行，主进程就已经运行结束，对应的进程池也会关闭。
# pool.close()
# pool.join()
运行结果如下：
从运行结果可以看出，首先 这些都是主要依赖于 进程锁进程锁的概念锁：大家都知道，我们可以给一个大门上锁。 结合这个场景来举一个例子：比如现在有多个进程同时冲向一个 而 进程锁的加锁与解锁进程锁的使用方法：
代码示例如下： # coding:utf-8import osimport timeimport multiprocessingdef work(count, lock): # 定义一个 work 函数，打印输出 每次执行的次数 与 该次数的进程号,增加线程锁。
lock.acquire() # 上锁
print('\'work\' 函数 第 {} 次执行，进程号为 {}'.format(count, os.getpid()))
time.sleep(3)
lock.release() # 解锁
return '\'work\' 函数 result 返回值为：{}, 进程ID为：{}'.format(count, os.getpid())if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(3) # 定义进程池的进程数量，同一时间每次执行最多3个进程
manager = multiprocessing.Manager()
lock = manager.Lock()
results = []
for i in range(21):
result = pool.apply_async(func=work, args=(i, lock)) # 传入的参数是元组，因为我们只有一个 i 参数，所以我们要写成 args=(i,)
# results.append(result)
# time.sleep(15) # 这里的休眠时间是必须要加上的，否则我们的进程池还未运行，主进程就已经运行结束，对应的进程池也会关闭。
pool.close()
pool.join()
执行结果如下：
从上图中，可以看到每一次只有一个任务会被执行。由于每一个进程会被阻塞 3秒钟，所以我们的进程执行的非常慢。这是因为每一个进程进入到 work() 函数中，都会执行 其实进程锁还有很多种方法，在
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