python进程池作用展示及实例解析

进程池

Pool类描述了一个工作进程池，他有几种不同的方法让任务卸载工作进程。

进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。

我们可以用Pool类创建一个进程池， 展开提交的任务给进程池。

我们来举一个例子：

#apply
from  multiprocessing import Pool
import time

def f1(i):
    time.sleep(0.5)
    print(i)
    return i + 100
if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(5)
    for i in range(1,31):
        pool.apply(func=f1,args=(i,))
        
#apply_async
def f1(i):
    time.sleep(0.5)
    print(i)
    return i + 100
def f2(arg):
    print(arg)
    
if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(5)
    for i in range(1,31):
        pool.apply_async(func=f1,args=(i,),callback=f2)
    pool.close()
    pool.join()

一个进程池对象可以控制工作进程池的哪些工作可以被提交，它支持超时和回调的异步结果，有一个类似map的实现。

processes ：使用的工作进程的数量，如果processes是None那么使用 os.cpu_count()返回的数量。

initializer： 如果initializer是None，那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。

maxtasksperchild：工作进程退出之前可以完成的任务数，完成后用一个心的工作进程来替代原进程，来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None，意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。

context: 用在制定工作进程启动时的上下文，一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池，两种方法都适当的设置了context

注意：Pool对象的方法只可以被创建pool的进程所调用。

以上就是本篇文章所讲述的所有内容，这篇文章主要介绍了python进程池的相关知识，希望你能借助资料从而理解上述所说的内容。希望我在这片文章所讲述的内容能够对你有所帮助，让你学习python更加轻松。

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