Python 标准类库-并发执行之multiprocessing-基于进程的并行

本文主要是介绍Python 标准类库-并发执行之multiprocessing-基于进程的并行，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

实践环境

Python3.6

介绍

multiprocessing是一个支持使用类似于线程模块的API派生进程的包。该包同时提供本地和远程并发，通过使用子进程而不是线程，有效地避开了全局解释器锁。因此，multiprocessing模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。它同时在Unix和Windows上运行。

该模块还引入了在线程模块中没有类似程序的API。这方面的一个主要例子是Pool对象，它提供了一种方便的方法，可以在多个输入值的情况下，为进程之间分配输入数据（数据并行），实现并行执行函数。以下示例演示了在模块中定义此类函数，以便子进程能够成功导入该模块的常见做法。这个使用Pool实现数据并行的基本示例

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(5) as p:
        print(p.map(f, [1, 2, 3]))

控制台输出：

[1, 4, 9]

Process类

在multiprocessing中，进程是通过创建一个Process类并调用其start()方法来派生的。Process遵循threading.Thread的API。multiprocess程序的一个微小的例子:

from multiprocessing import Process

def f(name):
    print('hello', name) # 输出：hello shouke

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=f, args=('shouke',))
    p.start()
    p.join()

下面是一个扩展示例，显示所涉及的各个进程ID：

from multiprocessing import Process
import os

def info(title):
    print(title)
    print('module name:', __name__)
    print('parent process:', os.getppid())
    print('process id:', os.getpid())

def f(name):
    info('function f')
    print('hello', name)

if __name__ == '__main__':
    info('main line')
    p = Process(target=f, args=('shouke',))
    p.start()
    p.join()

控制台输出：

main line
module name: __main__
parent process: 13080
process id: 20044
function f
module name: __mp_main__
parent process: 20044
process id: 28952
hello shouke

上下文和启动方法

根据平台的不同，multiprocessing支持三种启动进程的方式。这些启动方法是

• spawn

  父进程启动一个新的python解释器进程。子进程将只继承那些运行进程对象run()方法所需的资源。特别是，来自父进程的不必要的文件描述符和句柄将不会被继承。与使用fork或forkserver相比，使用此方法启动进程相当慢。可在Unix和Windows上使用。Windows上默认使用该启动方法。

• fork

  父进程使用os.fork()来fork Python解释器。子进程在开始时实际上与父进程相同。父进程的所有资源都由子进程继承。请注意，安全地fork多线程进程是有问题的。仅在Unix上可用。Unix上默认会用该方法。

• forkserver

  当程序启动并选择forkserver启动方法时，服务器进程就会启动。从那时起，每当需要新进程时，父进程都会连接到服务器，并请求它fork一个新进程。fork服务器进程是单线程的，因此使用os.fork()是安全的。不会继承不必要的资源。在支持通过Unix管道传递文件描述符的Unix平台上可用。

To select a start method you use the set_start_method() in the if __name__ == '__main__' clause of the main module. For example

在3.4版本中进行了更改：在所有unix平台上添加了spawn，并为一些unix平台添加了forkserver。子进程不再继承Windows上的所有父级可继承句柄。

在Unix上，使用spawn或forkserver启动方法还将启动一个信号量跟踪器进程，该进程跟踪程序进程创建的未链接的命名信号量。当所有进程都退出时，信号量跟踪器将取消任何剩余信号量的链接。通常应该没有剩余信号量，但如果一个进程被信号杀死，可能会有一些“泄露”的信号量。（取消命名信号量的链接是一个严重的问题，因为系统只允许有限的数量，并且在下次重新启动之前不会自动取消链接。）

要选择启动方法，请在主模块的 if __name__ == '__main__'子句中使用set_start_method()。例如

import multiprocessing as mp

def foo(q):
    q.put('hello')

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    q = mp.Queue()
    p = mp.Process(target=foo, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get()) # 输出 hello
    p.join()

set_start_method() 在一个程序中只能用一次

或者，也可以使用get_context()来获取上下文对象。上下文对象与multiprocessing模块具有相同的API，并允许在同一程序中使用多个启动方法。

import multiprocessing as mp

def foo(q):
    q.put('hello')

if __name__ == '__main__':
    ctx = mp.get_context('spawn')
    q = ctx.Queue()
    p = ctx.Process(target=foo, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())
    p.join()

请注意，与一个上下文相关的对象可能与不同上下文的进程不兼容。特别是，使用fork上下文创建的锁不能传递给使用spawn或forkserver启动方法启动的进程。

想要使用特定启动方法的库可能应该使用get_context()来避免干扰库用户的选择

在进程之间交换对象

multiprocessing支持进程之间的两种通信信道

• 队列

  multiprocessing.Queue 类近乎是queue.Queue的克隆. 例如:

  from multiprocessing import Process, Queue
  
  def f(q):
      q.put([42, None, 'hello'])
  
  if __name__ == '__main__':
      q = Queue()
      p = Process(target=f, args=(q,))
      p.start()
      print(q.get())    # prints "[42, None, 'hello']"
      p.join()
  

  队列是线程和进程安全的。

  错误用法示例如下：

  from multiprocessing import Process, Queue
  
  q = Queue()
  
  def f():
      global q
      q.put([42, None, 'hello'])
  
  if __name__ == '__main__':
      p = Process(target=f)
      p.start()
      print(q.get())    # 取不到值
      p.join()
  

  涉及到类的时候咋处理呢？示例如下

  from multiprocessing import Process, Queue
  
  class TestClass:
      def __init__(self, q):
          self.q = q
  
      def f(self):
          self.q.put([42, None, 'hello'])
  
  if __name__ == '__main__':
      q = Queue()
      obj = TestClass(q)
      p = Process(target=obj.f)
      p.start()
      print(q.get())    # prints "[42, None, 'hello']"
      p.join()
  

  或者

  from multiprocessing import Process, Queue
  
  q = Queue()
  
  class TestClass:
      def f(self, q):
          q.put([42, None, 'hello'])
  
  
  if __name__ == '__main__':
      q = Queue()
      obj = TestClass()
      p = Process(target=obj.f, args=(q,))
      p.start()
      print(q.get())    # prints "[42, None, 'hello']"
      p.join()
  

  特别需要注意的是，由进程调用的target类函数中的其它普通属性，和其它类函数中的同名属性并不是共享的，除非也使用队列或者其它共享方式，错误用法示例如下：

  import threading
  import time
  
  from multiprocessing import Process, Queue
  
  class TestClass:
      def __init__(self, q):
          self.q = q
          self.task_done = False
  
      def f1(self):
          i = 0
          while i < 5:
              self.q.put('hello')
              time.sleep(0.3)
              i += 1
          self.task_done = True
  
      def f2(self):
          
          # while死循环了
          while not self.q.empty() or not self.task_done: # self.task_done永远为True
              try:
                  print(self.q.get_nowait())
              except Exception:
                  pass
  
      def run(self):
          thread = threading.Thread(target=self.f1,
                                    name="f1")
          thread.start()
  
          p = Process(target=self.f2)
          p.start()
  
  
  if __name__ == '__main__':
      q = Queue()
      obj = TestClass(q)
      obj.run()
  

  正确做法如下：

  import threading
  import time
  
  from multiprocessing import Process, Queue, active_children, Value
  
  class TestClass:
      def __init__(self, q, task_done):
          self.q = q
          self.task_done = task_done
  
      def f1(self):
          i = 0
          while i < 5:
              self.q.put('hello')
              time.sleep(0.3)
              i += 1
          self.task_done.value = 1
  
      def f2(self):
          item = ''
          while not self.q.empty() or self.task_done.value == 0:
              try:
                  item = self.q.get_nowait()
                  print(item)
              except Exception:
                  pass
  
      def run(self):
          thread = threading.Thread(target=self.f1,
                                    name="f1")
          thread.start()
  
          p = Process(target=self.f2)
          p.start()
  
  
  if __name__ == '__main__':
      q = Queue()
      task_done = Value('h', 0)
      obj = TestClass(q, task_done)
      obj.run()
  

  或者

• 管道

  multiprocessing.Pipe函数返回一对由管道连接的连接对象，默认情况下管道是双向的。例如：

  from multiprocessing import Process, Pipe
  
  def f(conn):
      conn.send([42, None, 'hello'])
      conn.close()
  
  if __name__ == '__main__':
      parent_conn, child_conn = Pipe()
      p = Process(target=f, args=(child_conn,))
      p.start()
      print(parent_conn.recv())   # prints "[42, None, 'hello']"
      p.join()
  

  multiprocessing.Pipe返回的两个连接对象表示管道的两端。每个连接对象都有multiprocessing.connection.send和multiprocessing.connection.recv() 方法（以及其他方法）。请注意，如果两个进程（或线程）试图同时读取或写入管道的同一端，则管道中的数据可能会被破坏。当然，同时使用不同管道末端的进程不会有破坏数据的风险。

进程同步

multiprocessing包含来自threading中所有同步原语的等效项。例如，可以使用锁来确保一次只有一个进程打印到标准输出：

from multiprocessing import Process, Lock

def f(l, i):
    l.acquire()
    try:
        print('hello world', i)
    finally:
        l.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()

    for num in range(10):
        Process(target=f, args=(lock, num)).start()

进程之间共享状态

如上所述，在进行并发编程时，通常最好尽可能避免使用共享状态。当使用多个进程时尤其如此。

但是，如果您确实需要使用一些共享数据，那么multiprocessing提供了几种方法

共享内存

可以使用multiprocessing.Value或multiprocessing.Array将数据存储在共享内存映射中。例如，以下代码

from multiprocessing import Process, Value, Array

def f(n, a):
    n.value = 3.1415927
    for i in range(len(a)):
        a[i] = -a[i]

if __name__ == '__main__':
    num = Value('d', 0.0)
    arr = Array('i', range(10))

    p = Process(target=f, args=(num, arr))
    p.start()
    p.join()

    print(num.value) # 输出：3.1415927
    print(arr[:]) # 输出：[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

创建num和arr时使用的'd'和'i'参数是数组模块使用的类型代码：'d'表示双精度浮点，'i'表示有符号整数。这些共享对象将是进程和线程安全的。

为了在使用共享内存时获得更大的灵活性，可以使用multiprocessing.sharedtypes模块，该模块支持创建从共享内存分配的任意ctypes对象。

服务器进程(Server Process)

Manager()返回的管理器对象控制一个服务器进程，该进程可保存Python对象，并允许其他进程使用代理操作它们。

管理器对象返回的管理器支持类型 list, dict, multiprocessing.managers.Namespace, multiprocessing.Lock, multiprocessing.RLock, multiprocessing.Semaphore, multiprocessing.BoundedSemaphore, multiprocessing.Condition, multiprocessing.Event, multiprocessing.Barrier, multiprocessing.Queue, multiprocessing.Value 和multiprocessing.Array。例如

from multiprocessing import Process, Manager

def f(d, l):
    d[1] = '1'
    d['2'] = 2
    d[0.25] = None
    l.reverse()

if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        l = manager.list(range(10))

        p = Process(target=f, args=(d, l))
        p.start()
        p.join()

        print(d) # 输出：{1: '1', '2': 2, 0.25: None}
        print(l) # 输出：[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

服务器进程管理器比使用共享内存对象更灵活，因为它们可以支持任意对象类型。此外，单个管理器可以由不同计算机上的进程通过网络共享。然而，它们比使用共享内存要慢。

使用进程池

Pool类代表一个工作进程池。它具有允许以几种不同方式将任务转移给工作进程的方法。

例如：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import os
from multiprocessing import Pool, TimeoutError

def f(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    # 启动 4 个工作进程
    with Pool(processes=4) as pool:
        # 输出 "[0, 1, 4,..., 81]"
        print(pool.map(f, range(10))) # 输出：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
        # 注意，此时采用的同步行，虽然是多进程，也要代码全部执行完成才会继续往下执行

        # 按任意顺序打印相同数字
        print('打印相同数字')
        for i in pool.imap_unordered(f, range(10)):
            print(i)

        # 异步计算“f(20)”
        print('异步计算“f(20)”')
        res = pool.apply_async(f, (20,))      # 仅在一个进程中运行
        print(res.get(timeout=1))             # 打印 "400"

        # 异步计算 "os.getpid()"
        print('异步计算 "os.getpid()"')
        res = pool.apply_async(os.getpid, ()) # 仅在一个进程中运行
        print(res.get(timeout=1))             # 打印进程ID

        # 异步启动多个计算，可能使用更多进程
        print('异步启动多个计算')
        multiple_results = [pool.apply_async(os.getpid, ()) for i in range(4)]
        print([res.get(timeout=1) for res in multiple_results])

        # 让单个worker进程休眠10秒
        print('让单个worker进程休眠10秒')
        res = pool.apply_async(time.sleep, (10,))
        try:
            print(res.get(timeout=1))
        except TimeoutError:
            print("遇到multiprocessing.TimeoutError")

        print("此时，pool仍可用于更多的工作")

    # 退出 with 代码块，pool就停用了
    print("现在，pool已关闭，并且不再可用")

输出：

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
打印相同数字
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
异步计算“f(20)”
400
异步计算 "os.getpid()"
13556
异步启动多个计算
[13556, 13556, 13556, 13556]
让单个worker进程休眠10秒
遇到multiprocessing.TimeoutError
此时，pool仍可用于更多的工作
现在，pool已关闭，并且不再可用

请注意，池的方法只能由创建池的进程使用。

此程序包中的功能要求 __main__模块可由子级导入。这意味着一些示例，如multiprocessing.pool.pool示例将无法在交互式解释器中工作。例如

>>> from multiprocessing import Pool
>>> p = Pool(5)
>>> def f(x):
...     return x*x
...
>>> p.map(f, [1,2,3])
Process SpawnPoolWorker-6:
Process SpawnPoolWorker-7:
Process SpawnPoolWorker-5:
Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: Can't get attribute 'f' on <module '__main__' (built-in)>
AttributeError: Can't get attribute 'f' on <module '__main__' (built-in)>

（如果你尝试这样做，它实际上会以半随机的方式输出三个交错的完整traceback，然后你可能不得不以某种方式停止主进程。）

API参考

multiprocessing包大部分复制线程模块的API。

multiprocessing.Process 和exception

Process

class multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None) 

Process对象表示在立进程中运行的活动。Process类具有threading.Thread的所有方法的等价项。

构造函数应始终使用关键字参数调用。

• group 应始终为None，它的存在只是为了与threading.Thread.target兼容。

• target 供run()方法调用的可调用对象。默认为None，表示不调用任何内容。

• name 是进程名称。

• args 是target调用的参数元组。

• kwargs 是target调用的关键字参数字典。

• daemon 用于设置将进程是否为守护进程，True - 是 或False - 否。如果为None(默认值)，则将从创建进程中继承。

默认情况下，不会向target传递任何参数。

如果子类重写构造函数，则必须确保在对进程执行其他操作之前调用基类构造函数(Process.__init__()）。

在版本3.3中更改：添加daemon参数

• run()

  表示进程活动的方法。

  可以在子类中重写此方法。标准run（）方法调用作为target参数传递给对象构造函数的可调用对象(如果有的话)，其中顺序参数和关键字参数分别取自args和kwargs参数

• start()
  启动进程活动。

  没改进程对下最多只能调用一次。 它安排在单独的进程中调用对象的run()方法。

• join([timeout])

  如果可选参数timeout为None（默认值），则该方法将阻塞，直到调用其join()方法的进程终止为止。如果timeout是一个正数，则表示最多阻塞timeout参数指定的秒数。请注意，如果该方法的进程终止或方法超时，则该方法将返回None。检查进程的退出码以确定它是否已终止。

  一个进程可以被join多次。

  注意：阻塞表示不继续往下执行，如果阻塞超时，程序继续往下还行，如果此时target未运行完成，主程序会等待其运行完成后才终止。

  进程不能join自身，因为这会导致死锁。在进程启动之前尝试join进程是错误的。

• name
  进程的名称。一个字符串，仅用于识别目的。它没有语义。多个进程可能被赋予相同的名称。

  初始名称由构造函数设置。如果没有向构造函数提供显式名称，则进程名被构造为形如Process-N1:N2:…：Nk字符串，其中每个Nk是其父进程的第N个子节点。

• is_alive()
  返回进程是否还存活

  大致上，进程对象从start()方法返回的那一刻起一直处于活动状态，直到子进程终止。

• daemon

  进程的守护进程标志，一个布尔值。这必须在调用start()之前设置。

  初始值是从创建进程时继承的。

  当进程退出时，它会尝试终止其所有守护进程子进程。

  请注意，守护进程不允许创建子进程。否则，如果守护进程在其父进程退出时被终止，它的子进程将成为孤儿进程。此外，这些不是Unix守护进程或服务，它们是正常进程，如果非守护进程退出，它们将被终止（而不是被join）。

除了threading.Thread API之外，Process对象还支持以下属性和方法：

• pid
  返回进程ID。进程派生之前，其值为None

• exitcode
  子进程的退出码。如果进程尚未终止，则其值为None。负值-N表示子进程被信号N终止。

• terminate()
  终止进程。在Unix上，这是使用SIGTERM信号完成的；在Windows上使用TerminateProcess()。请注意，退出handler和和finally子句等将不会被执行。

  请注意，进程的子进程不会被终止，它们只会成为孤儿进程

• ..略，更多参考请查阅官方文档

示例

Process的一些方法的示例用法

import multiprocessing, time, signal

p = multiprocessing.Process(target=time.sleep, args=(1000,))
print(p, p.is_alive()) # 输出：<Process(Process-1, initial)> False
p.start()
print(p, p.is_alive()) # 输出：<Process(Process-1, started)> True
p.terminate()
time.sleep(0.1)
print(p, p.is_alive()) # 输出：<Process(Process-1, stopped[SIGTERM])> False
print(p.exitcode == -signal.SIGTERM) # 输出：True

异常

• exception multiprocessing.ProcessError

  所有multiprocessing异常的基类

• exception multiprocessing.BufferTooShort

  当提供的缓冲区对象太小而无法读取消息时引发的异常。

• exception multiprocessing.AuthenticationError

  发生身份验证错误时引发的异常

• exception multiprocessing.TimeoutError

  具有timeout的方法超时引发的异常。

管道和队列

• class multiprocessing.Pipe([duplex])

  返回一对表示管道终端的multiprocessing.Connection对象(conn1，conn2)。如果duplex为True（默认值），则管道为双向管道。如果duplex为False，则管道是单向的：conn1只能用于接收消息，conn2只能用于发送消息

• class multiprocessing.Queue([maxsize])

  返回使用管道和一些锁/信号量实现的进程共享队列。当进程第一次将项目放入队列时，会启动一个feeder线程，该线程将对象从缓冲区传输到管道中。来自标准库的queue模块的常见queue.Empty和queue.Full异常被引发以发出超时信号。multiprocessing.Queue实现了Queue.Queue的所有方法，除了task_done()和join()

• qsize()

  返回队列的大致大小。由于多线程/多进程的语义，这是不可靠的。

  请注意，这可能会在Unix平台（如Mac OS X）上触发NotImplementedError，因为其未实现sem_getvalue()。

• empty()

  如果队列为空，则返回True，否则返回False。由于多线程/多处理语义的原因，这是不可靠的。

• full()

  如果队列已满，则返回True，否则返回False。由于多线程/多处理语义的原因，这是不可靠的。

• put(obj[, block[, timeout]])

  将obj放入队列。如果可选参数block为True（默认值），并且timeout为None(默认值)，则必要时阻塞，直到有可用空闲slot。如果timeout是一个正数，最多会阻塞timeout指定秒数，并抛出queue.Full异常，如果在该时间内没有可用slot的话。如果block为False，如果有可用空闲slot，则将项目放入队列中，否则抛出queue.Full异常（在这种情况下会忽略timeout）。

• put_nowait(obj)
  等价于put(obj, False)

• get([block[, timeout]])

  从队列中删除并返回被删除项目。如果参数block为True（默认值），并且timeout为None(默认值)，则获取不到项目时阻塞，直到有可获取项。如果timeout是一个正数，最多会阻塞timeout指定秒数，并抛出queue.Empty异常，如果在超时时间内没有可用项目的话。如果block为False，如果有可获取项，则立即返回项目，否则抛出queue.Empty异常（在这种情况下会忽略timeout）。

• get_nowait()
  等价于get(False)

• ..略，更多参考请查阅官方文档

...略，更多参考请查阅官方文档

杂项

• multiprocessing.active_children()

  返回当前进程的所有活动子进程的列表。调用该方法的副作用是“阻塞”任何已经完成的进程（原文：Calling this has the side effect of “joining” any processes which have already finished。）

• multiprocessing.cpu_count()

  返回系统的CPU数量。该数量并不等于当前进程可以使用的CPU数量。可用cpu的数量可以通过len(os.sched_getaffinity(0))获取，不过可能会抛NotImplementedError异常。

• multiprocessing.``current_process()

  返回当前进程对应的multiprocessing.Process对下。类似threading.current_thread()

• multiprocessing.get_all_start_methods()

  返回支持的启动方法的列表，其中第一个是默认方法。可能的启动方法有'fork', 'spawn' 和'forkserver'。在Windows上，仅 'spawn'可用。在Unix上，始终支持'fork' 和'spawn'，默认值为“'fork'。

  3.4版新增

• multiprocessing.get_start_method(allow_none=False)

  返回用于启动进程的启动方法的名称。如果尚未设置启动方法，且allow_none为False，则返回默认方法名词，如果尚未设置启动方法，并且allow_none为True，则返回None。返回值可以是'fork', 'spawn', 'forkserver' 或 None. 'fork'为Unix上的默认值，而'spawn'则是Windows上的默认值。

  3.4版新增。

• multiprocessing.``set_start_method(method)

  设置应用于启动子进程的方法。method可以是 'fork', 'spawn'或'forkserver'。请注意，最多只能调用一次，并且应该在主模块的if__name__=='__main__'子句中使用。

  3.4版新增。

• ..略，更多参考请查阅官方文档

..略，更多参考请查阅官方文档

Process工具

可以创建一个进程池，用于执行使用multiprocessing.pool.Pool类提交给它的任务。

Pool类

• class multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])

  一个进程池对象，用于控制可以向其提交作业的工作进程池。它支持带有超时和回调的异步结果，并具有并行map实现。

  • processes 是要使用的工作进程的数量。如果processes 为None，则默认使用os.cpu_count()返回的数字。
  • initializer 如果值不为None，那么每个工作进程在启动时都会调用initializer(*initargs)。
  • maxtasksperchild 是工作进程在退出并替换为新的工作进程之前可以完成的任务数，以便释放未使用的资源。默认的maxtasksperchild为None，这意味着工作进程存活时间将与进程池一样长。
  • context 用于指定用于启动工作进程的上下文。通常，进程池是使用上下文对象的函数multiprocessing.Pool()或Pool()方法创建的。在这两种情况下，上下文都设置得适当。

  请注意，池对象的方法只能由创建池的进程调用。

  3.2版新增：maxtasksperchild

  3.4版新增：context

  注意：

  池中的工作进程通常在工作队列的整个持续时间内保持存活。在其他系统（如Apache、mod_wsgi等）中发现的一种释放工作进程所持有资源的常见模式是，允许池中的工作进程在退出、清理和生成新进程以取代旧进程之前只完成一定数量的工作。池的maxtasksperchild参数向最终用户暴露了这一能力。

  apply(func[, args[, kwds]])

  使用参数args和关键字参数kwds调用func。它会阻塞，直到可获取结果为止。考虑到阻塞问题，apply_async()更适合并行执行工作。此外，func只在池的一个工作进程中执行。

  apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])

  apply()方法的变体，返回结果对象。

  如果指定了callback，那么它应该是一个接受单个参数的可调用函数。当可获取结果时，将对其应用callback，除非调用失败，在这种情况下，将对其应用error_callback。

  如果指定了error_callback，那么它应该是一个接受单个参数的可调用函数。如果目标函数失败，则会使用异常实例调用error_callback。

  回调应该立即完成，否则处理结果的线程将被阻塞。

  map(func, iterable[, chunksize])

  内置函数map()的并行等价物（不过它只支持一个iterable参数）。它会阻塞，直到可获取结果。

  该方法将iterable分割为多个块，并将这些块作为单独的任务提交给进程池。可以通过将chunksize设置为正整数来指定这些块的（近似）大小。

  map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]])

  map()方法的一个变体，它返回一个结果对象。

  如果指定了callback ，那么它应该是一个接受单个参数的可调用函数。当可获取结果时，将对其应用callback，除非调用失败，在这种情况下，将应用error_callback。

  如果指定了error_callback，那么它应该是一个接受单个参数的可调用函数。如果目标函数失败，则会使用异常实例调用error_callback。

  回调应该立即完成，否则处理结果的线程将被阻塞。

  imap(func, iterable[, chunksize])

  map()的一个更惰性版本。

  chunksize参数与map()方法使用的参数相同。对于非常长的迭代，使用较大的chunksize值可以使作业比使用默认值1更快地完成。

  此外，如果chunksize为1，则imap()方法返回的迭代器的next()方法有一个可选的timeout参数：如果无法在timeout秒内返回结果，next(timeout)将引发multiprocessing.TimeoutError

  imap_unordered(func, iterable[, chunksize])
  与imap()相同，只是返回迭代器的结果的顺序是任意的。（只有当只有一个工作进程时，才能保证顺序“正确”）

  starmap(func, iterable[, chunksize])

  类似于map()，只是iterable的元素被当做参数，不拆解。

  因此，[(1,2), (3,4)]的迭代结果是[func(1,2)，func(3,4)]。

  3.3版新增。

  starmap_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_back]]])

  starma()和map_async()的组合，对可迭代项中的可迭代项进行迭代，并在未拆解可迭代项的情况下调用func。返回一个结果对象。

  3.3版新增。

  close()
  阻止将更多任务提交到进程池中。完成所有任务后，工作进程将退出。

  terminate()

  在未完成未完成的工作的情况下立即停止工作进程。当进程池对象被垃圾回收时，将立即调用terminate()。

  join()

  等待工作进程退出。在使用join()之前，必须调用close()或terminate()。

  3.3版新增：进程池对象现在支持上下文管理协议——请参阅上下文管理器类型__enter__()返回池对象，__exit_()调用terminate()

AsyncResult类

• class multiprocessing.pool.AsyncResult

  Pool.apply_async()和Pool.map_async()返回的结果类。

get([timeout])
当结果已准备好时返回结果。如果timeout不是None，并且没有在timeout秒内获取到结果，则会引发multiprocessing.TimeoutError。如果远程调用引发了异常，则该异常将由get()重新抛出。

wait([timeout])
等待，直到结果可获取，或者直到超过timeout秒。

ready()
返回调用是否完成

successful()

返回调用是否已完成，不引发异常。如果结果还未准备好，将引发AssertionError。

进程池使用示例

from multiprocessing import Pool
import time

def f(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=4) as pool:         # start 4 worker processes
        result = pool.apply_async(f, (10,)) # evaluate "f(10)" asynchronously in a single process
        print(result.get(timeout=1))        # prints "100" unless your computer is *very* slow

        print(pool.map(f, range(10)))       # prints "[0, 1, 4,..., 81]"

        it = pool.imap(f, range(10))
        print(next(it))                     # prints "0"
        print(next(it))                     # prints "1"
        print(it.next(timeout=1))           # prints "4" unless your computer is *very* slow

        result = pool.apply_async(time.sleep, (10,))
        print(result.get(timeout=1))        # raises multiprocessing.TimeoutError

...略

这篇关于Python 标准类库-并发执行之multiprocessing-基于进程的并行的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！