python多進(jìn)程執(zhí)行方法apply_async使用說明
apply_async簡介
python在同一個(gè)線程中多次執(zhí)行同一方法時(shí),該方法執(zhí)行耗時(shí)較長且每次執(zhí)行過程及結(jié)果互不影響,如果只在主進(jìn)程中執(zhí)行,效率會(huì)很低,因此使用multiprocessing.Pool(processes=n)及其apply_async()方法提高程序執(zhí)行的并行度從而提高程序的執(zhí)行效率,其中processes=n為程序并行執(zhí)行的進(jìn)程數(shù)。
apply_async使用簡明代碼
import multiprocessing #method為多次調(diào)用的方法 def method(param): pass if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=5) params= ['param1', 'param2', 'param3', 'param4', 'param5'] for param in params: pool.apply_async(method, args=(param, )) pool.close()
使用總結(jié):
apply_async是異步非阻塞式,不用等待當(dāng)前進(jìn)程執(zhí)行完畢,隨時(shí)跟進(jìn)操作系統(tǒng)調(diào)度來進(jìn)行進(jìn)程切換,即多個(gè)進(jìn)程并行執(zhí)行,提高程序的執(zhí)行效率。
補(bǔ)充:記錄python multiprocessing Pool的map和apply_async方法
遇到的問題
在學(xué)習(xí)python多進(jìn)程時(shí),進(jìn)程上運(yùn)行的方法接收多個(gè)參數(shù)和多個(gè)結(jié)果時(shí)遇到了問題,現(xiàn)在經(jīng)過學(xué)習(xí)在這里總結(jié)一下
Pool.map()多參數(shù)任務(wù)
在給map方法傳入帶多個(gè)參數(shù)的方法不能達(dá)到預(yù)期的效果,像下面這樣
def job(x ,y): return x * y if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool() res = pool.map(job, 2, 3) print res
所以只能通過對有多個(gè)參數(shù)的方法進(jìn)行封裝,在進(jìn)程中運(yùn)行封裝后的方法如下
def job(x ,y): return x * y def job1(z): return job(z[0], z[1]) if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool() res = pool.map(job1, [(2, 3), (3, 4)]) print res
這樣就能達(dá)到傳遞多個(gè)參數(shù)的效果
ps:如果需要得到多個(gè)結(jié)果可以傳入多個(gè)元組在一個(gè)列表中
Pool.apply_async()輸出多個(gè)迭代結(jié)果
在使用apply_async()方法接收多個(gè)參數(shù)的方法時(shí),在任務(wù)方法中正常定義多個(gè)參數(shù),參數(shù)以元組形式傳入即可
但是給apply_async()方法傳入多個(gè)值獲取多個(gè)迭代結(jié)果時(shí)就會(huì)報(bào)錯(cuò),因?yàn)樵摲椒ㄖ荒芙邮找粋€(gè)值,所以可以將該方法放入一個(gè)列表生成式中,如下
def job(x): return x * x if __name__ == "__main__": pool multiprocessing.Pool() res = [pool.apply_async(target=job, (i,)) for i in range(3)] print [r.get() for r in res]
python 3中提供了starmap和startmap_async兩個(gè)方法
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。
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