Python进程池Pool 解决Python 进程池Pool中一些坑
qq_41131535 人气:0想了解解决Python 进程池Pool中一些坑的相关内容吗,qq_41131535在本文为您仔细讲解Python进程池Pool的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python,进程池Pool,下面大家一起来学习吧。
1 from multiprocessing import Pool,Queue。
其中Queue在Pool中不起作用,具体原因未明。
解决方案:
如果要用Pool创建进程,就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue,
与multiprocessing中的Queue不同
q=Manager().Queue()#Manager中的Queue才能配合Pool po = Pool() # 无穷多进程
2 使用进程池,在进程中调用io读写操作。
例如:
p=Pool() q=Manager().Queue() with open('/home/cctv/data/stage_file/stage_{}.txt'.format(int(time.time())), 'w') as w1: p.apply_async(write_json, args=(video_path, 0,0.6,w1,q,i[0],))
这样也不会完成进程,只能把w放到具体的函数里面,不能通过参数调用
补充:python3进程池pool使用及注意事项
1.在python中使用进程池主要就是为了并行处理任务,缩短运行时间
2.经常使用方法: 同步有 apply(), map();异步的有 apply_async(), map_async()
3. 先看几个小例子
import time from multiprocessing import Pool test = [1,2,3,4,5,6,7,8] def run(fn): time.sleep(1) return fn*fn s = time.time() for i in test: run(i) e = time.time() print('直接循环 执行时间:',e - s) pool = Pool(8) s = time.time() for i in test: pool.apply(run, (i,)) e = time.time() print('apply 执行时间:',e - s) pool1 = Pool(8) s = time.time() res = [] for i in test: r = [pool1.apply_async(run, (i,))] res.append(r) pool1.close() pool1.join() e = time.time() print([i.get() for i in r]) print('apply_async 执行时间:',e - s) pool2 = Pool(8) r = pool2.map(run,test) pool2.close() pool2.join() e1 = time.time() print(r) print('map执行时间:',e1 - e) pool3 = Pool(8) pool3.map_async(run,test) pool3.close() pool3.join() e1 = time.time() print('map_async执行时间:',e1 - e)
执行结果
直接循环 执行时间: 8.004754781723022 apply 执行时间: 8.016774654388428 [64] apply_async 执行时间: 1.1128439903259277 [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64] map执行时间: 1.181443452835083 map_async执行时间: 2.3679864406585693
除此之外,在写代码中,还涉及到变量的一些问题。就需要加锁~
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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