进程池

如何要有进程池呢？

当需要操作多个文件，或者多个任务的的时候，需要并发多进程来解决，但需要注意几点问题：

1，执行的任务远大于核数

2，操作系统不可能无限的开进程，开多了肯定会卡死

3，进程开的越多，效率越低

考虑到这么多问题，那么我们就来引入进程池的概念吧！

进程池：顾名思义，就是放进程的池子，但还是他会规定个数，然后在后面的进程会利用原有的进程来执行程序，提高效率。

定义一个进程池：

Pool([numprocess  [,initializer [, initargs]]]):创建进程池

1 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值
2 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None
3 initargs：是要传给initializer的参数组

主要方法：

1 p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()
2 p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。
3    
4 p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
5 P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用

这里要强调的是:方法1，他是一种串行的执行方式，效率低，建议不要用

应用

from multiprocessing import Pool
import os,time
def work(n):
    print('%s run' %os.getpid())
    time.sleep(3)
    return n**2

if __name__ == '__main__':
    p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply(work,args=(i,)) #同步运行,阻塞、直到本次任务执行完毕拿到res
        res_l.append(res)
    print(res_l)

from multiprocessing import Pool
import os,time
def work(n):
    print('%s run' %os.getpid())
    time.sleep(3)
    return n**2

if __name__ == '__main__':
    p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
    res_l=[]
    for i in range(10):
        res=p.apply_async(work,args=(i,)) #同步运行,阻塞、直到本次任务执行完毕拿到res
        res_l.append(res)

    #异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用jion，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果，否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了
    p.close()
    p.join()
    for res in res_l:
        print(res.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get

关于进程在套接字上的应用

#Pool内的进程数默认是cpu核数，假设为4（查看方法os.cpu_count()）
#开启6个客户端，会发现2个客户端处于等待状态
#在每个进程内查看pid，会发现pid使用为4个，即多个客户端公用4个进程
from socket import *
from multiprocessing import Pool
import os

server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
server.bind(('127.0.0.1',8080))
server.listen(5)

def talk(conn,client_addr):
    print('进程pid: %s' %os.getpid())
    while True:
        try:
            msg=conn.recv(1024)
            if not msg:break
            conn.send(msg.upper())
        except Exception:
            break

if __name__ == '__main__':
    p=Pool()
    while True:
        conn,client_addr=server.accept()
        p.apply_async(talk,args=(conn,client_addr))
        # p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问

from socket import *

client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))


while True:
    msg=input('>>: ').strip()
    if not msg:continue

    client.send(msg.encode('utf-8'))
    msg=client.recv(1024)
    print(msg.decode('utf-8'))

重要的知识来了：回调函数 关键字：callpack=函数名

需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数

我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。

from multiprocessing import Pool
import requests
import json
import os

def get_page(url):
    print('<进程%s> get %s' %(os.getpid(),url))
    respone=requests.get(url)
    if respone.status_code == 200:
        return {'url':url,'text':respone.text}

def pasrse_page(res):
    print('<进程%s> parse %s' %(os.getpid(),res['url']))
    parse_res='url:<%s> size:[%s]
' %(res['url'],len(res['text']))
    with open('db.txt','a') as f:
        f.write(parse_res)


if __name__ == '__main__':
    urls=[
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.python.org',
        'https://www.openstack.org',
        'https://help.github.com/',
        'http://www.sina.com.cn/'
    ]

    p=Pool(3)
    res_l=[]
    for url in urls:
        res=p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=pasrse_page)
        res_l.append(res)

    p.close()
    p.join()
    print([res.get() for res in res_l]) #拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了