极客教程Python 进程池
1. 介绍
在并发编程中，进程池是一种常用的技术，它可以提高程序的执行效率。Python 提供了多个模块，如 multiprocessing、concurrent.futures，可以用于创建进程池。本文将详细介绍 Python 进程池的使用。
2. 进程池的作用
进程池允许我们创建一组进程，并自动管理它们的生命周期。当需要执行耗时的操作时，可以将任务分发给进程池，由进程池中的多个子进程并发地执行任务，最后将结果返回给主进程。
进程池的主要作用有：
– 提高并发处理任务的能力，有效利用多核 CPU 的优势
– 控制并发进程的数量，避免资源消耗过大
– 自动管理进程的生命周期，减少了手动创建和销毁进程的代码
3. 使用 multiprocessing 模块创建进程池
multiprocessing 是 Python 中用于编写多进程程序的标准库之一。下面是使用 multiprocessing 模块创建进程池的示例代码：
import multiprocessing
def task(n):
print(f'Processing task {n}')
result = n * n
return result
def main():
# 创建进程池，指定进程数为 4
pool = multiprocessing.Pool(4)
# 执行 10 个任务
results = pool.map(task, range(10))
# 输出结果
for result in results:
print(result)
# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果：
Processing task 0
Processing task 1
Processing task 2
Processing task 3
0
1
4
9
Processing task 4
Processing task 5
Processing task 6
Processing task 7
Processing task 8
Processing task 9
16
25
在上述示例中，首先定义了一个 task 函数，它接收一个参数 n，并返回 n * n 的结果。接下来，在 main 函数中创建了一个进程池，并指定了进程数为 4。然后，使用 pool.map 方法将任务分发给进程池中的进程进行并发执行。最后，通过遍历 results 来输出结果。
值得注意的是，在使用 multiprocessing 模块创建进程池时，需要确保主进程在 if __name__ == '__main__' 条件中运行，以避免多次创建进程。
4. 使用 concurrent.futures 模块创建进程池
concurrent.futures 是 Python 3 新增的模块，它提供了更高级的接口用于并发编程。concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 类分别用于创建线程池和进程池。
下面是使用 ProcessPoolExecutor 类创建进程池的示例代码：
import concurrent.futures
def task(n):
print(f'Processing task {n}')
result = n * n
return result
def main():
# 创建进程池，指定进程数为 4
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(4) as executor:
# 执行 10 个任务
results = executor.map(task, range(10))
# 输出结果
for result in results:
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果与之前相同：
Processing task 0
Processing task 1
Processing task 2
Processing task 3
0
1
4
Processing task 4
Processing task 5
Processing task 6
Processing task 7
Processing task 8
Processing task 9
9
16
在上述示例中，使用 with 语句创建了一个 ProcessPoolExecutor 对象，并指定了进程数为 4。然后，使用 executor.map 方法将任务分发给进程池中的进程进行并发执行。最后，通过遍历 results 来输出结果。
5. 进程池中返回结果的顺序
在上述示例中，我们将任务分发给进程池，并通过 map 方法获取结果。进程池会自动将任务结果按照任务执行的顺序返回。即任务 n 的结果会排在任务 n-1 的结果之前。这是因为进程池内部会对任务进行调度，保证结果按照任务的提交顺序返回。
6. 控制进程池的并发数
在创建进程池时，可以通过指定进程数来控制并发的进程数量。但是，并不是并发的进程数量越多越好，应该根据实际情况进行权衡，避免因为进程数过多导致系统资源的过度消耗。
当进程池中的进程数达到指定数量时，新的任务会被添加到一个队列中，待空闲进程可用时再进行执行。这样可以保持并发进程的数量在一个合理的范围内。
7. 进程池中的异常处理
在使用进程池时，如果任务函数抛出异常，异常将被进程池中的某个进程捕获。为了避免异常被忽略，我们可以通过 concurrent.futures 模块中的 ProcessPoolExecutor 类的 submit 方法来提交任务，并通过 result 方法获取任务的结果并处理异常。
下面是一个示例代码，演示了进程池中的异常处理：
import concurrent.futures
def task(n):
print(f'Processing task {n}')
if n == 3:
raise ValueError('Invalid value')
result = n * n
return result
def main():
# 创建进程池，指定进程数为 4
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(4) as executor:
# 提交任务，并处理异常
results = [executor.submit(task, i) for i in range(10)]
# 获取任务结果，并处理异常
for future in concurrent.futures.as_completed(results):
try:
result = future.result()
print(result)
except Exception as e:
print(f'An error occurred: {e}')
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果：
Processing task 0
Processing task 1
Processing task 2
Processing task 3
Processing task 4
Processing task 5
Processing task 6
Processing task 7
0
1
An error occurred: Invalid value
4
9
Processing task 8
16
Processing task 9
25
在上述示例中，我们使用了 executor.submit 方法来提交任务，并将返回结果保存在一个列表中。然后，通过遍历 concurrent.futures.as_completed 方法的返回结果来获取任务的结果。