Analyse der benutzerdefinierten Python-Prozesspoolinstanz [Probleme mit Produzenten- und Verbrauchermodellen]

In diesem Artikel wird der benutzerdefinierte Python-Prozesspool anhand von Beispielen analysiert. Teilen Sie es als Referenz mit allen. Die Details lauten wie folgt:

Der Code erklärt alles:

#encoding=utf-8
#author: walker
#date: 2014-05-21
#function: 自定义进程池遍历目录下文件
from multiprocessing import Process, Queue, Lock
import time, os
#消费者
class Consumer(Process):
  def __init__(self, queue, ioLock):
    super(Consumer, self).__init__()
    self.queue = queue
    self.ioLock = ioLock
  def run(self):
    while True:
      task = self.queue.get()  #队列中无任务时，会阻塞进程
      if isinstance(task, str) and task == 'quit':
        break;
      time.sleep(1)  #假定任务处理需要1秒钟
      self.ioLock.acquire()
      print( str(os.getpid()) + ' ' + task)
      self.ioLock.release()
    self.ioLock.acquire()
    print 'Bye-bye'
    self.ioLock.release()
#生产者
def Producer():
  queue = Queue()  #这个队列是进程/线程安全的
  ioLock = Lock()
  subNum = 4  #子进程数量
  workers = build_worker_pool(queue, ioLock, subNum)
  start_time = time.time()
  for parent, dirnames, filenames in os.walk(r'D:\test'):
    for filename in filenames:
      queue.put(filename)
      ioLock.acquire()
      print('qsize:' + str(queue.qsize()))
      ioLock.release()
      while queue.qsize() > subNum * 10: #控制队列中任务数量
        time.sleep(1)
  for worker in workers:
    queue.put('quit')
  for worker in workers:
    worker.join()
  ioLock.acquire()
  print('Done! Time taken: {}'.format(time.time() - start_time))
  ioLock.release()
#创建进程池
def build_worker_pool(queue, ioLock, size):
  workers = []
  for _ in range(size):
    worker = Consumer(queue, ioLock)
    worker.start()
    workers.append(worker)
  return workers
if __name__ == '__main__':
  Producer()

ps :

self.ioLock.acquire()
...
self.ioLock.release()

Verfügbar:

with self.ioLock:
  ...

Ersatz.

Ein weiteres lustiges Beispiel:

#encoding=utf-8
#author: walker
#date: 2016-01-06
#function: 一个多进程的好玩例子
import os, sys, time
from multiprocessing import Pool
cur_dir_fullpath = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
g_List = ['a']
#修改全局变量g_List
def ModifyDict_1():
  global g_List
  g_List.append('b')
#修改全局变量g_List
def ModifyDict_2():
  global g_List
  g_List.append('c')
#处理一个
def ProcOne(num):
  print('ProcOne ' + str(num) + ', g_List:' + repr(g_List))
#处理所有
def ProcAll():
  pool = Pool(processes = 4)
  for i in range(1, 20):
    #ProcOne(i)
    #pool.apply(ProcOne, (i,))
    pool.apply_async(ProcOne, (i,))
  pool.close()
  pool.join()
ModifyDict_1() #修改全局变量g_List
if __name__ == '__main__':
  ModifyDict_2() #修改全局变量g_List
  print('In main g_List :' + repr(g_List))
  ProcAll()

Das Ergebnis der Ausführung unter Windows 7:

λ python3 demo.py
In main g_List :['a', 'b', 'c']
ProcOne 1, g_List:['a', 'b']
ProcOne 2, g_List:['a', 'b']
ProcOne 3, g_List:['a', 'b']
ProcOne 4, g_List:['a', 'b']
ProcOne 5, g_List:['a', 'b']
ProcOne 6, g_List:['a', 'b']
ProcOne 7, g_List:['a', 'b']
ProcOne 8, g_List:['a', 'b']
ProcOne 9, g_List:['a', 'b']
ProcOne 10, g_List:['a', 'b']
ProcOne 11, g_List:['a', 'b']
ProcOne 12, g_List:['a', 'b']
ProcOne 13, g_List:['a', 'b']
ProcOne 14, g_List:['a', 'b']
ProcOne 15, g_List:['a', 'b']
ProcOne 16, g_List:['a', 'b']
ProcOne 17, g_List:['a', 'b']
ProcOne 18, g_List:['a', 'b']
ProcOne 19, g_List:['a', 'b']

Das Ergebnis der Ausführung unter Ubuntu 14.04:

In main g_List :['a', 'b', 'c']
ProcOne 1, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 2, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 3, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 5, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 4, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 8, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 9, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 7, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 11, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 6, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 12, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 13, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 10, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 14, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 15, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 16, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 17, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 18, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 19, g_List:['a', 'b', 'c']

Sie können sehen, dass die zweite Änderung unter Windows 7 erfolgte nicht erfolgreich, und die Änderung war unter Ubuntu erfolgreich. Laut limodou, dem Autor von uliweb, liegt der Grund darin, dass unter Windows der untergeordnete Prozess durch einen Neustart implementiert wird; unter Linux wird er durch einen Fork implementiert.

Weitere Artikel zur Analyse benutzerdefinierter Python-Prozesspoolinstanzen [Probleme mit Produzenten- und Verbrauchermodellen] finden Sie auf der chinesischen PHP-Website!