python進程池作用展示及實例解析

在以下的文章之中我們來了解一下什麼是python中的進程池。了解python進程池的相關知識，以及進程池在python程式設計之中能起到什麼樣的作用。

進程池

Pool類別描述了一個工作進程池，他有幾個不同的方法可以讓任務卸載工作進程。

進程池內部維護一個進程序列，當使用時，則去進程池中取得一個進程，如果進程池序列中沒有可供使用的進進程，那麼程式就會等待，直到進程池中有可用進程為止。

我們可以用Pool類別建立一個進程池， 展開提交的任務給進程池。

我們來舉一個例子：

#apply
from  multiprocessing import Pool
import time

def f1(i):
    time.sleep(0.5)
    print(i)
    return i + 100
if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(5)
    for i in range(1,31):
        pool.apply(func=f1,args=(i,))
        
#apply_async
def f1(i):
    time.sleep(0.5)
    print(i)
    return i + 100
def f2(arg):
    print(arg)
    
if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(5)
    for i in range(1,31):
        pool.apply_async(func=f1,args=(i,),callback=f2)
    pool.close()
    pool.join()

一個進程池物件可以控制工作進程池的哪些工作可以被提交，它支援超時和回調的非同步結果，有一個類似map的實現。

processes ：使用的工作進程的數量，如果processes是None那麼使用 os.cpu_count()傳回的數量。

initializer： 如果initializer是None，那麼每一個工作進程會在開始的時候呼叫initializer(*initargs)。

maxtasksperchild：工作進程退出之前可以完成的任務數，完成後用一個心的工作進程來取代原始進程，來讓閒置的資源被釋放。 maxtasksperchild預設是None，表示只要Pool存在工作進程就會一直存活。

context: 用在製定工作進程啟動時的上下文，一般使用multiprocessing.Pool() 或一個context物件的Pool()方法來建立一個池，兩種方法都適當的設定了context

注意：Pool物件的方法只可以被建立pool的程序所呼叫。

以上就是本篇文章所講述的所有內容，這篇文章主要介紹了python進程池的相關知識，希望你能藉助資料從而理解上述所說的內容。希望我在這片文章所講述的內容能夠對你有幫助，讓你學習python更加輕鬆。

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