Python进程池调用外部 python进程池map

一、进程池
1、 每开启进程，开启属于这个进程的内存空间（寄存器 堆栈 文件），进程越多操作系统的调度越频繁
2、进程池：
（1）python中的 先创建一个属于进程的池子
（2）这个池子指定能存放多少个进程
（3）先将这些进程建好
3、更高级的进程池（有上下限）

from multiprocessing import Pool,Process
import time
def func(n):
    for i in range(10):
        print(n+1)
if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    pool = Pool(5)                #有五个进程的池子
    pool.map(func,range(100))     #100个任务,传的参数必须是可迭代的，map:自带close和join方法
    t1 = time.time() - start
    start = time.time()
    '''与进程池做对比同样100个任务'''
    p_list = []
    for i in range(100):
        p = Process(target=func,args=(i,))
        p_list.append(p)
        p.start()
    for p in p_list:p.join()
    t2 = time.time() - start
    print(t1,t2)

输出结果：

0.28822946548461914 5.494309902191162

4、p.apply（同步），p.apply_async（异步）调用

from multiprocessing import Pool
import os,time
def func(n):
    print('start func%s'%n,os.getpid())
    time.sleep(1)
    print('end func%s' % n, os.getpid())
if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    for i in range(10):
        # p.apply(func,args=(i,))  #同步调用（不好）等待本次进程提交完再提交下一个任务
        p.apply_async(func, args=(i,))  # 异步调用和主进程完全异步，需要手动close和join
    p.close()
    p.join()

5、获取返回值

from multiprocessing import Pool
import time
def func(i):
    time.sleep(0.5)
    return i*i

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    ret_lst = []
    for i in range(10):
        # res = p.apply(func,args=(i,)) #apply的结果就是func的返回值
        res = p.apply_async(func, args=(i,))  # apply的结果就是func的返回值
        ret_lst.append(res)
    for res in ret_lst:print(res.get())  #get()：阻塞等待结果

输出结果：

0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

map()返回值

from multiprocessing import Pool
import time
def func(i):
    time.sleep(0.5)
    return i*i

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    ret = p.map(func,range(10))
    print(ret)

输出结果：

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

6、回调函数

import os
from multiprocessing import Pool
def func1(n):
    print('in func1',os.getpid())
    return n*n

def func2(nn):
    print('in func2',os.getpid())
    print(nn)

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    p.apply_async(func1,args=(10,),callback=func2)  #fun1的返回值作为回调函func2的参数，然后执行func2
    p.close()
    p.join()

输出结果：

支持打印的话会打印（in func1 12333）
in func2 10296
100

二、复习

1、apply:同步的：只有当func执行完后才会继续向下执行其他代码，ret = apply(func,args = ())返回值就是func的return
2、map：自带close，和join，所有的结果是join
3、apply_async：异步的，当func被注册进入一个程序之后，程序就继续向下执行，返回值：apply_async返回的对象obj，为了用户能从中获取func的返回值obj.get()，get会阻塞直到对应的func执行完毕拿到结果；使用apply_async给进程池分配任务；需要先close后join来保持多进程和主进程代码的同步性
4、回调函数：是在主进程中执行的

from multiprocessing import Pool
def func1(n):
    return n+1
def func2(m):
    print(m)

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    for i in range(0,5):
        p.apply_async(func1,args=(i,),callback=func2)
    p.close()
    p.join()

输出结果：

1
2
3
4
5

例1：回调函数爬取数据例子

import requests
from multiprocessing import Pool

def gets(url):
    ret = requests.get(url)
    if ret.status_code == 200:
       return url,ret.content.decode('utf-8')

def call_back(args):
    url,content = args
    print(url,len(content))

if __name__ == '__main__':
    url_list = [
        'http://www.baidu.com',
        'javascript:void(0)',
        'javascript:void(0)',
        'http://www.sohu.com/',
    ]
    p = Pool(5)
    for url in url_list:
        p.apply_async(gets,args=(url,),callback=call_back)
    p.close()
    p.join()

输出结果：

http://www.baidu.com 2287
http://www.sohu.com/ 179481

例2：爬取电影信息例子

import re
from urllib.request import urlopen
from multiprocessing import Pool

def get_page(url,pattern):
    response=urlopen(url).read().decode('utf-8')
    return pattern,response

def parse_page(info):
    pattern,page_content=info
    res=re.findall(pattern,page_content)
    for item in res:
        dic={
            'index':item[0].strip(),
            'title':item[1].strip(),
            'actor':item[2].strip(),
            'time':item[3].strip(),
        }
        print(dic)
if __name__ == '__main__':
    regex = r'<dd>.*?<.*?class="board-index.*?>(\d+)</i>.*?title="(.*?)".*?class="movie-item-info".*?<p class="star">(.*?)</p>.*?<p class="releasetime">(.*?)</p>'
    pattern1=re.compile(regex,re.S)
    url_dic={'http://maoyan.com/board/7':pattern1,}
    p=Pool()
    res_l=[]
    for url,pattern in url_dic.items():
             res=p.apply_async(get_page,args=(url,pattern),callback=parse_page)
             res_l.append(res)

    for i in res_l:
             i.get()

输出结果:

{‘index’: ‘1’, ‘title’: ‘海王’, ‘actor’: ‘主演：杰森·莫玛,艾梅柏·希尔德,妮可·基德曼’, ‘time’: ‘上映时间：2018-12-07’}
 {‘index’: ‘2’, ‘title’: ‘印度合伙人’, ‘actor’: ‘主演：阿克谢·库玛尔,拉迪卡·艾普特,索娜姆·卡普尔’, ‘time’: ‘上映时间：2018-12-14’}
 {‘index’: ‘3’, ‘title’: ‘叶问外传：张天志’, ‘actor’: ‘主演：张晋,戴夫·巴蒂斯塔,柳岩’, ‘time’: ‘上映时间：2018-12-21’}
 {‘index’: ‘4’, ‘title’: ‘龙猫’, ‘actor’: ‘主演：秦岚,糸井重里,岛本须美’, ‘time’: ‘上映时间：2018-12-14’}
 {‘index’: ‘5’, ‘title’: ‘毒液：致命守护者’, ‘actor’: ‘主演：汤姆·哈迪,米歇尔·威廉姆斯,里兹·阿迈德’, ‘time’: ‘上映时间：2018-11-09’}
 {‘index’: ‘6’, ‘title’: ‘无名之辈’, ‘actor’: ‘主演：陈建斌,任素汐,潘斌龙’, ‘time’: ‘上映时间：2018-11-16’}
 {‘index’: ‘7’, ‘title’: ‘生活万岁’, ‘actor’: ‘主演：李安甫,胡兆翠,康昕’, ‘time’: ‘上映时间：2018-11-27’}
 {‘index’: ‘8’, ‘title’: ‘恐龙王’, ‘actor’: ‘主演：王衡,吕佩玉,孙晔’, ‘time’: ‘上映时间：2018-11-10’}
 {‘index’: ‘9’, ‘title’: ‘蜘蛛侠：平行宇宙’, ‘actor’: ‘主演：彭昱畅,沙梅克·摩尔,杰克·M·约翰森’, ‘time’: ‘上映时间：2018-12-21’}
 {‘index’: ‘10’, ‘title’: ‘绿毛怪格林奇’, ‘actor’: ‘主演：本尼迪克特·康伯巴奇,卡梅伦·丝蕾,拉什达·琼斯’, ‘time’: ‘上映时间：2018-12-14’}

5、进程池socket应用
server端:

import socket
from multiprocessing import Pool

def func(conn):
    conn.send(b'hello')
    ret = conn.recv(1024).decode('utf-8')
    print(ret)

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    sk = socket.socket()
    sk.bind(('127.0.0.1',8080))
    sk.listen(5)
    while True:
        conn, addr = sk.accept()
        p.apply_async(func,args=(conn,))
        conn.close()
        sk.close()

client端:

import socket
sk = socket.socket()
sk.connect(('127.0.0.1',8080))

ret = sk.recv(1024).decode('utf-8')
print(ret)
msg = input('>>').encode('utf-8')
sk.send(msg)