python基础-进程池、submit同异步调用、shutdown参数、ProcessPoolExecutor进程池、进程池ftp

本文主要是介绍python基础-进程池、submit同异步调用、shutdown参数、ProcessPoolExecutor进程池、进程池ftp,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

      • 引入进程池
      • 使用ProcessPoolExecutor进程池
      • 使用shutdown
      • 使用submit同步调用
      • 使用submit异步调用
      • 进程池实现ftp

引入进程池

在学习线程池之前,我们先看一个例子

from multiprocessing import  Process
import  time
def task(name):print("name",name)time.sleep(1)if __name__ == "__main__":start = time.time()p1 = Process(target=task,args=("safly1",))p2 = Process(target=task, args=("safly2",))p3 = Process(target=task, args=("safly3",))p1.start()p2.start()p3.start()p1.join()p2.join()p3.join()print("main")end = time.time()print(end- start)

输出如下:

name safly1
name safly2
name safly3
main
1.2071197032928467

以上的方式是一个个创建进程,这样的耗费时间才1秒多,虽然高效,但是有什么弊端呢?
如果并发很大的话,会给服务器带来很大的压力,所以引入了进程池的概念

使用ProcessPoolExecutor进程池

Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象,对编写线程池/进程池提供了直接的支持。

通过ProcessPoolExecutor 来做示例。
我们来看一个最简单的进程池

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import  time
def task(name):print("name",name)time.sleep(1)if __name__ == "__main__":start = time.time()ex = ProcessPoolExecutor(2)for i in range(5):ex.submit(task,"safly%d"%i)ex.shutdown(wait=True)print("main")end = time.time()print(end - start)

输出如下:

E:\python\python_sdk\python.exe "E:/python/py_pro/4 进程池.py"
name safly0
name safly1
name safly2
name safly3
name safly4
main
3.212218999862671

简单解释下:
ProcessPoolExecutor(2)创建一个进程池,容量为2,循环submit出5个进程,然后就在线程池队列里面,执行多个进程,ex.shutdown(wait=True)意思是进程都执行完毕,在执行主进程的内容

使用shutdown

ex.shutdown(wait=True)是进程池内部的进程都执行完毕,才会关闭,然后执行后续代码
如果改成false呢?看如下代码

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import  time
def task(name):print("name",name)time.sleep(1)if __name__ == "__main__":start = time.time()ex = ProcessPoolExecutor(2)for i in range(5):ex.submit(task,"safly%d"%i)ex.shutdown(wait=False)print("main")end = time.time()print(end - start)

输出如下:

main
0.01500844955444336
name safly0
name safly1
name safly2
name safly3
name safly4

使用submit同步调用

同步调用:提交/调用一个任务,然后就在原地等着,等到该任务执行完毕拿到结果,再执行下一行代码

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time, random, osdef piao(name, n):print('%s is piaoing %s' % (name, os.getpid()))time.sleep(1)return n ** 2if __name__ == '__main__':p = ProcessPoolExecutor(2)start = time.time()for i in range(5):res=p.submit(piao,'safly %s' %i,i).result() #同步调用print(res)p.shutdown(wait=True)print('主', os.getpid())stop = time.time()print(stop - start)

输出如下:

E:\python\python_sdk\python.exe "E:/python/py_pro/4 进程池.py"
safly 0 is piaoing 12996
0
safly 1 is piaoing 14044
1
safly 2 is piaoing 12996
4
safly 3 is piaoing 14044
9
safly 4 is piaoing 12996
1612932
5.202786684036255Process finished with exit code 0

使用submit异步调用

异步调用: 提交/调用一个任务,不在原地等着,直接执行下一行代码


# from multiprocessing import Process,Pool
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time, random, osdef piao(name, n):print('%s is piaoing %s' % (name, os.getpid()))time.sleep(1)return n ** 2if __name__ == '__main__':p = ProcessPoolExecutor(2)objs = []start = time.time()for i in range(5):obj = p.submit(piao, 'safly %s' % i, i)  # 异步调用objs.append(obj)p.shutdown(wait=True)print('主', os.getpid())for obj in objs:print(obj.result())stop = time.time()print(stop - start)

输出如下:

E:\python\python_sdk\python.exe "E:/python/py_pro/4 进程池.py"
safly 0 is piaoing 1548
safly 1 is piaoing 7872safly 2 is piaoing 1548
safly 3 is piaoing 7872safly 4 is piaoing 15487808
0
1
4
9
16
3.202626943588257

输出信息的换行是我标识有输出停顿的
简单说下执行流程:
由于进程池容量是容纳2个进程,所以会2+2+1 三次进入线程池执行,花费3秒

如果我们改下上面的代码,修改的代码如下:

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time, random, osdef piao(name, n):print('%s is piaoing %s' % (name, os.getpid()))time.sleep(1)return n ** 2if __name__ == '__main__':p = ProcessPoolExecutor(2)objs = []start = time.time()for i in range(5):obj = p.submit(piao, 'safly %s' % i, i)  # 异步调用objs.append(obj)for obj in objs:print(obj.result())p.shutdown(wait=True)print('主', os.getpid())stop = time.time()print(stop - start)

输出如下:(同样我用换行,标识出输出的时间段了)

E:\python\python_sdk\python.exe "E:/python/py_pro/4 进程池.py"
safly 0 is piaoing 7852
safly 1 is piaoing 8484safly 2 is piaoing 7852
0
safly 3 is piaoing 8484
1safly 4 is piaoing 7852
4
9166816
3.178352117538452

进程池实现ftp

服务端:

from socket import *
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import osserver=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:breakconn.send(msg.upper())except Exception:breakif __name__ == '__main__':p=ProcessPoolExecutor(5)while True:conn,client_addr=server.accept()p.submit(talk,conn,client_addr)

客户端:

from socket import *client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)
client.connect(('127.0.0.1',8080))while True:msg=input('>>: ').strip()if not msg:continueclient.send(msg.encode('utf-8'))msg=client.recv(1024)print(msg.decode('utf-8'))

这篇关于python基础-进程池、submit同异步调用、shutdown参数、ProcessPoolExecutor进程池、进程池ftp的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1125192

相关文章

Linux kill正在执行的后台任务 kill进程组使用详解

《Linuxkill正在执行的后台任务kill进程组使用详解》文章介绍了两个脚本的功能和区别,以及执行这些脚本时遇到的进程管理问题,通过查看进程树、使用`kill`命令和`lsof`命令,分析了子... 目录零. 用到的命令一. 待执行的脚本二. 执行含子进程的脚本,并kill2.1 进程查看2.2 遇到的

从基础到高级详解Go语言中错误处理的实践指南

《从基础到高级详解Go语言中错误处理的实践指南》Go语言采用了一种独特而明确的错误处理哲学,与其他主流编程语言形成鲜明对比,本文将为大家详细介绍Go语言中错误处理详细方法,希望对大家有所帮助... 目录1 Go 错误处理哲学与核心机制1.1 错误接口设计1.2 错误与异常的区别2 错误创建与检查2.1 基础

Python版本信息获取方法详解与实战

《Python版本信息获取方法详解与实战》在Python开发中,获取Python版本号是调试、兼容性检查和版本控制的重要基础操作,本文详细介绍了如何使用sys和platform模块获取Python的主... 目录1. python版本号获取基础2. 使用sys模块获取版本信息2.1 sys模块概述2.1.1

一文详解Python如何开发游戏

《一文详解Python如何开发游戏》Python是一种非常流行的编程语言,也可以用来开发游戏模组,:本文主要介绍Python如何开发游戏的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录一、python简介二、Python 开发 2D 游戏的优劣势优势缺点三、Python 开发 3D

Python函数作用域与闭包举例深度解析

《Python函数作用域与闭包举例深度解析》Python函数的作用域规则和闭包是编程中的关键概念,它们决定了变量的访问和生命周期,:本文主要介绍Python函数作用域与闭包的相关资料,文中通过代码... 目录1. 基础作用域访问示例1:访问全局变量示例2:访问外层函数变量2. 闭包基础示例3:简单闭包示例4

Python实现字典转字符串的五种方法

《Python实现字典转字符串的五种方法》本文介绍了在Python中如何将字典数据结构转换为字符串格式的多种方法,首先可以通过内置的str()函数进行简单转换;其次利用ison.dumps()函数能够... 目录1、使用json模块的dumps方法:2、使用str方法:3、使用循环和字符串拼接:4、使用字符

Python版本与package版本兼容性检查方法总结

《Python版本与package版本兼容性检查方法总结》:本文主要介绍Python版本与package版本兼容性检查方法的相关资料,文中提供四种检查方法,分别是pip查询、conda管理、PyP... 目录引言为什么会出现兼容性问题方法一:用 pip 官方命令查询可用版本方法二:conda 管理包环境方法

基于Python开发Windows自动更新控制工具

《基于Python开发Windows自动更新控制工具》在当今数字化时代,操作系统更新已成为计算机维护的重要组成部分,本文介绍一款基于Python和PyQt5的Windows自动更新控制工具,有需要的可... 目录设计原理与技术实现系统架构概述数学建模工具界面完整代码实现技术深度分析多层级控制理论服务层控制注

pycharm跑python项目易出错的问题总结

《pycharm跑python项目易出错的问题总结》:本文主要介绍pycharm跑python项目易出错问题的相关资料,当你在PyCharm中运行Python程序时遇到报错,可以按照以下步骤进行排... 1. 一定不要在pycharm终端里面创建环境安装别人的项目子模块等,有可能出现的问题就是你不报错都安装

Python打包成exe常用的四种方法小结

《Python打包成exe常用的四种方法小结》本文主要介绍了Python打包成exe常用的四种方法,包括PyInstaller、cx_Freeze、Py2exe、Nuitka,文中通过示例代码介绍的非... 目录一.PyInstaller11.安装:2. PyInstaller常用参数下面是pyinstal