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我們經(jīng)常需要使用多線程或多進程來實現(xiàn)并發(fā)操作。在Python內(nèi)置庫multiprocessing中已經(jīng)封裝了一些常用的進程池方法。本文目錄導(dǎo)讀:1、什么是進程池?2、如何使用Python內(nèi)置庫multiprocessing建立一個簡單的進場池?3、回調(diào)函數(shù):讓你更好地控制任務(wù)執(zhí)行流程

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在編寫Python程序時,我們經(jīng)常需要使用多線程或多進程來實現(xiàn)并發(fā)操作。然而,在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和計算密集型任務(wù)中,僅僅使用多線程或者多進程可能會導(dǎo)致CPU資源的浪費和程序運行時間的延長。因此,為了提高程序效率和性能,我們可以采用一種更加高級的技術(shù)——進程池。什么是進程池?
簡單來說,進程池就是一組預(yù)先創(chuàng)建好的可重復(fù)利用的子進程。它們被放置在一個隊列中等待分配任務(wù),并且當(dāng)有新任務(wù)到達時便會立即執(zhí)行相應(yīng)操作。這樣做不但可以減少系統(tǒng)開銷(避免頻繁地創(chuàng)建/銷毀子進 程),還可以有效地控制并發(fā)度以及保證系統(tǒng)穩(wěn)定性。如何使用Python內(nèi)置庫multiprocessing建立一個簡單的進場池?
通常情況下,我們需要手動去管理每個子 進 程 的啟動、結(jié)束和結(jié)果返回等流 程 ,這很容易導(dǎo)致代碼量過大、耗費時間太久甚至出現(xiàn)死鎖等問題。幸運地是,在Python內(nèi)置庫multiprocessing中已經(jīng)封裝了一些常用的進程池方法,可以幫助我們輕松地構(gòu)建一個高效、簡潔和優(yōu)雅的并發(fā)程序。
下面是一個簡單的例子:
```python
import multiprocessing
def func(x):
return x ** 2
if __name__ == '__main__':
with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
results = pool.map(func, range(10))
print(results)
```
在這段代碼中,我們首先定義了一個函數(shù)func(x),它接收一個整數(shù)參數(shù)x,并返回其平方值。然后,在主程序中使用multiprocessing.Pool()創(chuàng)建了一個包含4個進程的進程池對象pool。接著,通過調(diào)用pool.map()方法將range(10)作為輸入序列傳遞給func函數(shù)進行處理,并把結(jié)果保存到results變量中。最后,輸出results即可得到預(yù)期結(jié)果。回調(diào)函數(shù):讓你更好地控制任務(wù)執(zhí)行流程
雖然上述例子已經(jīng)非常簡潔明了,但實際情況往往比這要復(fù)雜得多——有時候需要對每個任務(wù)加入一些前置條件或者后續(xù)操作等才能保證程序正確性和效率。
此時,回調(diào)函數(shù)就成為了必不可少的工具之一。所謂“回調(diào)”,就是指當(dāng)某個事件觸發(fā)時會自動執(zhí)行相應(yīng)的函數(shù)(也稱為“響應(yīng)回調(diào)”),以達到實現(xiàn)特定功能的目的。在進程池中,我們可以通過指定回調(diào)函數(shù)來控制任務(wù)執(zhí)行流程,并根據(jù)需要進行一些額外操作。
下面是一個帶有回調(diào)函數(shù)的例子:
def callback(result):
print('Result:', result)
for i in range(10):
pool.apply_async(func, args=(i,), callback=callback)
這段代碼與前面那個例子相似,不同之處在于我們使用了pool.apply_async()方法代替了pool.map()方法,并且增加了一個名為callback 的回調(diào)函數(shù)(它會在每次func完成后自動被觸發(fā))。此時,程序?qū)凑枕樞蛑饌€提交任務(wù)給進程池處理,并在任務(wù)完成后自動執(zhí)行相關(guān)操作。
本文標(biāo)題:進程池與回調(diào)函數(shù):讓你的程序更高效、更優(yōu)雅
新聞來源:http://www.dlmjj.cn/article/djgjsso.html


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