from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in ['A', 'B', 'C']:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)
time.sleep(random.random())
else:
break
if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue,并传给各个子进程:
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw,写入:
pw.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr,读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止:
print('')
print('所有数据都写入并且读完')
'''
Put A to queue...
Put B to queue...
Put C to queue...
Get A from queue.
Get B from queue.
Get C from queue.
所有数据都写入并且读完
'''
2.python进程池原理与实现演示
当需要创建的子进程数量不多时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,但如果是上百甚至上千个目标,手动的去创建进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
def main():
#Pool的默认大小是CPU的核数
po = Pool(3)# 定义一个进程池,最大进程数3,大小可以自己设置,也可写成processes=3
for i in range(0,10):
# Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
# 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))