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

Python的Darts库实现时间序列预测

《Python的Darts库实现时间序列预测》Darts一个集统计、机器学习与深度学习模型于一体的Python时间序列预测库,本文主要介绍了Python的Darts库实现时间序列预测,感兴趣的可以了解... 目录目录一、什么是 Darts?二、安装与基本配置安装 Darts导入基础模块三、时间序列数据结构与

Python正则表达式匹配和替换的操作指南

《Python正则表达式匹配和替换的操作指南》正则表达式是处理文本的强大工具,Python通过re模块提供了完整的正则表达式功能,本文将通过代码示例详细介绍Python中的正则匹配和替换操作,需要的朋... 目录基础语法导入re模块基本元字符常用匹配方法1. re.match() - 从字符串开头匹配2.

Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能

《Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能》大文件直传常遇到超时、网络抖动失败、失败后只能重传的问题,分片上传+断点续传可以把大文件拆成若干小块逐个上传,并在中断后从已完成分片继... 目录一、接口设计二、服务端实现(FastAPI)2.1 运行环境2.2 目录结构建议2.3 serv

通过Docker容器部署Python环境的全流程

《通过Docker容器部署Python环境的全流程》在现代化开发流程中,Docker因其轻量化、环境隔离和跨平台一致性的特性,已成为部署Python应用的标准工具,本文将详细演示如何通过Docker容... 目录引言一、docker与python的协同优势二、核心步骤详解三、进阶配置技巧四、生产环境最佳实践

Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案

《Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案》本文主要介绍了一个安全、完整、可离线部署的解决方案,用于一次性准备指定Python版本的所有包,然后导出到内网环境,感兴趣的小伙伴可以跟随... 目录为什么需要这个方案完整解决方案1. 项目目录结构2. 创建智能下载脚本3. 创建包清单生成脚本4

Python实现Excel批量样式修改器(附完整代码)

《Python实现Excel批量样式修改器(附完整代码)》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现一个Excel批量样式修改器,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一... 目录前言功能特性核心功能界面特性系统要求安装说明使用指南基本操作流程高级功能技术实现核心技术栈关键函

python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法

《python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法》本文主要介绍了python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要... 最近在做项目,需要用到给定一个程序名字就可以自动获取到这个程序在Windows系统下的绝对路径,以下

使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解

《使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解》本文详细介绍了如何使用Python通过ncmdump工具批量将.ncm音频转换为.mp3的步骤,包括安装、配置ffmpeg环... 目录1. 前言2. 安装 ncmdump3. 实现 .ncm 转 .mp34. 执行过程5. 执行结

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、

Python中 try / except / else / finally 异常处理方法详解

《Python中try/except/else/finally异常处理方法详解》:本文主要介绍Python中try/except/else/finally异常处理方法的相关资料,涵... 目录1. 基本结构2. 各部分的作用tryexceptelsefinally3. 执行流程总结4. 常见用法(1)多个e