强大的Manage

上一篇的数据共享的方式只有两种结构Value和Array。Python中提供了强大的Manage专门用来做数据共享的，其支持的类型非常多，包括，Value， Array，list，dict， Queue, Lock等。

1 from multiprocessing import Process, Manager 2 def func(dt, lt): 3     for i in range(10): 4         key = 'arg' + str(i) 5         dt[key] = i * i 6  7     lt += range(11, 16) 8 if __name__ == "__main__": 9     manager = Manager()10     dt = manager.dict()11     lt = manager.list()12 13     p = Process(target=func, args=(dt, lt))14     p.start()15     p.join()16     print(dt)17     print(lt)18 19 输出结果：20 {
   'arg8': 64, 'arg9': 81, 'arg0': 0, 'arg1': 1, 'arg2': 4, 'arg3': 9, 'arg4': 16, 'arg5': 25, 'arg6': 36, 'arg7': 49}21 [11, 12, 13, 14, 15]

 

进程池

Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程。

例子

1 import multiprocessing 2 import time 3 def fun(msg): 4     print("############start######{0}".format(msg)) 5     time.sleep(3) 6     print("########end########{0}".format(msg)) 7  8 if __name__=="__main__": 9     pool = multiprocessing.Pool(processes=3)10     for i in xrange(1,6):11         msg = "hell{0}".format(i)12         pool.apply_async(fun,(msg,))13     print("#########start main########")14     pool.close()15     pool.join()16     #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束17     print("#########end main##############")18 19 输出结果：20 ########start main########21 ############start######hell122 ############start######hell223 ############start######hell324 ########end########hell125 ############start######hell426 ########end########hell227 ############start######hell528 ########end########hell329 ########end########hell430 ########end########hell531 #########end main##############

 

进程池

阻塞和非阻塞的区别：

Pool.apply_async 非阻塞，定义的进程池进程最大数可以同时执行。

Pool.apply 一个进程结束，释放回进程池，下一个进程才可以开始