Análisis de la instancia de piscina personalizada de Python [Problemas de modelo de productor y consumidor]

本文实例分析了Python自定义进程池。分享给大家供大家参考，具体如下：

代码说明一切：

#encoding=utf-8
#author: walker
#date: 2014-05-21
#function: 自定义进程池遍历目录下文件
from multiprocessing import Process, Queue, Lock
import time, os
#消费者
class Consumer(Process):
  def __init__(self, queue, ioLock):
    super(Consumer, self).__init__()
    self.queue = queue
    self.ioLock = ioLock
  def run(self):
    while True:
      task = self.queue.get()  #队列中无任务时，会阻塞进程
      if isinstance(task, str) and task == 'quit':
        break;
      time.sleep(1)  #假定任务处理需要1秒钟
      self.ioLock.acquire()
      print( str(os.getpid()) + ' + task)
      self.ioLock.release()
    self.ioLock.acquire()
    print 'Bye-bye'
    self.ioLock.release()
#生产者
def Producer():
  queue = Queue()  #这个队列是进程/线程安全的
  ioLock = Lock()
  subNum = 4  #子进程数量
  workers = build_worker_pool(queue, ioLock, subNum)
  start_time = time.time()
  for parent, dirnames, filenames in os.walk(r'D:\test'):
    for filename in filenames:
      queue.put(filename)
      ioLock.acquire()
      print('qsize:') + str(queue.qsize()))
      ioLock.release()
      while queue.qsize() > subNum * 10: #控制队列中任务数量
        time.sleep(1)
  for worker in workers:
    queue.put('quit')
  for worker in workers:
    worker.join()
  ioLock.acquire()
  print('Done! Time taken: {}'.format(time.time() - start_time))
  ioLock.release()
#创建进程池
def build_worker_pool(queue, ioLock, size):
  workers = []
  for _ in range(size):
    worker = Consumer(queue, ioLock)
    worker.start()
    workers.append(worker)
  return workers
if __name__ == '__main__':
  Producer()

ps：

self.ioLock.acquire()
...
self.ioLock.release()

可用：

with self.ioLock:
  ...

替代。

再来一个好玩的例子：

#encoding=utf-8
#author: walker
#date: 2016-01-06
#function: 一个多进程的好玩例子
import os, sys, time
from multiprocessing import Pool
cur_dir_fullpath = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
g_List = ['a']
#修改全局变量g_List
def ModifyDict_1():
  global g_List
  g_List.append('b')
#修改全局变量g_List
def ModifyDict_2():
  global g_List
  g_List.append('c')
#处理一个
def ProcOne(num):
  print('ProcOne ' + str(num) + ', g_List:' + repr(g_List))
#处理所有
def ProcAll():
  pool = Pool(processes = 4)
  for i in range(1, 20):
    #ProcOne(i)
    #pool.apply(ProcOne, (i,))
    pool.apply_async(ProcOne, (i,))
  pool.close()
  pool.join()
ModifyDict_1() #Modificar la variable global g_List
if __name__ == '__main__':
  ModifyDict_2() #Modificar la variable global g_List
  print('In main g_List :' + repr(g_List))
  ProcAll()

Windows7 El resultado de la ejecución es:

λ python3 demo.py
En main g_List :['a', 'b', 'c']
ProcOne 1, g_List:['a', 'b']
ProcOne 2, g_List:['a', 'b']
ProcOne 3, g_List:['a', 'b']
ProcOne 4, g_List:['a', 'b']
ProcOne 5, g_List:['a', 'b']
ProcOne 6, g_List:['a', 'b']
ProcOne 7, g_List:['a', 'b']
ProcOne 8, g_List:['a', 'b']
ProcOne 9, g_List:['a', 'b']
ProcOne 10, g_List:['a', 'b']
ProcOne 11, g_List:['a', 'b']
ProcOne 12, g_List:['a', 'b']
ProcOne 13, g_List:['a', 'b']
ProcOne 14, g_List:['a', 'b']
ProcOne 15, g_List:['a', 'b']
ProcOne 16, g_List:['a', 'b']
ProcOne 17, g_List:['a', 'b']
ProcOne 18, g_List:['a', 'b']
ProcOne 19, g_List:['a', 'b']

Ubuntu 14.04El resultado de la ejecución es:

En main g_List :['a', 'b', 'c']
ProcOne 1, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 2, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 3, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 5, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 4, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 8, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 9, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 7, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 11, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 6, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 12, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 13, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 10, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 14, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 15, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 16, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 17, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 18, g_List:['a', 'b', 'c']
ProcOne 19, g_List:['a', 'b', 'c']

Se puede ver Windows7La segunda modificación no tuvo éxito, mientras que la modificación en Ubuntu sí lo hizo. Según el autor limodou de uliweb, la razón es que en Windows se realiza mediante un subproceso de reinicio, mientras que en Linux se realiza mediante fork.

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Espero que lo descrito en este artículo pueda ayudar a todos a diseñar programas de Python.

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