python实现通过队列完成进程间的多任务功能示例

本文实例讲述了python实现通过队列完成进程间的多任务功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

1.通过队列完成进程间的多任务

import multiprocessing

def download_data(q):
  """下载数据"""
  # 模拟从网上下载数据
  data = [11, 22, 33, 44]

  # 向队列中写入数据
  for temp in data:
    q.put(temp)
  print("----数据下载完成并且已存入队列----")

def analysis_data(q):
  """数据处理"""
  waitting_analysis_data = list()
  # 从队列中获取数据
  while True:
    data = q.get()
    waitting_analysis_data.append(data)
    if q.empty():
      break
  print(waitting_analysis_data)

def main():
  # 1.创建一个队列
  q = multiprocessing.Queue()
  q1 = multiprocessing.Process(target=download_data, args=(q,))
  q2 = multiprocessing.Process(target=analysis_data, args=(q,))
  q1.start()
  q2.start()

if __name__ == '__main__':
  main()

2.进程池pool

在程序实际处理问题过程中，忙时会有成千上万的任务需要被执行，闲时可能只有零星任务。那么在成千上万个任务需要被执行的时候，我们就需要去创建成千上万个进程么？首先，创建进程需要消耗时间，销毁进程也需要消耗时间。第二即便开启了成千上万的进程，操作系统也不能让他们同时执行，这样反而会影响程序的效率。因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程。那么我们要怎么做呢？

在这里，要给大家介绍一个进程池的概念，定义一个池子，在里面放上固定数量的进程，有需求来了，就拿一个池中的进程来处理任务，等到处理完毕，进程并不关闭，而是将进程再放回进程池中继续等待任务。如果有很多任务需要执行，池中的进程数量不够，任务就要等待之前的进程执行任务完毕归来，拿到空闲进程才能继续执行。也就是说，池中进程的数量是固定的，那么同一时间最多有固定数量的进程在运行。这样不会增加操作系统的调度难度，还节省了开闭进程的时间，也一定程度上能够实现并发效果。

案例：

from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def worker(msg):
  t_start = time.time()
  print("进程%s开始执行，进程号为%d" % (msg, os.getpid()))
  # random.random()随机生成0-1之间的浮点数
  time.sleep(random.random()*2)
  t_stop = time.time()
  print("进程",msg,"执行完成,耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))

def main():
  # 定义一个进程池，最大进程数为3
  po = Pool(3)
  for i in range(10):
    # Pool().apply_async(要调用的目标，(传递给目标的参数元组，))
    # 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,))

  print("----start----")
  # 关闭进程池，关闭后po不再接受新的请求
  po.close()
# 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
  po.join()

  print("----end----")

if __name__ == '__main__':
  main()

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python进程与线程操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》、《Python+MySQL数据库程序设计入门教程》及《Python常见数据库操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

赞 (0)

相关推荐

  • python多任务及返回值的处理方法

    废话不多说,直接上代码! # coding:utf-8 from multiprocessing import Pool import time def keywords(title, content, top_n=5): print u'关键词提取...' print title, content, top_n time.sleep(3) return 0, [u"晴", u"多云"] def category(title, content): print u'文

  • Python协程操作之gevent(yield阻塞，greenlet)，协程实现多任务(有规律的交替协作执行)用法详解

    本文实例讲述了Python 协程操作之gevent(yield阻塞,greenlet),协程实现多任务(有规律的交替协作执行)用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 实现多任务:进程消耗的资源最大,线程消耗的资源次之,协程消耗的资源最少(单线程). gevent实现协程,gevent是通过阻塞代码(例如网络延迟等)来自动切换要执行的任务,所以在进行IO密集型程序时(例如爬虫),使用gevent可以提高效率(有效利用网络延迟的时间去执行其他任务). GIL(全局解释器锁)是C语言版本的Python

  • python实现单线程多任务非阻塞TCP服务端

    本文实例为大家分享了python实现单线程多任务非阻塞TCP服务端的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # coding:utf-8 from socket import * # 1.创建服务器socket sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) # 2.绑定主机和端口 addr = ('', 7788) # sock.bind(addr) # 3. 设置最大监听数目,并发 sock.listen(10) # 4. 设置成非阻塞 sock.setblocking(

  • Python多线程同步---文件读写控制方法

    1.实现文件读写的文件ltz_schedule_times.py #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 import os def ReadTimes(): res = [] if os.path.exists('schedule_times.txt'): fp = open('schedule_times.txt', 'r') else: os.system('touch schedule_times.txt') fp = open('schedule_ti

  • Python实现多线程下载文件的代码实例

    实现简单的多线程下载,需要关注如下几点:1.文件的大小:可以从reponse header中提取,如"Content-Length:911"表示大小是911字节2.任务拆分:指定各个线程下载的文件的哪一块,可以通过request header中添加"Range: bytes=300-400"(表示下载300~400byte的内容),注意可以请求的文件的range是[0, size-1]字节的.3.下载文件的聚合:各个线程将自己下载的文件块保存为临时文件,所有线程都完

  • Python实现简单的多任务mysql转xml的方法

    本文实例讲述了Python实现简单的多任务mysql转xml的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 为了需求导出的格式尽量和navicat导出的xml一致. 用的gevent,文件i/o操作会阻塞,所以并不会完全异步. 1. mysql2xml.py: # -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2014/12/27 @author: Yoki ''' import gevent import pymysql from pymysql.cursors impo

  • python 多线程将大文件分开下载后在合并的实例

    废话不多说了,上代码吧: import threading import requests import time import os class Mythread(threading.Thread): def __init__(self,url,startpos,endpos,f): super(Mythread,self).__init__() self.url=url self.startpos=startpos self.endpos=endpos self.fd=f def downl

  • python开发之基于thread线程搜索本地文件的方法

    python开发之基于thread线程搜索本地文件的方法

    本文实例讲述了python开发之基于thread线程搜索本地文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 先来看看运行效果图: 利用多个线程处理搜索的问题,我们可以发现他很快.... 下面是代码部分: # A parallelized "find(1)" using the thread module. # This demonstrates the use of a work queue and worker threads. # It really does do more sta

  • python多线程案例之多任务copy文件完整实例

    python多线程案例之多任务copy文件完整实例

    本文实例讲述了python多线程案例之多任务copy文件.分享给大家供大家参考,具体如下: import os import multiprocessing def copy_file(q,file_name, old_folder_name, new_folder_name): """完成文件的复制""" old_f = open(old_folder_name+"/"+file_name, "rb")

  • python多任务之协程的使用详解

    1|0使用yield完成多任务 import time def test1(): while True: print("--1--") time.sleep(0.5) yield None def test2(): while True: print("--2--") time.sleep(0.5) yield None if __name__ == "__main__": t1 = test1() t2 = test2() while True

  • Python多线程下载文件的方法

    本文实例讲述了Python多线程下载文件的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: import httplib import urllib2 import time from threading import Thread from Queue import Queue from time import sleep proxy = 'your proxy'; opener = urllib2.build_opener( urllib2.ProxyHandler({'http':proxy

  • 对Python多线程读写文件加锁的实例详解

    Python的多线程在io方面比单线程还是有优势,但是在多线程开发时,少不了对文件的读写操作.在管理多个线程对同一文件的读写操作时,就少不了文件锁了. 使用fcntl 在linux下,python的标准库有现成的文件锁,来自于fcntl模块.这个模块提供了unix系统fcntl()和ioctl()的接口. 对于文件锁的操作,主要需要使用 fcntl.flock(fd, operation)这个函数. 其中,参数 fd 表示文件描述符:参数 operation 指定要进行的锁操作,该参数的取值有如

随机推荐