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Python怎么实现多任务的多线程处理

时间:2024-4-26 10:11     作者:韩俊     分类: Python


这篇文章主要讲解了“Python怎么实现多任务的多线程处理”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python怎么实现多任务的多线程处理”吧!

1 多线程实现多任务

1.1 什么是线程?

进程是操作系统分配程序执行资源的单位,而线程是进程的一个实体,是CPU调度和分配的单位。一个进程肯定有一个主线程,我们可以在一个进程里创建多个线程来实现多任务。

1.2 一个程序实现多任务的方法

实现多任务,我们可以用几种方法。

(1)在主进程里面开启多个子进程,主进程和多个子进程一起处理任务。

(2)在主进程里开启多个子线程,主线程和多个子线程一起处理任务。

(3)在主进程里开启多个协程,多个协程一起处理任务。

注意:因为用多个线程一起处理任务,会产生线程安全问题,所以在开发中一般使用多进程+多协程来实现多任务。

1.3 多线程的创建方式

1.3.1 创建threading.Thread对象

import threading
p1 = threading.Thread(target=[函数名],args=([要传入函数的参数]))
p1.start()  # 启动p1线程

我们来模拟一下多线程实现多任务。

假如你在用网易云音乐一边听歌一边下载。网易云音乐就是一个进程。假设网易云音乐内部程序是用多线程来实现多任务的,网易云音乐开两个子线程。一个用来缓存音乐,用于现在的播放。一个用来下载用户要下载的音乐的。这时候的代码框架是这样的:

import threading
import time
 
def listen_music(name):
    while True:
        time.sleep(1)
        print(name,"正在播放音乐")
 
 
def download_music(name):
    while True:
        time.sleep(2)
        print(name,"正在下载音乐")
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = threading.Thread(target=listen_music,args=("网易云音乐",))
    p2 = threading.Thread(target=download_music,args=("网易云音乐",))
    p1.start()
    p2.start()

输出:

观察上面的输出代码可以知道:

CPU是按照时间片轮询的方式来执行子线程的。cpu内部会合理分配时间片。时间片到a程序的时候,a程序如果在休眠,就会自动切换到b程序。

严谨来说,CPU在某个时间点,只在执行一个任务,但是由于CPU运行速度和切换速度快,因为看起来像多个任务在一起执行而已。

1.3.2 继承threading.Thread,并重写run

除了上面的方法创建线程,还有另一种方法。可以编写一个类,继承threaing.Thread类,然后重写父类的run方法。

import threading
import time
 
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(5):
            time.sleep(1)
            print(self.name,i)
 
t1 = MyThread()
t2 = MyThread()
t3 = MyThread()
t1.start()
t2.start()
t3.start()

输出:

运行时无序的,说明已经启用了多任务。

下面是threading.Thread提供的线程对象方法和属性:

  • start():创建线程后通过start启动线程,等待CPU调度,为run函数执行做准备;

  • run():线程开始执行的入口函数,函数体中会调用用户编写的target函数,或者执行被重载的run函数;

  • join([timeout]):阻塞挂起调用该函数的线程,直到被调用线程执行完成或超时。通常会在主线程中调用该方法,等待其他线程执行完成。

  • name、getName()&setName():线程名称相关的操作;

  • ident:整数类型的线程标识符,线程开始执行前(调用start之前)为None;

  • isAlive()、is_alive():start函数执行之后到run函数执行完之前都为True;

  • daemon、isDaemon()&setDaemon():守护线程相关;

1.4 线程何时开启,何时结束

(1)子线程何时开启,何时运行 当调用thread.start()时 开启线程,再运行线程的代码

(2)子线程何时结束 子线程把target指向的函数中的语句执行完毕后,或者线程中的run函数代码执行完毕后,立即结束当前子线程

(3)查看当前线程数量 通过threading.enumerate()可枚举当前运行的所有线程

(4)主线程何时结束 所有子线程执行完毕后,主线程才结束

示例一:

import threading
import time
  
def run():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print(i)
 
t1 = threading.Thread(target=run)
t1.start()
print("我会在哪里出现")

输出:

为什么主进程(主线程)的代码会先出现呢?因为CPU采用时间片轮询的方式,如果轮询到子线程,发现他要休眠1s,他会先去运行主线程。所以说CPU的时间片轮询方式可以保证CPU的最佳运行。

那如果我想主进程输出的那句话运行在结尾呢?该怎么办呢?这时候就需要用到 join() 方法了。

1.5 线程的 join() 方法

import threading
import time
 
def run():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print(i)
 
t1 = threading.Thread(target=run)
t1.start()
t1.join()  
print("我会在哪里出现")

输出:

join() 方法可以阻塞主线程(注意只能阻塞主线程其他子线程是不能阻塞的),直到 t1 子线程执行完,再解阻塞。

1.6 多线程共享全局变量出现的问题

我们开两个子线程,全局变量是0,我们每个线程对他自加1,每个线程加一百万次,这时候就会出现问题了,来,看代码:

import threading
import time
 
num = 0
 
def work1(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        temp = num
        num = temp + 1
    print(num)
 
 
def work2(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        temp = num
        num = temp + 1
    print(num)
 
 
if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=work1,args=(1000000,))
    t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
    t1.start()
    t2.start()
 
    while len(threading.enumerate()) != 1:
        time.sleep(1)
    print(num)

输出

1459526 # 第一个子线程结束后全局变量一共加到这个数
1588806 # 第二个子线程结束后全局变量一共加到这个数
1588806 # 两个线程都结束后,全局变量一共加到这个数

奇怪了,我不是每个线程都自加一百万次吗?照理来说,应该最后的结果是200万才对的呀。问题出在哪里呢?

我们知道CPU是采用时间片轮询的方式进行几个线程的执行。

假设我CPU先轮询到work1(),num此时为100,在我运行到第10行时,时间结束了!此时,赋值了,但是还没有自加!即temp=100num=100

然后,时间片轮询到了work2(),进行赋值自加。num=101了。

又回到work1()的断点处,num=temp+1,temp=100,所以num=101。

就这样!num少了一次自加!在次数多了之后,这样的错误积累在一起,结果只得到158806!

这就是线程安全问题

1.7 互斥锁可以弥补部分线程安全问题。(互斥锁和GIL锁是不一样的东西!)

       当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候,需要进行同步控制

       线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁。

       互斥锁为资源引入一个状态:锁定/非锁定

       某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成“非锁定”,其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。

互斥锁有三个常用步骤:

lock = threading.Lock()  # 取得锁
lock.acquire()  # 上锁
lock.release()  # 解锁

下面让我们用互斥锁来解决上面例子的线程安全问题。

import threading
import time
 
num = 0
lock = threading.Lock()  # 取得锁
def work1(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        lock.acquire()  # 上锁
        temp = num
        num = temp + 1
        lock.release()  # 解锁
    print(num)
 
 
def work2(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        lock.acquire()  # 上锁
        temp = num
        num = temp + 1
        lock.release()  # 解锁
    print(num)
 
 
if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=work1,args=(1000000,))
    t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
    t1.start()
    t2.start()
 
    while len(threading.enumerate()) != 1:
        time.sleep(1)
    print(num)

输出:

1945267 # 第一个子线程结束后全局变量一共加到这个数
2000000 # 第二个子线程结束后全局变量一共加到这个数
2000000 # 两个线程都结束后,全局变量一共加到这个数

1.8 线程池ThreadPoolExecutor

Python3.2
开始,标准库为我们提供了
concurrent.futures
模块,它提供了
ThreadPoolExecutor
ProcessPoolExecutor
两个类,实现了对
threading
multiprocessing
的进一步抽象(这里主要关注线程池),不仅可以帮我们自动调度线程,还可以做到:

  • 主线程可以获取某一个线程(或者任务的)的状态,以及返回值。

  • 当一个线程完成的时候,主线程能够立即知道。

  • 让多线程和多进程的编码接口一致。

1.8.1 创建线程池

示例:

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
 
# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times
 
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# 通过submit函数提交执行的函数到线程池中,submit函数立即返回,不阻塞
task1 = executor.submit(get_html, (3))
task2 = executor.submit(get_html, (2))
# done方法用于判定某个任务是否完成
print("1: ", task1.done())
# cancel方法用于取消某个任务,该任务没有放入线程池中才能取消成功
print("2: ", task2.cancel())
time.sleep(4)
print("3: ", task1.done())
# result方法可以获取task的执行结果
print("4: ", task1.result())

输出:

  • ThreadPoolExecutor构造实例的时候,传入max_workers参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。

  • 使用submit函数来提交线程需要执行的任务(函数名和参数)到线程池中,并返回该任务的句柄(类似于文件、画图),注意submit()不是阻塞的,而是立即返回。

  • 通过submit函数返回的任务句柄,能够使用done()方法判断该任务是否结束。上面的例子可以看出,由于任务有2s的延时,在task1提交后立刻判断,task1还未完成,而在延时4s之后判断,task1就完成了。

  • 使用cancel()方法可以取消提交的任务,如果任务已经在线程池中运行了,就取消不了。这个例子中,线程池的大小设置为2,任务已经在运行了,所以取消失败。如果改变线程池的大小为1,那么先提交的是task1,task2还在排队等候,这是时候就可以成功取消。

  • 使用result()方法可以获取任务的返回值。查看内部代码,发现这个方法是阻塞的。

1.8.2 as_completed

上面虽然提供了判断任务是否结束的方法,但是不能在主线程中一直判断啊。有时候我们是得知某个任务结束了,就去获取结果,而不是一直判断每个任务有没有结束。这是就可以使用

as_completed
方法一次取出所有任务的结果。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time
 
# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times
 
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url
all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls]
 
for future in as_completed(all_task):
    data = future.result()
    print("in main: get page {}s success".format(data))
 
# 执行结果
# get page 2s finished
# in main: get page 2s success
# get page 3s finished
# in main: get page 3s success
# get page 4s finished
# in main: get page 4s success

   as_completed()
方法是一个生成器,在没有任务完成的时候,会阻塞,在有某个任务完成的时候,会
yield
这个任务,就能执行for循环下面的语句,然后继续阻塞住,循环到所有的任务结束。从结果也可以看出,先完成的任务会先通知主线程

1.8.3 map

除了上面的

as_completed
方法,还可以使用
executor.map
方法,但是有一点不同。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
 
# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times
 
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url
 
for data in executor.map(get_html, urls):
    print("in main: get page {}s success".format(data))
# 执行结果
# get page 2s finished
# get page 3s finished
# in main: get page 3s success
# in main: get page 2s success
# get page 4s finished
# in main: get page 4s success

使用

map
方法,无需提前使用
submit
方法
map
方法
python
标准库中的
map
含义相同,都是将序列中的每个元素都执行同一个函数。上面的代码就是对
urls
的每个元素都执行
get_html
函数,并分配各线程池。可以看到执行结果与上面的
as_completed
方法的结果不同,输出顺序和
urls
列表的顺序相同
,就算2s的任务先执行完成,也会先打印出3s的任务先完成,再打印2s的任务完成。

1.8.4 wait

   wait
方法可以让主线程阻塞,直到满足设定的要求。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED
import time
 
# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times
 
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url
all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls]
wait(all_task, return_when=ALL_COMPLETED)
print("main")
# 执行结果 
# get page 2s finished
# get page 3s finished
# get page 4s finished
# main

   wait
方法接收3个参数,等待的任务序列、超时时间以及等待条件。等待条件
return_when
默认为
ALL_COMPLETED
,表明要等待所有的任务都结束。可以看到运行结果中,确实是所有任务都完成了,主线程才打印出
main
。等待条件还可以设置为
FIRST_COMPLETED
,表示第一个任务完成就停止等待。

2 多进程实行多任务

2.1 多线程的创建方式

创建进程的方式和创建线程的方式类似:

  • 实例化一个multiprocessing.Process的对象,并传入一个初始化函数对象(initial function )作为新建进程执行入口;

  • 继承multiprocessing.Process,并重写run函数;

2.1.1 方式1

在开始之前,我们要知道什么是进程。道理很简单,你平时电脑打开QQ客户端,就是一个进程。再打开一个QQ客户端,又是一个进程。那么,在python中如何用一篇代码就可以开启几个进程呢?通过一个简单的例子来演示:

import multiprocessing
import time
 
 
def task1():
    while True:
        time.sleep(1)
        print("I am task1")
 
def task2():
    while True:
        time.sleep(2)
        print("I am task2")
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task1)  # multiprocessing.Process创建了子进程对象p1
    p2 = multiprocessing.Process(target=task2)  # multiprocessing.Process创建了子进程对象p2
    p1.start()  # 子进程p1启动
    p2.start()  # 子进程p2启动
    print("I am main task")  # 这是主进程的任务

输出:

可以看到子进程对象是由multiprocessing模块中的Process类创建的。除了p1,p2两个被创建的子进程外。当然还有主进程。主进程就是我们从头到尾的代码,包括子进程也是由主进程创建的。

注意的点有:

(1)首先解释一下并发:并发就是当任务数大于cpu核数时,通过操作系统的各种任务调度算法,实现多个任务“一起”执行。(实际上总有一些任务不在执行,因为切换任务相当快,看上去想同时执行而已。)

(2)当是并发的情况下,子进程主进程的运行都是没有顺序的,CPU会采用时间片轮询的方式,哪个程序先要运行就先运行哪个。

(3)主进程会默认等待所有子进程执行完毕后,它才会退出。所以在上面的例子中,p1,p2子进程是死循环进程,主进程的最后一句代码print("I am main task")虽然运行完了,但是主进程并不会关闭,他会一直等待着子进程。

(4)主进程默认创建的是非守护进程。注意,结合3.和5.看。

(5)但是!如果子进程守护进程的话,那么主进程运行完最后一句代码后,主进程会直接关闭,不管你子进程运行完了没有!

2.1.2 方式2

from multiprocessing import Process  
import os, time
 
class CustomProcess(Process):
    def __init__(self, p_name, target=None):
        # step 1: call base __init__ function()
        super(CustomProcess, self).__init__(name=p_name, target=target, args=(p_name,))
 
    def run(self):
        # step 2:
        # time.sleep(0.1)
        print("Custom Process name: %s, pid: %s "%(self.name, os.getpid()))
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = CustomProcess("process_1")
    p1.start()
    p1.join()
    print("subprocess pid: %s"%p1.pid)
    print("current process pid: %s" % os.getpid())

输出:

这里可以思考一下,如果像多线程一样,存在一个全局的变量share_data,不同进程同时访问share_data会有问题吗?

由于每一个进程拥有独立的内存地址空间且互相隔离,因此不同进程看到的share_data是不同的、分别位于不同的地址空间,同时访问不会有问题。这里需要注意一下。

2.2 守护进程

测试下:

import multiprocessing
import time
 
 
def task1():
    while True:
        time.sleep(1)
        print("I am task1")
 
def task2():
    while True:
        time.sleep(2)
        print("I am task2")
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task1)
    p2 = multiprocessing.Process(target=task2)
    p1.daemon = True  # 设置p1子进程为守护进程
    p2.daemon = True  # 设置p2子进程为守护进程
    p1.start()
    p2.start()
    print("I am main task")

输出:

I am main task

输出结果是不是有点奇怪。为什么p1,p2子进程都没有输出的?

让我们来整理一下思路:

  • 创建p1,p2子进程

  • 设置p1,p2子进程为守护进程

  • p1,p2子进程开启

  • p1,p2子进程代码里面都有休眠时间,所以cpu为了不浪费时间,先做主进程后续的代码。

  • 执行主进程后续的代码,print("I am main task")

  • 主进程后续的代码执行完成了,所以剩下的子进程是守护进程的,全都要关闭了。但是,如果主进程的代码执行完了,有两个子进程,一个是守护的,一个非守护的,怎么办呢?其实,他会等待非守护的那个子进程运行完,然后三个进程一起关闭。

  • p1,p2还在休眠时间内就被终结生命了,所以什么输出都没有。

例如,把P1设为非守护进程:

import multiprocessing
import time
 
 
def task1():
    i = 1
    while i < 5:
        time.sleep(1)
        i += 1
        print("I am task1")
 
def task2():
    while True:
        time.sleep(2)
        print("I am task2")
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task1)
    p2 = multiprocessing.Process(target=task2)
    p2.daemon = True  # 设置p2子进程为守护进程
    p1.start()
    p2.start()
    print("I am main task")

输出:

里面涉及到两个知识点:

(1)当主进程结束后,会发一个消息给子进程(守护进程),守护进程收到消息,则立即结束

(2)CPU是按照时间片轮询的方式来运行多进程的。哪个合适的哪个运行,如果你的子进程里都有time.sleep。那我CPU为了不浪费资源,肯定先去干点其他的事情啊。

那么,守护进程随时会被中断,他的存在意义在哪里的?

其实,守护进程主要用来做与业务无关的任务,无关紧要的任务,可有可无的任务,比如内存垃圾回收,某些方法的执行时间的计时等。

2.3 创建的子进程要传入参数

import multiprocessing
 
 
def task(a,b,*args,**kwargs):
    print("a")
    print("b")
    print(args)
    print(kwargs)
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task,args=(1,2,3,4,5,6),kwargs={"name":"chichung","age":23})
    p1.start()
    print("主进程已经运行完最后一行代码啦")

输出:

子进程要运行的函数需要传入变量a,b,一个元组,一个字典。我们创建子进程的时候,变量a,b要放进元组里面,task函数取的时候会把前两个取出来,分别赋值给a,b了。

2.4 子进程几个常用的方法

p.start开始执行子线程
p.name查看子进程的名称
p.pid查看子进程的id
p.is_alive判断子进程是否存活
p.join(timeout)

阻塞主进程,当子进程p运行完毕后,再解开阻塞,让主进程运行后续的代码

如果timeout=2,就是阻塞主进程2s,这2s内主进程不能运行后续的代码。过了2s后,就算子进程没有运行完毕,主进程也能运行后续的代码

p.terminate终止子进程p的运行
import multiprocessing
 
def task(a,b,*args,**kwargs):
    print("a")
    print("b")
    print(args)
    print(kwargs)
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task,args=(1,2,3,4,5,6),kwargs={"name":"chichung","age":23})
    p1.start()
    print("p1子进程的名字:%s" % p1.name)
    print("p1子进程的id:%d" % p1.pid)
    p1.join()
    print(p1.is_alive())

输出:

2.5 进程之间是不可以共享全局变量

进程之间是不可以共享全局变量的,即使子进程与主进程。道理很简单,一个新的进程,其实就是占用一个新的内存空间,不同的内存空间,里面的变量肯定不能够共享的。实验证明如下:

示例一:

import multiprocessing
 
g_list = [123]
 
def task1():
    g_list.append("task1")
    print(g_list)
 
def task2():
    g_list.append("task2")
    print(g_list)
 
def main_process():
    g_list.append("main_processs")
    print(g_list)
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task1)
    p2 = multiprocessing.Process(target=task2)
    p1.start()
    p2.start()
    main_process()
    print("11111: ", g_list)

输出:

[123, "main_processs"]
11111: [123, "main_processs"]
[123, "task1"]
[123, "task2"]

示例二:

import multiprocessing
import time
 
 
def task1(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        temp = num
        num = temp + 1
    print(num)
    print("I am task1")
 
def task2(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        temp = num
        num = temp + 1
    print(num)
    print("I am task2")
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task1, args=(100000,)  # multiprocessing.Process创建了子进程对象p1
    p2 = multiprocessing.Process(target=task2, args=(100000,)  # multiprocessing.Process创建了子进程对象p2
    p1.start()  # 子进程p1启动
    p2.start()  # 子进程p2启动
    print("I am main task")  # 这是主进程的任务

输出:

2.6 python进程池:multiprocessing.pool

进程池可以理解成一个队列,该队列可以容易指定数量的子进程,当队列被任务占满之后,后续新增的任务就得排队,直到旧的进程有任务执行完空余出来,才会去执行新的任务。

在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。

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,才会创建新的进程来它。

2.6.1 使用进程池(非阻塞)

#coding: utf-8
import multiprocessing
import time
 
def func(msg):
    print("msg:", msg)
    time.sleep(3)
    print("end")
 
if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) # 设定进程的数量为3
    for i in range(4):
        msg = "hello %d" %(i)
        pool.apply_async(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes,当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
 
    print("Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
    pool.close()
    pool.join()   #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
    print("Sub-process(es) done.")

输出:

函数解释

  • apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞,apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的(理解区别,看例1例2结果区别)

  • close() 关闭pool,使其不在接受新的任务。

  • terminate() 结束工作进程,不在处理未完成的任务。

  • join() 主进程阻塞,等待子进程的退出, join方法要在close或terminate之后使用。

apply(), apply_async():

  • apply()
    : 阻塞主进程, 并且一个一个按顺序地执行子进程, 等到全部子进程都执行完毕后 ,继续执行 apply()后面主进程的代码

  • apply_async()
    非阻塞异步的, 他不会等待子进程执行完毕, 主进程会继续执行, 他会根据系统调度来进行进程切换

执行说明:创建一个进程池pool,并设定进程的数量为3,xrange(4)会相继产生四个对象[0, 1, 2, 4],四个对象被提交到pool中,因pool指定进程数为3,所以0、1、2会直接送到进程中执行,当其中一个执行完事

标签: python

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