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python 进程池(multiprocessing.Pool)和线程池(threadpool.ThreadPool)的区别与实例_multiprocessing.pool.threadpool

multiprocessing.pool.threadpool

zhen24于 2019-01-07 20:50:13 发布


一般我们是通过动态创建子进程(或子线程)来实现并发服务器的,但是会存在这样一些缺点:

  1、动态创建进程(或线程)比较耗费时间,这将导致较慢的服务器响应。 
  2、动态创建的子进程通常只用来为一个客户服务,这样导致了系统上产生大量的细微进程(或线程)。进程和线程间的切换将消耗大量CPU时间。 
  3、动态创建的子进程是当前进程的完整映像,当前进程必须谨慎的管理其分配的文件描述符和堆内存等系统资源,否则子进程可能复制这些资源,从而使系统的可用资源急剧下降,进而影响服务器的性能。 所以呢,就引入了进程池与线程池的概念。 

首先我们先来一个简单的例子来看下两者实现有什么区别:

#并发十条线程求1加到1亿的和

  1. import threadpool
  2.  
  3. #调用sum函数求和
  4. def sum(start,end):
  5.     sum=0
  6.     for i in range(start,end+1):
  7.         sum+=i
  8.     return sum
  9.  
  10. #定义结果统一回调
  11. totalsum=0
  12. def onresult(req,sum):
  13.     global totalsum
  14.     totalsum+=sum
  15.  
  16. #并发10条线程并求和
  17. def threadpoolSum():
  18.     # 创建需求列表
  19.     reqlist = []
  20.     for i in range(10):
  21.         reqlist.append(([i * 10 ** 7 + 1, 10 ** 7 * (i + 1)], None))
  22.   #创建需求
  23.     reqs = threadpool.makeRequests(sum, reqlist, callback=onresult)
  24.     # 创建线程为10的线程池
  25.     mypool = threadpool.ThreadPool(10)
  26.   #把需求添加到线程池
  27.     for item in reqs:
  28.         mypool.putRequest(item)
  29.  
  30.     # 阻塞等待
  31.     mypool.wait()
  32.     # 打印结果
  33.     print(totalsum)
  34.  
  35. #程序主入口
  36. if __name__ == '__main__':
  37.     threadpoolSum()

  1. 接下来我们来看下进程池:
  2. import multiprocessing
  3. #调用sum函数求和
  4. def sum(start,end):
  5.     sum=0
  6.     for i in range(start,end+1):
  7.         sum+=i
  8.     return sum
  9. #结果统一回调并处理
  10. totalsum=0
  11. def onresult(sum):
  12.      global totalsum
  13.      totalsum+=sum
  14. def MultiprocessPoolSum():
  15.    #创建10条进程池
  16.    mypool = multiprocessing.Pool(10)
  17.   #并发10条进程
  18.    for i in range(10):
  19.       mypool.apply_async(sum, (i * 10 ** 7 + 1, 10 ** 7 * (i + 1)), callback=onresult)
  20.   #关闭进程池
  21.    mypool.close()
  22.   #阻塞等待
  23.    mypool.join()
  24.    print(totalsum)
  25.  
  26. #程序主入口
  27. if __name__ == '__main__':
  28.     MultiprocessPoolSum()

尽管进程和线程两者大体相似,但还是有所区别:
首先体现在并发上:
  线程池并发数据需要先创建需求,再添加得到线程池当中,而进程池它默认就有两种并发模式,第一种是apply,这是进程的同步,而第二种apply_async则是异步,不需要先创建需求。

其次体现在回调上:
   线程池默认回调上,其除了自身返回的结果外,它还会单独的返回一个系统的(告诉我们那条线程完成了什么任务);而进程池回调就是我们所返回的值,系统不会单独回调一个值。
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