这篇文章主要介绍“Python多进程multiprocessing包有哪些工具”，在日常操作中，相信很多人在Python多进程multiprocessing包有哪些工具问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python多进程multiprocessing包有哪些工具”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
在初步了解Python多进程之后，我们可以继续探索multiprocessing包中更加高级的工具。这些工具可以让我们更加便利地实现多进程。
进程池
进程池 (Process Pool)可以创建多个进程。这些进程就像是随时待命的士兵，准备执行任务(程序)。一个进程池中可以容纳多个待命的士兵。
“三个进程的进程池”
比如下面的程序:
import multiprocessing as muldef f(x): return x**2pool = mul.Pool(5)rel = pool.map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])print(rel)我们创建了一个容许5个进程的进程池 (Process Pool) 。Pool运行的每个进程都执行f()函数。我们利用map()方法，将f()函数作用到表的每个元素上。这与built-in的map()函数类似，只是这里用5个进程并行处理。如果进程运行结束后，还有需要处理的元素，那么的进程会被用于重新运行f()函数。除了map()方法外，Pool还有下面的常用方法。
apply_async(func,args) 从进程池中取出一个进程执行func，args为func的参数。它将返回一个AsyncResult的对象，你可以对该对象调用get()方法以获得结果。
close() 进程池不再创建新的进程
join() wait进程池中的全部进程。必须对Pool先调用close()方法才能join。
练习
有下面一个文件download.txt。
www.sina.com.cnwww.163.comwww.iciba.comwww.cnblogs.comwww.qq.comwww.douban.com使用包含3个进程的进程池下载文件中网站的首页。(你可以使用subprocess调用wget或者curl等下载工具执行具体的下载任务)
共享资源
我们在Python多进程初步已经提到，我们应该尽量避免多进程共享资源。多进程共享资源必然会带来进程间相互竞争。而这种竞争又会造成race condition，我们的结果有可能被竞争的不确定性所影响。但如果需要，我们依然可以通过共享内存和Manager对象这么做。
共享内存
在Linux进程间通信中，我们已经讲述了共享内存(shared memory)的原理，这里给出用Python实现的例子:
# modified from official documentationimport multiprocessingdef f(n, a): n.value = 3.14 a[0] = 5num = multiprocessing.Value('d', 0.0)arr = multiprocessing.Array('i', range(10))p = multiprocessing.Process(target=f, args=(num, arr))p.start()p.join()print num.valueprint arr[:]这里我们实际上只有主进程和Process对象代表的进程。我们在主进程的内存空间中创建共享的内存，也就是Value和Array两个对象。对象Value被设置成为双精度数(d), 并初始化为0.0。而Array则类似于C中的数组，有固定的类型(i, 也就是整数)。在Process进程中，我们修改了Value和Array对象。回到主程序，打印出结果，主程序也看到了两个对象的改变，说明资源确实在两个进程之间共享。
Manager
Manager对象类似于服务器与客户之间的通信 (server-client)，与我们在Internet上的活动很类似。我们用一个进程作为服务器，建立Manager来真正存放资源。其它的进程可以通过参数传递或者根据地址来访问Manager，建立连接后，操作服务器上的资源。在防火墙允许的情况下，我们完全可以将Manager运用于多计算机，从而模仿了一个真实的网络情境。下面的例子中，我们对Manager的使用类似于shared memory，但可以共享更丰富的对象类型。
import multiprocessingdef f(x, arr, l): x.value = 3.14 arr[0] = 5 l.append('Hello')server = multiprocessing.Manager()x = server.Value('d', 0.0)arr = server.Array('i', range(10))l = server.list()proc = multiprocessing.Process(target=f, args=(x, arr, l))proc.start()proc.join()print(x.value)print(arr)print(l)Manager利用list()方法提供了表的共享方式。实际上你可以利用dict()来共享词典，Lock()来共享threading.Lock(注意，我们共享的是threading.Lock，而不是进程的mutiprocessing.Lock。后者本身已经实现了进程共享)等。 这样Manager就允许我们共享更多样的对象。
到此，关于“Python多进程multiprocessing包有哪些工具”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
