如何在python中使用multiprocessing实现多进程并行计算？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。
apply apply_async
apply 要逐个执行任务，在python3中已经被弃用，而apply_async是apply的异步执行版本。并行计算一定要采用apply_async函数。
import multiprocessing import time from random import randint, seed def f(num): seed() rand_num = randint(0,10) # 每次都随机生成一个停顿时间 time.sleep(rand_num) return (num, rand_num) start_time = time.time() cores = multiprocessing.cpu_count() pool = multiprocessing.Pool(processes=cores) pool_list = [] result_list = [] start_time = time.time() for xx in xrange(10): pool_list.append(pool.apply_async(f, (xx, ))) # 这里不能 get， 会阻塞进程 result_list = [xx.get() for xx in pool_list] #在这里不免有人要疑问，为什么不直接在 for 循环中直接 result.get()呢？这是因为pool.apply_async之后的语句都是阻塞执行的，调用 result.get() 会等待上一个任务执行完之后才会分配下一个任务。事实上，获取返回值的过程最好放在进程池回收之后进行，避免阻塞后面的语句。 # 最后我们使用一下语句回收进程池： pool.close() pool.join() print result_list print '并行花费时间 %.2f' % (time.time() - start_time) print '串行花费时间 %.2f' % (sum([xx[1] for xx in result_list])) #[(0, 8), (1, 2), (2, 4), (3, 9), (4, 0), (5, 1), (6, 8), (7, 3), (8, 4), (9, 6)] #并行花费时间 14.11 #串行花费时间 45.00
map_async 是 map的异步执行函数。
相比于 apply_async, map_async 只能接受一个参数。
import time from multiprocessing import Pool def run(fn): #fn: 函数参数是数据列表的一个元素 time.sleep(1) return fn*fn if __name__ == "__main__": testFL = [1,2,3,4,5,6] print '串行:' #顺序执行(也就是串行执行，单进程) s = time.time() for fn in testFL: run(fn) e1 = time.time() print "顺序执行时间：", int(e1 - s) print '并行:' #创建多个进程，并行执行 pool = Pool(4) #创建拥有5个进程数量的进程池 #testFL:要处理的数据列表，run：处理testFL列表中数据的函数 rl =pool.map(run, testFL) pool.close()#关闭进程池，不再接受新的进程 pool.join()#主进程阻塞等待子进程的退出 e2 = time.time() print "并行执行时间：", int(e2-e1) print rl # 串行: # 顺序执行时间： 6 # 并行: # 并行执行时间： 2 # [1, 4, 9, 16, 25, 36]
采用Process必须注意的是，Process对象来创建进程，每一个进程占据一个CPU，所以要建立的进程必须 小于等于 CPU的个数。
如果启动进程数过多，特别是当遇到CPU密集型任务，会降低并行的效率。
#16.6.1.1. The Process class
from multiprocessing import Process, cpu_count
import os
import time
start_time = time.time()
def info(title):
# print(title)
if hasattr(os, 'getppid'): # only available on Unix
print 'parent process:', os.getppid()
print 'process id:', os.getpid()
time.sleep(3)
def f(name):
info('function f')
print 'hello', name
if __name__ == '__main__':
# info('main line')
p_list = [] # 保存Process新建的进程
cpu_num = cpu_count()
for xx in xrange(cpu_num):
p_list.append(Process(target=f, args=('xx_%s' % xx,)))
for xx in p_list:
xx.start()
for xx in p_list:
xx.join()
print('spend time: %.2f' % (time.time() - start_time))
parent process: 11741
# parent process: 11741
# parent process: 11741
# process id: 12249
# process id: 12250
# parent process: 11741
# process id: 12251
# process id: 12252
# hello xx_1
# hello xx_0
# hello xx_2
# hello xx_3
# spend time: 3.04Process和Pool均支持Queues 和 Pipes 两种类型的通信。
队列遵循先进先出的原则，可以在各个进程间使用。
# 16.6.1.2. Exchanging objects between processes # Queues from multiprocessing import Process, Queue def f(q): q.put([42, None, 'hello']) if __name__ == '__main__': q = Queue() p = Process(target=f, args=(q,)) p.start() print q.get() # prints "[42, None, 'hello']" p.join()
from multiprocessing import Process, Pipe def f(conn): conn.send([42, None, 'hello']) conn.close() if __name__ == '__main__': parent_conn, child_conn = Pipe() p = Process(target=f, args=(child_conn,)) p.start() print parent_conn.recv() # prints "[42, None, 'hello']" p.join()
Pipe() can only have two endpoints.
Queue() can have multiple producers and consumers.
When to use them
If you need more than two points to communicate, use a Queue().
If you need absolute performance, a Pipe() is much faster because Queue() is built on top of Pipe().
参考：
https://stackoverflow.com/questions/8463008/python-multiprocessing-pipe-vs-queue
多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。
在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。
此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。
但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。
共享内存仅适用于 Process 类，不能用于进程池 Pool
# 16.6.1.4. Sharing state between processes
# Shared memory
from multiprocessing import Process, Value, Array
def f(n, a):
n.value = 3.1415927
for i in range(len(a)):
a[i] = -a[i]
if __name__ == '__main__':
num = Value('d', 0.0)
arr = Array('i', range(10))
p = Process(target=f, args=(num, arr))
p.start()
p.join()
print num.value
print arr[:]
# 3.1415927
# [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]Manager Class 既可以用于Process 也可以用于进程池 Pool。
from multiprocessing import Manager, Process
def f(d, l, ii):
d[ii] = ii
l.append(ii)
if __name__ == '__main__':
manager = Manager()
d = manager.dict()
l = manager.list(range(10))
p_list = []
for xx in range(4):
p_list.append(Process(target=f, args=(d, l, xx)))
for xx in p_list:
xx.start()
for xx in p_list:
xx.join()
print d
print l
# {0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3}
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3]补充：python程序多进程运行时间计算/多进程写数据/多进程读数据
import time
time_start=time.time()
time_end=time.time()
print('time cost',time_end-time_start，'s')单位为秒，也可以换算成其他单位输出
注意写测试的时候，函数名要以test开头，否则运行不了。
多线程中的问题：
1）多线程存数据：
def test_save_features_to_db(self):
df1 = pd.read_csv('/home/sc/PycharmProjects/risk-model/xg_test/statis_data/shixin_company.csv')
com_list = df1['company_name'].values.tolist()
# com_list = com_list[400015:400019]
# print 'test_save_features_to_db'
# print(com_list)
p_list = [] # 进程列表
i = 1
p_size = len(com_list)
for company_name in com_list:
# 创建进程
p = Process(target=self.__save_data_iter_method, args=[company_name])
# p.daemon = True
p_list.append(p)
# 间歇执行进程
if i % 20 == 0 or i == p_size: # 20页处理一次， 最后一页处理剩余
for p in p_list:
p.start()
for p in p_list:
p.join() # 等待进程结束
p_list = [] # 清空进程列表
i += 1总结：多进程写入的时候，不需要lock,也不需要返回值。
核心p = Process(target=self.__save_data_iter_method, args=[company_name])，其中target指向多进程的一次完整的迭代，arg则是该迭代的输入。
注意写法args=[company_name]才对，原来写成：args=company_name，args=（company_name）会报如下错：只需要1个参数，而给出了34个参数。
多进程外层循环则是由输入决定的，有多少个输入就为多少次循环，理解p.start和p.join;
def __save_data_iter_method(self, com):
# time_start = time.time()
# print(com)
f_d_t = ShiXinFeaturesDealSvc()
res = f_d_t.get_time_features(company_name=com)
# 是否失信
shixin_label = res.shixin_label
key1 = res.shixin_time
if key1:
public_at = res.shixin_time
company_name = res.time_map_features[key1].company_name
# print(company_name)
established_years = res.time_map_features[key1].established_years
industry_dx_rate = res.time_map_features[key1].industry_dx_rate
regcap_change_cnt = res.time_map_features[key1].regcap_change_cnt
share_change_cnt = res.time_map_features[key1].share_change_cnt
industry_dx_cnt = res.time_map_features[key1].industry_dx_cnt
address_change_cnt = res.time_map_features[key1].address_change_cnt
fr_change_cnt = res.time_map_features[key1].fr_change_cnt
judgedoc_cnt = res.time_map_features[key1].judgedoc_cnt
bidding_cnt = res.time_map_features[key1].bidding_cnt
trade_mark_cnt = res.time_map_features[key1].trade_mark_cnt
network_share_cancel_cnt = res.time_map_features[key1].network_share_cancel_cnt
cancel_cnt = res.time_map_features[key1].cancel_cnt
industry_all_cnt = res.time_map_features[key1].industry_all_cnt
network_share_zhixing_cnt = res.time_map_features[key1].network_share_zhixing_cnt
network_share_judge_doc_cnt = res.time_map_features[key1].network_share_judge_doc_cnt
net_judgedoc_defendant_cnt = res.time_map_features[key1].net_judgedoc_defendant_cnt
judge_doc_cnt = res.time_map_features[key1].judge_doc_cnt
f_d_do = ShixinFeaturesDto(company_name=company_name, established_years=established_years,
industry_dx_rate=industry_dx_rate, regcap_change_cnt=regcap_change_cnt,
share_change_cnt=share_change_cnt, industry_all_cnt=industry_all_cnt,
industry_dx_cnt=industry_dx_cnt, address_change_cnt=address_change_cnt,
fr_change_cnt=fr_change_cnt, judgedoc_cnt=judgedoc_cnt,
bidding_cnt=bidding_cnt, trade_mark_cnt=trade_mark_cnt,
network_share_cancel_cnt=network_share_cancel_cnt, cancel_cnt=cancel_cnt,
network_share_zhixing_cnt=network_share_zhixing_cnt,
network_share_judge_doc_cnt=network_share_judge_doc_cnt,
net_judgedoc_defendant_cnt=net_judgedoc_defendant_cnt,
judge_doc_cnt=judge_doc_cnt, public_at=public_at, shixin_label=shixin_label)
# time_end = time.time()
# print('totally cost', time_end - time_start)
self.cfdbsvc.save_or_update_features(f_d_do)
def save_or_update_features(self, shixin_features_dto):
"""
添加或更新：
插入一行数据, 如果不存在则插入，存在则更新
"""
self._pg_util = PgUtil()
p_id = None
if isinstance(shixin_features_dto, ShixinFeaturesDto):
p_id = str(uuid.uuid1())
self._pg_util.execute_sql(
self.s_b.insert_or_update_row(
self.model.COMPANY_NAME,
{
self.model.ID: p_id,
# 公司名
self.model.COMPANY_NAME: shixin_features_dto.company_name,
# 失信时间
self.model.PUBLIC_AT: shixin_features_dto.public_at,
self.model.SHIXIN_LABEL : shixin_features_dto.shixin_label,
self.model.ESTABLISHED_YEARS: shixin_features_dto.established_years,
self.model.INDUSTRY_DX_RATE: shixin_features_dto.industry_dx_rate,
self.model.REGCAP_CHANGE_CNT: shixin_features_dto.regcap_change_cnt,
self.model.SHARE_CHANGE_CNT: shixin_features_dto.share_change_cnt,
self.model.INDUSTRY_ALL_CNT: shixin_features_dto.industry_all_cnt,
self.model.INDUSTRY_DX_CNT: shixin_features_dto.industry_dx_cnt,
self.model.ADDRESS_CHANGE_CNT: shixin_features_dto.address_change_cnt,
self.model.NETWORK_SHARE_CANCEL_CNT: shixin_features_dto.network_share_cancel_cnt,
self.model.CANCEL_CNT: shixin_features_dto.cancel_cnt,
self.model.NETWORK_SHARE_ZHIXING_CNT: shixin_features_dto.network_share_zhixing_cnt,
self.model.FR_CHANGE_CNT: shixin_features_dto.fr_change_cnt,
self.model.JUDGEDOC_CNT: shixin_features_dto.judgedoc_cnt,
self.model.NETWORK_SHARE_JUDGE_DOC_CNT: shixin_features_dto.network_share_judge_doc_cnt,
self.model.BIDDING_CNT: shixin_features_dto.bidding_cnt,
self.model.TRADE_MARK_CNT: shixin_features_dto.trade_mark_cnt,
self.model.JUDGE_DOC_CNT: shixin_features_dto.judge_doc_cnt
},
[self.model.ADDRESS_CHANGE_CNT,self.model.BIDDING_CNT,self.model.CANCEL_CNT,
self.model.ESTABLISHED_YEARS,self.model.FR_CHANGE_CNT,self.model.INDUSTRY_ALL_CNT,
self.model.INDUSTRY_DX_RATE,self.model.INDUSTRY_DX_CNT,self.model.JUDGE_DOC_CNT,
self.model.JUDGEDOC_CNT,self.model.NETWORK_SHARE_CANCEL_CNT,self.model.NETWORK_SHARE_JUDGE_DOC_CNT,
self.model.NETWORK_SHARE_ZHIXING_CNT,self.model.REGCAP_CHANGE_CNT,self.model.TRADE_MARK_CNT,
self.model.SHARE_CHANGE_CNT,self.model.SHIXIN_LABEL,self.model.PUBLIC_AT]
)
)
return p_id函数中重新初始化了self._pg_util = PgUtil()，否则会报ssl error 和ssl decryption 的错误，背后原因有待研究！
**2）多进程取数据——（思考取数据为何要多进程）**
def flush_process(self, lock): #需要传入lock;
"""
运行待处理的方法队列
:type lock Lock
:return 返回一个dict
"""
# process_pool = Pool(processes=20)
# data_list = process_pool.map(one_process, self.__process_data_list)
#
# for (key, value) in data_list:
#
# 覆盖上期变量
self.__dct_share = self.__manager.Value('tmp', {}) # 进程共享变量
p_list = [] # 进程列表
i = 1
p_size = len(self.__process_data_list)
for process_data in self.__process_data_list: **#循环遍历需要同时查找的公司列表！！！self.__process_data_list包含多个process_data,每个process_data包含三种属性？类对象也可以循环？？？？**
# 创建进程
p = Process(target=self.__one_process, args=(process_data, lock)) #参数需要lock
# p.daemon = True
p_list.append(p)
# 间歇执行进程
if i % 20 == 0 or i == p_size: # 20页处理一次， 最后一页处理剩余
for p in p_list:
p.start()
for p in p_list:
p.join() # 等待进程结束
p_list = [] # 清空进程列表
i += 1
# end for
self.__process_data_list = [] # 清空订阅
return self.__dct_share.value
def __one_process(self, process_data, lock): #迭代函数
"""
处理进程
:param process_data: 方法和参数集等
:param lock: 保护锁
"""
fcn = process_data.fcn
params = process_data.params
data_key = process_data.data_key
if isinstance(params, tuple):
data = fcn(*params) #**注意：*params 与 params区别**
else:
data = fcn(params)
with lock:
temp_dct = dict(self.__dct_share.value)
if data_key not in temp_dct:
temp_dct[data_key] = []
temp_dct[data_key].append(data)
self.__dct_share.value = temp_dct主程序调用：
def exe_process(self, company_name, open_from, time_nodes): """ 多进程执行pre订阅的数据 :param company_name: 公司名 :return: """ mul_process_helper = MulProcessHelper() lock = Lock() self.__get_time_bidding_statistic(company_name, mul_process_helper） data = mul_process_helper.flush_process(lock) return data def __get_time_bidding_statistic(self, company_name, mul_process_helper): # 招投标信息 process_data = ProcessData(f_e_t_svc.get_bidding_statistic_time_node_api, company_name, self.__BIDDING_STATISTIC_TIME) **#此处怎么理解？ProcessData是一个类！！！** mul_process_helper.add_process_data_list(process_data) #同时调用多个api???将api方法当做迭代？？？？用于同时查找多个公司？？？？ def add_process_data_list(self, process_data): """ 添加用于进程处理的方法队列 :type process_data ProcessData :param process_data: :return: """ self.__process_data_list.append(process_data) class ProcessData(object): """ 用于进程处理的的数据 """ def __init__(self, fcn, params, data_key): self.fcn = fcn # 方法 self.params = params # 参数 self.data_key = data_key # 存储到进程共享变量中的名字
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