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Python 多进程池进行并发处理

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我们来详细讲解Python多进程池进行并发处理的使用方法。Python是一门高级语言，在处理计算密集型任务时通常采用多进程的方式，因此使用Python多进程池可以大大提高计算效率，从而实现并发处理。下面我们将分以下几个部分进行讲解：多进程池的创建和使用，返回值的处理，以及两个实际案例。

多进程池的创建和使用

使用多进程池可以启动多个子进程，同时处理多个任务，避免了串行处理浪费时间的情况，因此多进程池是实现并发处理的关键。

一般地，我们可以使用Python内置的 multiprocessing库中的 Pool方法来创建一个多进程池，实现代码如下：

import multiprocessing

# 设置进程池的大小
processes = 4
pool = multiprocessing.Pool(processes=processes)

# 待处理的任务列表
task_lst = [...]
# 在进程池中处理任务
results = pool.map(fn, task_lst)

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

以上代码示例中创建了一个进程池 pool，将进程池的处理能力设置为 processes 个进程，然后在进程池中调用 map 方法来处理任务列表 task_lst 中的任务，将结果保存在 results 中。最后关闭进程池，等待所有子进程执行结束后再退出。

其中，map 方法是常用的方法之一，它将任务列表中的每个元素传递给 fn 函数进行处理，返回的结果按照任务列表的顺序合并在一起，形成一个新的列表返回。在实际使用中，我们可根据实际情况选择其他方法。

返回值的处理

在多进程处理完成后，我们需要将结果按照任务列表的顺序进行合并，以方便后续处理。如果不考虑顺序，则可使用 imap 或 imap_unordered 等方法来获得迭代器类型的返回值，这种方法通常需要通过列表推导式等方法进行转换。

这里我们以使用 imap 方法返回同步的结果并将其合并为列表的方式为例，具体代码如下：

import multiprocessing

# 设置进程池的大小
processes = 4
pool = multiprocessing.Pool(processes=processes)

# 待处理的任务列表
task_lst = [...]
# 在进程池中处理任务
results_iter = pool.imap(fn, task_lst)

# 对结果进行合并
results = [result for result in results_iter]

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

以上示例中使用 imap 方法返回一个迭代器类型的结果 results_iter，将其转化为列表类型的结果 results，并在返回结果后关闭了进程池。注意到 imap 方法的返回顺序与任务顺序一致，如果需要返回顺序随机，则可以使用 imap_unordered 方法进行处理。

两个实际案例

在实际开发中，多进程池的使用可以适用于一些计算密集型的任务，例如加密、解密、压缩、解压等任务。

示例1：计算斐波那契数列

下面我们通过计算斐波那契数列为例来展示多进程池的使用方法。

首先，我们定义一个函数 fibonacci，通过递归的方式计算斐波那契数列的值。

# 定义斐波那契数列生成函数
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return (fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2))

接着，我们使用多进程池，实现并发计算斐波那契数列。具体代码如下：

import multiprocessing
import time

# 定义斐波那契数列生成函数
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return (fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2))

if __name__ == '__main__':

    # 多进程池的大小
    processes = 2
    pool = multiprocessing.Pool(processes=processes)

    # 需要计算的斐波那契数列长度
    n_list = [35, 36, 37]

    # 记录开始时间
    start = time.time()

    # 计算斐波那契数列，并将结果保存到列表中
    res = pool.map(fibonacci, n_list)

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

    # 记录结束时间
    end = time.time()

    # 打印结果和用时
    print('result:', res)
    print('time used:', end - start, 's')

以上代码示例中，我们将需要计算的斐波那契数列长度保存在列表 n_list 中，然后通过多进程池的方式来计算斐波那契数列，并将计算结果保存在 res 列表中，最后打印计算结果和用时。

示例2：多进程压缩和解压文件

下面我们以压缩和解压文件为例，演示多进程池的使用方法。

首先，我们需要定义一个压缩函数和一个解压函数，具体代码如下：

import gzip
import os

# 定义压缩文件函数
def compress(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f_in:
        with gzip.open(file_path + '.gz', 'wb') as f_out:
            f_out.writelines(f_in)
    os.remove(file_path)

# 定义解压文件函数
def decompress(file_path):
    with gzip.open(file_path, 'rb') as f_in:
        with open(file_path[:-3], 'wb') as f_out:
            f_out.write(f_in.read())
    os.remove(file_path)

接着，我们使用多进程池，实现并发地压缩和解压文件。具体代码如下：

import os
import multiprocessing
import time

# 定义压缩文件函数
def compress(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f_in:
        with gzip.open(file_path + '.gz', 'wb') as f_out:
            f_out.writelines(f_in)
    os.remove(file_path)

# 定义解压文件函数
def decompress(file_path):
    with gzip.open(file_path, 'rb') as f_in:
        with open(file_path[:-3], 'wb') as f_out:
            f_out.write(f_in.read())
    os.remove(file_path)

if __name__ == '__main__':

    # 多进程池大小
    processes = 2
    pool = multiprocessing.Pool(processes=processes)

    # 待处理的文件列表
    file_lst = ['test_file0.txt', 'test_file1.txt', 'test_file2.txt',
                'test_file3.txt', 'test_file4.txt', 'test_file5.txt']

    # 记录开始时间
    start = time.time()

    # 并发压缩和解压文件
    try:
        pool.map(compress, file_lst)
        pool.map(decompress, [f + '.gz' for f in file_lst])
    except Exception as e:
        print(e)

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

    # 记录结束时间
    end = time.time()

    # 打印用时
    print('time used:', end - start, 's')

以上代码示例中，我们将需要压缩和解压的文件保存在列表 file_lst 中，通过多进程池的方式分别实现并发地压缩和解压文件，并最终输出用时。

以上就是关于Python 多进程池进行并发处理使用方法的详细介绍。希望能对您有所帮助！

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