python进程池剖析(一)

本文探讨了Python中处理进程的两种主要方式:subprocess和multiprocessing。由于全局解释锁(GIL)的存在,多线程并不能显著提升程序性能,因此推荐使用多进程。文中详细分析了multiprocessing模块中的Pool类如何帮助管理多个进程,提高进程的复用率。

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  python中两个常用来处理进程的模块分别是subprocess和multiprocessing,其中subprocess通常用于执行外部程序,比如一些第三方应用程序,而不是Python程序。如果需要实现调用外部程序的功能,python的psutil模块是更好的选择,它不仅支持subprocess提供的功能,而且还能对当前主机或者启动的外部程序进行监控,比如获取网络、cpu、内存等信息使用情况,在做一些自动化运维工作时支持的更加全面。multiprocessing是python的多进程模块,主要通过启动python进程,调用target回调函数来处理任务,与之对应的是python的多线程模块threading,它们拥有类似的接口,通过定义multiprocessing.Process、threading.Thread,指定target方法,调用start()运行进程或者线程。

  在python中由于全局解释锁(GIL)的存在,使用多线程,并不能大大提高程序的运行效率【1】。因此,用python处理并发问题时,尽量使用多进程而非多线程。并发编程中,最简单的模式是,主进程等待任务,当有新任务到来时,启动一个新的进程来处理当前任务。这种每个任务一个进程的处理方式,每处理一个任务都会伴随着一个进程的创建、运行、销毁,如果进程的运行时间越短,创建和销毁的时间所占的比重就越大,显然,我们应该尽量避免创建和销毁进程本身的额外开销,提高进程的运行效率。我们可以用进程池来减少进程的创建和开销,提高进程对象的复用。

  实际上,python中已经实现了一个功能强大的进程池(multiprocessing.Pool),这里我们来简单剖析下python自带的进程池是如何实现的。

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