python多线程并发数量控制

Python013

python多线程并发数量控制,第1张

python多线程如果不进行并发数量控制,在启动线程数量多到一定程度后,会造成线程无法启动的错误。

控制多线程并发数量的方法有好几钟,下面介绍用queue控制多线程并发数量的方法。python3

在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一,需要注意的问题是:

例如当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。

我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目,比如httpd的进程模式,规定最小进程数和最大进程数..

ps: 对于远程过程调用的高级应用程序而言,应该使用进程池,Pool可以提供指定数量的进程,供用户调用,当有新的请求提交到pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到规定最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,就重用进程池中的进程。

创建进程池的类:如果指定numprocess为3,则进程池会从无到有创建三个进程,然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务,不会开启其他进程

参数介绍:

方法介绍:

主要方法:

其他方法(了解部分)

应用:

发现:并发开启多个客户端,服务端同一时间只有3个不同的pid,干掉一个客户端,另外一个客户端才会进来,被3个进程之一处理

回调函数:

需要回调函数的场景:进程池中任何一个任务一旦处理完了,就立即告知主进程:我好了额,你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果,该函数即回调函数

我们可以把耗时间(阻塞)的任务放到进程池中,然后指定回调函数(主进程负责执行),这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程,直接拿到的是任务的结果。

如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后,再统一处理结果,则无需回调函数

由于停服维护的需求(服务越来越多的原因),此前编写的shell脚本执行速度缓慢(for循环,这就会很慢),为提高执行速度,参考很多资料,完成此脚本,实现并发执行机制.(当然这是测试脚本,有需要的同学,拿去改ba改ba,应该就可以用了)

此处脚本参考了https://www.jb51.net/article/86053.htm