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Python学习,多进程了解一下!学爬虫不会用多进程能行吗?

python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情。借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换

本来想写多线程的,但是演示效果并不是很好,就改成进程了。

其实多进程没有我们想象的那么难,用几个小例子给大家分享一下!

目录

  • 多进程的多种实现方法及效果演示:这段将通过几个小脚本实现多进程的效果
  • 一个小爬虫实例,通过运行时间来查看进程对代码速度的影响

多进程

首先我们先做一个小脚本,就用turtle画4个同心圆吧!这样在演示多进程的时候比较直观。代码如下:

这段代码,实现了画4个同心圆的效果,如果用多进程的话,我们稍微该写一下

这里,启动4个进程,同时画圆,给个图大家感受一下!

可以看到,这里直接生成4个画板同时画同心圆。如果还要在加进程的话,可以用pool进程池,注意pool有2个方法,建议用非阻塞的p.apply_async不要用阻塞的p.apply方法,p.apply_async会由系统自行判断并运行,比如指定4个进程运行5个任务,那么会在某一个进程运行完毕的同时自动开始第5个任务,而阻塞的p.apply方法会一次只运行一个进程。

然后就是记得close()进程池,并用p.join()等待所有进程完成!相关代码如下

Pool()里面不带参数会自动适应电脑本身内核数量,这里我设置9个进程同时进行!来看看效果

可以看到,同时进行了9个画图的进程,但是同样的,有明显的卡顿感!当然,我们也可以用map函数来写多进程,先修改下代码

这次不画4个同心圆了,我们让它4个进程各画一个圆,来看看效果

为了演示效果,多加了点间隔时间,并把cir函数的参数改为1个,这样便于生成元组列表!可以看到,有了明显的卡顿,电脑不好,大家看看效果就行了

写个简单的多进程爬虫

做一个小爬虫,加入运行时间,先上一个不使用进程的代码:

在修改下多进程,直接修改25,26行代码即可

可以看到,速度提高了1倍多,当然,并不是说只能提高一倍,而是我的代码太简单了,只是从网站抓取字符串打印出来,响应速度很快,导致提升的倍率并没有我们想象的那么高,如果大家有兴趣,可以尝试一下,基本上可以提升到进程数的倍率,也就是说,不超过电脑核心数量,且没有其他外因(比如网络响应速度等等)的情况下,用4进程可以提升接近4倍的速度!

后记

在学习的过程中,难免会遇到很高深并且很难理解的知识点,我们可以先尝试去简化理解它,比如多进程,它本身还有进程池、进程间通讯、守护进程、进程类(重写run方法)、进程锁、进程队列、管道、信号量等等功能或知识点,这里都没有涉及,不过这并不影响我们使用简单的多进程写代码!但遇到更复杂的简单的多进程搞不定的情况的时候,要知道什么功能可以适用,并且去接触、学习、掌握它,这就足够了!希望能对大家有所帮助!

本文分享自微信公众号 - 云飞学python(P542110741),作者:爱编程的小玩家

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原始发表时间:2018-07-30

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