Python进程锁和进程池
进程锁
进程与进程之间是独立的，为何需要锁？
对于进程，屏幕的输出只有一个，此时就涉及到资源的竞争。在Linux的Python2.x中可能出现问题。
这仅仅是一种情况，多个进程之间虽然是独立的，但仅限于内存和运算，如果涉及到其它一些资源，
就可能存在竞争问题，在实际使用过程中要注意思考和防范错误。
from multiprocessing import Process, Lock
def func(lock, i):
lock.acquire()
print("hello,", i)
lock.release()
if __name__ == "__main__":
lock = Lock()
for number in range(10):
Process(target=func, args=(lock, number)).start()进程池
进程的启动，是克隆的过程，某些情况下可能开销过大，所以需要引用“进程池”。
from multiprocessing import Process, Pool
import os, time
def foo(i):
time.sleep(2)
print("in foo", os.getpid())
return i + 100
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(5) # 允许进程池里同时放入5个进程
for i in range(10):
# pool.apply(func=foo, args=(i,)) # 同步执行，或者叫串行执行
pool.apply_async(func=foo, args=(i,)) # 异步执行
print('main end')
pool.close()
pool.join() # 注意，这里要先close，然后再调用join，否则异步执行的线程池不会执行注意，程序的执行结果是先打印main end,然后再打印新进程的显示。
from multiprocessing import Process, Pool
import os, time
def foo(i):
time.sleep(2)
print("in foo", os.getpid())
return i + 1000
def bar(args):
print("processes finished", args)
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(5) # 允许进程池里同时放入5个进程
for i in range(10):
pool.apply_async(func=foo, args=(i,), callback=bar) # 带回调的进程
print('main end')
pool.close()
pool.join() # 注意，这里要先close，然后再调用join，否则异步执行的线程池不会执行
# 带callback的例子:主进程一直链接数据库，子进程执行完之后，通过回调写入数据库，不用再次链接
# 数据库，提高了效率，减少了资源浪费。
# 需要注意的是回调函数是主进程调用的，而且参数是进程函数的返回值。本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2019/09/10 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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