进程理解：

以下对部分语句理解不知道是否正确

完整脚本：

# coding:utf-8

import os
import time
import multiprocessing


def work(count):
    print(count, os.getpid())
    time.sleep(5)


if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(5)
    for i in range(20):
        result = pool.apply_async(func=work, args=(i, ))
        print(i)
    pool.close()
    print('test')
    pool.join()
    print('end')

部分语句理解：

1、根据参数i创建20个进程对象，将进程对象放入pool进程队列中。

此时print(i)会立刻输出，而pool.apply_async(func=work, args=(i, ))会在队列中根据work(count)在进程池中依次执行

    for i in range(20):
        result = pool.apply_async(func=work, args=(i, ))
        print(i)

2、pool.close()会在pool进程队列中没有进程对象才执行

pool.close()未执行时，pool.close()后面的语句可以先执行

print('test')不受子进程影响，直接执行

pool.join阻塞主进程，直到pool进程队列中没有进程对象才停止阻塞

    pool.close()
    print('test')
    pool.join()
    print('end')

因此，脚本运行效果为：

Mr朱_ 2023-05-26

源自：进程与线程编程 5-1 进程池与进程锁

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1回答

好帮手慕小猿回答被采纳获得+3积分 2023-05-26 11:09:14

同学，你好！1、理解的正确

2、pool.close()关闭的是进程池，使其不接受新的任务。pool.join阻塞主进程，直到所有子进程执行完成，才能执行主进程。即进程池中20个任务执行完成，再执行主程序的print("end")代码。print("test")是主进程代码，不受进程池影响理解是正确的。

祝学习愉快~

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Mr朱_ 提问者 #1

1、pool.apply_async(func=work, args=(i, ))会将 work(count) 入列进 pool进程池中的进程队列
进程队列也是进程池中的一部分
2、pool.close()在进程池任务执行完成后关闭进程池
3、pool.join()在进程池任务执行完成前阻塞主进程
4、pool.close(),pool.join锚定的不是进程队列，具体要看源码
是这么理解吗？

2023-05-26 11:34:35
好帮手慕小猿回复提问者 Mr朱_ #2

同学，你好！1、2、3正确，第4点同学可查看源码进行验证

祝学习愉快~

2023-05-26 12:09:36

建议线上课老师将内容讲细一点，不然有些没讲解到的，或者有歧义的内容很消耗学生的时间。

比如：根据上下文老师17:56的讲解就很容易让人误解为：res.get()执行完会自动关闭进程池，从而不需要pool.close()和pool.join()。因为这个歧义导致我验证的方向错了，花了我2-3小时的验证时间

    pool.close()  # 进程池 pool 内进程队列运行完毕后关闭进程池。
    # 视频17:56中说不需要是因为res.get()已全部输出，主进程后面又没有任何语句，进程池可以随着主进程关闭而关闭
    print('test')  # pool.close()执行前可继续执行主进程后面的语句
    pool.join()  # pool.join()前必须pool.close()否则报错。因为pool没有close，pool.join就会一直阻塞主进程导致进程停止又不能退出

完整代码：

# coding:utf-8

import os
import time
import multiprocessing


def work(count, lock):
    lock.acquire()  # 上锁
    # Manager.Lock锁会使进程进入独占模式运行，不管进程池可同时运行多少个进程，同一时间只能执行运行一个进程
    print(count, os.getpid())
    time.sleep(5)
    lock.release()  # 解锁
    return 'result is %s, pid is %s' % (count, os.getpid())


if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(5)  # 创建进程池，最多可同时运行5个进程
    manger = multiprocessing.Manager()  # 初始化Manager()
    lock = manger.Lock()  # 获取Lock
    results = []
    for i in range(20):
        result = pool.apply_async(func=work, args=(i, lock))
        # 将 work(count) 入列进 pool进程池中的进程队列。这里进程池中的队列有20个进程对象
        # 进程队列也是进程池中的一部分，异步对象创建后不需要start()将自动运行
        # results.append(result)

    # for res in results:
    #     print(res.get())  # 返回 ‘进程对象返回的’ 返回值

    pool.close()  # 进程池 pool 内进程队列运行完毕后关闭进程池。
    # 视频17:56中说不需要是因为res.get()已全部输出，主进程后面又没有任何语句，进程池可以随着主进程关闭而关闭
    print('test')  # pool.close()执行前可继续执行主进程后面的语句
    pool.join()  # pool.join()前必须pool.close()否则报错。因为pool没有close，pool.join就会一直阻塞主进程导致进程停止又不能退出

2023-05-26 16:10:48

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