进程池与回调函数：让你的程序更高效、更优雅

我们经常需要使用多线程或多进程来实现并发操作。在Python内置库multiprocessing中已经封装了一些常用的进程池方法。本文目录导读：1、什么是进程池？2、如何使用Python内置库multiprocessing建立一个简单的进场池？3、回调函数：让你更好地控制任务执行流程

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在编写Python程序时，我们经常需要使用多线程或多进程来实现并发操作。然而，在大规模数据处理和计算密集型任务中，仅仅使用多线程或者多进程可能会导致CPU资源的浪费和程序运行时间的延长。因此，为了提高程序效率和性能，我们可以采用一种更加高级的技术——进程池。

什么是进程池？

简单来说，进程池就是一组预先创建好的可重复利用的子进程。它们被放置在一个队列中等待分配任务，并且当有新任务到达时便会立即执行相应操作。这样做不但可以减少系统开销（避免频繁地创建/销毁子进 程），还可以有效地控制并发度以及保证系统稳定性。

如何使用Python内置库multiprocessing建立一个简单的进场池？

通常情况下，我们需要手动去管理每个子 进 程 的启动、结束和结果返回等流 程 ，这很容易导致代码量过大、耗费时间太久甚至出现死锁等问题。幸运地是，在Python内置库multiprocessing中已经封装了一些常用的进程池方法，可以帮助我们轻松地构建一个高效、简洁和优雅的并发程序。

下面是一个简单的例子：

```python

import multiprocessing

def func(x):

return x ** 2

if __name__ == '__main__':

with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:

results = pool.map(func, range(10))

print(results)

```

在这段代码中，我们首先定义了一个函数func(x)，它接收一个整数参数x，并返回其平方值。然后，在主程序中使用multiprocessing.Pool()创建了一个包含4个进程的进程池对象pool。接着，通过调用pool.map()方法将range(10)作为输入序列传递给func函数进行处理，并把结果保存到results变量中。最后，输出results即可得到预期结果。

回调函数：让你更好地控制任务执行流程

虽然上述例子已经非常简洁明了，但实际情况往往比这要复杂得多——有时候需要对每个任务加入一些前置条件或者后续操作等才能保证程序正确性和效率。

此时，回调函数就成为了必不可少的工具之一。所谓“回调”，就是指当某个事件触发时会自动执行相应的函数（也称为“响应回调”），以达到实现特定功能的目的。在进程池中，我们可以通过指定回调函数来控制任务执行流程，并根据需要进行一些额外操作。

下面是一个带有回调函数的例子：

def callback(result):

print('Result:', result)

for i in range(10):

pool.apply_async(func, args=(i,), callback=callback)

这段代码与前面那个例子相似，不同之处在于我们使用了pool.apply_async()方法代替了pool.map()方法，并且增加了一个名为callback 的回调函数（它会在每次func完成后自动被触发）。此时，程序将按照顺序逐个提交任务给进程池处理，并在任务完成后自动执行相关操作。

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