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ProcessPoolExecutor 是 concurrent.futures 模块中的一个类，用于实现多进程并发执行任务。它通过创建和管理一个进程池，将工作负载分配给多个进程，从而提高 CPU 密集型任务的执行效率。与 ThreadPoolExecutor 不同，ProcessPoolExecutor 适用于 CPU 密集型任务，因为它可以绕过 Python 的全局解释器锁（GIL），从而充分利用多核 CPU 的计算能力 。

ProcessPoolExecutor 的基本用法

1. 创建进程池
   使用 ProcessPoolExecutor 创建一个进程池，可以通过指定 max_workers 参数来设置最大同时运行的进程数。如果不指定，max_workers 默认为 CPU 核心数。

   from concurrent.futures import ProcessPoolExecutorwith ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:# 提交任务到进程池futures = [executor.submit(task, i) for i in range(4)]
   

2. 提交任务
   使用 submit 方法将任务提交到进程池，返回一个 Future 对象。Future 对象可以用来跟踪任务的状态和结果。

   def task(n):return n * nwith ProcessPoolExecutor() as executor:future = executor.submit(task, 3)print(future.result())  # 输出: 9
   

3. 等待任务完成
   使用 as_completed 函数来迭代 Future 对象，当任务完成时返回结果。

   def task(n):return n * nwith ProcessPoolExecutor() as executor:futures = [executor.submit(task, i) for i in range(4)]for future in as_completed(futures):print(future.result())  # 输出: 0, 1, 4, 9
   

4. 处理异常
   在任务执行过程中可能会抛出异常，可以通过 Future 对象的 exception() 方法来捕获并处理异常。

   def task(n):if n == 3:raise ValueError("Error occurred")return n * nwith ProcessPoolExecutor() as executor:futures = [executor.submit(task, i) for i in range(4)]for future in as_completed(futures):try:print(future.result())except Exception as e:print(f"An error occurred: {e}")
   

5. 使用 map 方法
   map 方法可以将函数和可迭代对象映射在一起，异步执行多个任务。

   def task(n):return n * nwith ProcessPoolExecutor() as executor:results = executor.map(task, range(4))for result in results:print(result)  # 输出: 0, 1, 4, 9
   

6. 设置回调函数
   可以为 Future 对象设置回调函数，当任务完成时自动调用该回调函数。

   def callback(future):print(f"Task completed with result: {future.result()}")def task(n):return n * nwith ProcessPoolExecutor() as executor:futures = [executor.submit(task, i) for i in range(4)]for future in futures:future.add_done_callback(callback)
   

ProcessPoolExecutor 的特点

• 进程池管理：ProcessPoolExecutor 提供了高级 API 来管理进程池和执行并发任务，简化了多进程编程的复杂性 。
• 资源管理：通过 with 语句可以确保进程池在使用后正确关闭，避免资源泄漏。
• 异常处理：Future 对象提供了 exception() 方法，可以方便地捕获和处理任务执行中的异常 。
• 回调机制：add_done_callback 方法允许注册回调函数，当任务完成时自动调用，增强了程序的灵活性和响应性 。

ProcessPoolExecutor 的适用场景

• CPU 密集型任务：如科学计算、图像处理、数据加密等，这些任务需要充分利用多核 CPU 的计算能力。
• 并行计算：如并行排序、并行搜索等，可以显著提高程序的执行效率 。

总结

ProcessPoolExecutor 是 concurrent.futures 模块中用于实现多进程并发执行任务的类。它通过创建和管理一个进程池，将工作负载分配给多个进程，从而提高 CPU 密集型任务的执行效率。通过 submit、map、as_completed 等方法，可以方便地提交任务、等待任务完成和处理任务结果。同时，ProcessPoolExecutor 提供了异常处理和回调机制，增强了程序的健壮性和灵活性。