用了python多进程，我跑程序花费的时间缩短了4倍

应用场景：本人需要对200万条网页html格式数据进行清洗，提取文字后将分词结果写入数据库，之前做了一次，大概花费了80多个小时才跑完。机器配置是4核，内存8G；开完会领导让再改点东西重新跑一遍，然后说用多进程或...

应用场景：本人需要对200万条网页html格式数据进行清洗，提取文字后将分词结果写入数据库，之前做了一次，大概花费了80多个小时才跑完。机器配置是4核，内存8G；开完会领导让再改点东西重新跑一遍，然后说用多进程或者多线程跑，速度快。

本人接触python不到两个月，以前也基本不怎么编程，所以这种优化什么的东西都不懂，只好求助同事。同事告诉我直接看廖雪峰的教程就ok了。先看了一下廖雪峰写的单个进程代码，比较容易懂，但是我需要开四个进程，把我的cpu都占满来跑，这样效率才最大。

所以又看了多进程的例子，并自己实践了一下：

from multiprocessing import Process
import os
from multiprocessing import Pool
def run_proc(i):
a=i*3
print(a)
if __name__=='__main__':
p = Pool(4)
for i in range(5):
p.apply_async(run_proc, args=(i,))
p.close()
p.join()

看一下上面代码，Pool代表的是一个进程池，里面写几就代表你想跑几个进程，但是你的cpu是几核你就只能开几个进程，而且进程数最好是2的整数倍（同事告诉我的）。查看cpu核数的方法就是打开任务管理器，然后性能里面有几个小窗口就代表几核。

我的是四个小窗口，代表四核。按照上面的例子我用四个核来计算run_proc这个函数，然后每个核计算的是一个i值对应的run_proc函数。

接下来到我的实际场景中，我是想从数据库中读取200万条数据并对所有数据进行一系列操作后再写如数据库，这里我采用四核全跑，每个核分配50万数据来进行：

start = datetime.datetime.now()
p = Pool(4) # 建立进程池
get_data_cmd=['SELECT * FROM 标讯样本_二百万 limit 0,500000',
'SELECT * FROM 标讯样本_二百万 limit 500000,500000',
'SELECT * FROM 标讯样本_二百万 limit 1000000,500000',
'SELECT * FROM 标讯样本_二百万 limit 1500000,500000'
]
for cmd in get_data_cmd: # 将每个命令传入不同的子进程执行相同的代码
p.apply_async(con_seg_word, args=(cmd,))
p.close()
p.join()

我的方法比较笨，就是将四个不同的sql命令放在一个列表中，然后循环读取列表中的语句来分配给每个核要跑的函数，这样就ok了，时间大约比之前少了4倍吧。

apply_async这个方法就是你要将你的这四个sql命令给哪个函数，其中arg就是要传递进函数的参数。