使用pyprind库实现多进程任务的并行执行和进度追踪

pyprind是一个轻量级的Python进度条库，它用于追踪代码中长时间运行任务的进度。它还支持并行执行多个任务，并提供了一个简单的接口来追踪每个任务的进度。下面是使用pyprind库实现多进程任务的并行执行和进度追踪的示例代码：

首先，我们需要安装pyprind库。可以使用以下命令在命令行中安装pyprind库：

pip install pyprind

然后，我们可以使用以下代码来实现多进程任务的并行执行和进度追踪：

import pyprind
import multiprocessing

def task(num):
    # 执行任务的代码
    return num * num

def main():
    # 创建进度条对象
    pbar = pyprind.ProgBar(1000, monitor=True, title='Processing tasks')

    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 提交任务到进程池
    results = []
    for i in range(1000):
        result = pool.apply_async(task, args=(i,))
        results.append(result)

    # 追踪进度并打印进度条
    while True:
        # 获取已完成任务的数量
        done_count = sum(result.ready() for result in results)

        # 更新进度条
        pbar.update(done_count)

        # 检查是否所有任务都已完成
        if done_count == len(results):
            break

    # 获取任务结果
    results = [result.get() for result in results]

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

    # 打印任务结果
    print(results)

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个任务函数task，它接受一个数字作为参数，然后返回这个数字的平方。在main函数中，我们创建了一个进度条对象pbar，并设置了要处理的任务数量为1000。然后，我们使用multiprocessing.Pool创建了一个进程池，并使用apply_async方法提交了1000个任务到进程池中。

接下来，我们使用一个循环来追踪任务的进度。在每次循环中，我们使用sum(result.ready() for result in results)来计算已完成的任务数量，并使用pbar.update(done_count)来更新进度条。然后，我们检查是否所有任务都已完成，如果是，则跳出循环。

最后，我们使用result.get()获取每个任务的结果，并将它们存储在一个列表中。然后，我们关闭进程池并打印任务结果。

运行上面的示例代码，你将看到一个进度条会逐步增长，表示任务的进度。在任务完成后，你将看到任务结果被打印出来。

总结：

在本文中，我们通过使用pyprind库来实现多进程任务的并行执行和进度追踪。通过在代码中追踪任务的进度，我们可以更好地了解任务的执行情况，并有效地利用多个进程来加快任务的执行速度。同时，pyprind提供了一个简单而强大的接口来处理长时间运行的任务。