importmultiprocessingimporttimedefprocess_function(parameter):result=parameter**2returnresultif__name__=="__main__":pool=multiprocessing.Pool()parameters=[1,2,3,4,5]results=pool.map(process_function,parameters)print(results) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 4. 测试运行 我们...
multiprocessing.Pool是Python multiprocessing模块中的一个类,它提供了一种管理多个进程执行任务的便捷方式。通过Pool,你可以轻松地将任务分配给多个进程,从而并行处理任务,提高程序的执行效率。 2. 示例:使用multiprocessing.Pool并行处理任务 以下是一个简单的示例,展示了如何使用multiprocessing.Pool来并行处理任务: ...
from multiprocessing import Pool 多进程的返回值 1.多进程切图概述 9D版本之后除SuperMap iServer支持多进程切图,SuperMap iObjects Java 9D版本也支持多进程切图,可实现多机分发切图,切图更稳定、更高效,其还提供了地图缓存检查和补切工具,使地图缓存生成操作更加可控;另外,由于iObjects Java可以跨平台,所以也...
multiprocessing提供了一种简单的方式来实现这一点,使用`Pool`类可以轻松地创建进程池。 以下是一个使用`Pool`的例子: python from multiprocessing import Pool def func(x): return x * x if __name__ == "__main__": with Pool(processes=4) as pool: result = pool.map(func, range(10)) print(...
我使用多进程的一般方式,都是multiprocessing模块中的Pool.map()方法。下面写一个简单的示例和解析。至于此种方法使用多进程的效率问题,还希望大佬予以指正。 示例: """ 探索pool.map多进程执行方式的实质 """ from multiprocessing import Pool from time import sleep from datetime import datetime class forMap:...
from multiprocessing import Pool from channel_extracing import channel_list from page_parsing import get_links_from, get_item_info_from, item_url, item_info def get_all_links(channel): for page in range(1,101): get_all_links(channel,page) ...
python操作excel表 import openpyxl frommultiprocessing.dummyimportPoolasThreadPool# 多线程importopenpyxl# excel包fromperplr_fanyi.gtcomimportGtCom# 自己的翻译接口src_path='D:\item\item\perplr_fanyi\人-V2.xlsx'# 读表路径target_path='D:\item\item\perplr_fanyi\人-V2_zh.xlsx'# 存表路径(也可...
from multiprocessing import Pool, cpu_count from nexa.gguf import NexaVLMInference, NexaTextInference from file_utils import sanitize_filename, create_folder import os import shutil import sys import contextlib # Global variables to hold the models image_inference = None text_inference = None @con...
Hi, Thank you for putting work into this useful package. I'm getting a segmentation fault (no error message) with the following piece of code: import multiprocessing.pool from pyfamsa import Aligner as FamsaAligner, Sequence as FamsaSequ...
importgcimporttimeimportweakreffrommultiprocessingimportPooldeffunc(i):returnip=Pool(4)wr=weakref.ref(p)p.map(func,range(4))print(wr())print(gc.get_referents(wr()))# p.close()# p.terminate()time.sleep(1)delpgc.collect()print(wr())print(gc.get_referents(wr())) ...