maxtasksperchild默认是None,意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。 context: 用在制定工作进程启动时的上下文,一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池,两种方法都适当的设置了context。 而在进程池中实际创建子进程也有几个办法: (a)最普通的方式是直接申请: xxx.apply(fu...
设置特定的启动方式:可以使用multiprocessing.get_context(method)函数来设置上下文中的启动方式,需要注意的是在此上下文中创建的对象可能与其他上下文中的对象不兼容,比如,使用fork方式的上下文中的锁不能传递给spawn或forkserver中使用,另外,如果你不想采用默认的方式或者全局统一的方式,就可以考虑使用get_context(method)...
maxtasksperchild默认是None,意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。 context: 用在制定工作进程启动时的上下文,一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池,两种方法都适当的设置了context。 而在进程池中实际创建子进程也有几个办法: (a)最普通的方式是直接申请: xxx.apply(fu...
之所以说这个multiprocessing的context问题是因为python在创建子进程的同时会将父进程中的变量序列化后copy给子进程,一般的变量就可以当做是直接copy了,像一些句柄(如文件的句柄f=open("/tmp/1.txt", "r")中的f就是文件句柄)也会把这个句柄进行序列化后copy,但是一些父进程内的复杂变量往往也会通过pickle序列化的...
context: 可被用于指定启动的工作进程的上下文""" 2.2 Pool中分派任务的方式 apply(func[,args[,kwds]])方法是阻塞,意味着当前的进程没有执行完的话,后续的进程需要等待该进程执行结束才能执行,实际上该方法是串行。 apply_async(func[,args[,kwds[,callback[,error_callback]]])方法是异步非阻塞的,意味着不...
context:指定启动的工作进程的上下文。通常一个进程池是通过multiprocessing.Pool()或者上下文对象的Pool()来创建的,而这两种创建进程池的方式都是可以的。 注:使用进程池对象时,应该正确终结该对象,应该将进程池对象当做上下文管理器来使用(with语句),或者手动调用close()和terminate()方法,而依赖于垃圾回收器来销毁进...
context用于指定用于启动工作进程的上下文。通常,进程池是使用上下文对象的函数multiprocessing.Pool()或Pool()方法创建的。在这两种情况下,上下文都设置得适当。 请注意,池对象的方法只能由创建池的进程调用。 3.2版新增:maxtasksperchild 3.4版新增:context
context:用在制定工作进程启动时的上下文,一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池,两种方法都适当的设置了context 实例方法: apply(func[, args[, kwds]]):同步进程池 apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]) :异步进程池 close...
# 需要导入模块: import multiprocessing [as 别名]# 或者: from multiprocessing importget_context[as 别名]deftest_multi_client():ip_config = open("rpc_ip_config_mul_client.txt","w") ip_addr = get_local_usable_addr() ip_config.write('%s 1\n'% ip_addr) ...
multiprocessing.pool.Pool(processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None, context=None) 3.1.1. 参数介绍 processes — 进程池中进程数量,如果为 None,则使用 os.cpu_count() 返回的值 initializer — 如果该参数不为 None,则所有进程池中的进程启动时都会先执行 initializer(*initargs...