pool = multiprocessing.Pool(3)a = pool.apply_async(f)b = pool.apply_async(f) <- 这里连续调用4个apply_async()c = pool.apply_async(f)d = pool.apply_async(f)pool.close()pool.join()程序是执行的,能够显示4个任务,如果我连续调用6次apply_async()却发现任务都没有执行,我不知道为什么会这样。
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如上,进程池Pool被创建出来后,即使实际需要创建的进程数远远大于进程池的最大上限,p1.apply_async(test)代码依旧会不停的执行,并不会停下等待;相当于向进程池提交了10个请求,会被放到一个队列中; 当执行完p1 = Pool(5)这条代码后,5条进程已经被创建出来了,只是还没有为他们各自分配任务,也就是说,无论有...
你永远不会正确地终止池。您应该利用multiprocessing.Pool对象是上下文管理器这一事实。
pool.close() 1. 步骤6:等待所有任务完成 在关闭进程池后,我们需要等待所有任务完成。可以通过调用进程池对象的join方法来实现。 pool.join() 1. 步骤7:处理结果 最后一步是处理并行执行的结果。可以通过调用之前定义的apply_async方法返回的结果对象的get方法来获取结果。
multiprocessing是python的多进程库,multiprocessing.dummy则是多线程的版本,使用都一样。 其中都有pool池的概念,进程池/线程池有共同的方法,其中方法对比如下 : There are four choices to mapping jobs to process. Here are the differences: 多参数并发阻塞有序结果mapnoyesyesyesapplyyesnoyesnomap_asyncnoyesnoyes...
multiprocessing.pool.apply_async 可以执行并行的进程,但是会将所有进程先读入列表,对于不是很多数量的进程来说没有问题,但是如果进程数量很多,比如100万条,1000万条,而进程不能很快完成,内存就会占用很多,甚至挤爆内存。那么如何限制内存的占有量呢。网上查询,找到一种解决方法:可以检测pool._cache的长度,如果超过一定...
此后,就可以通过*Result.get()函数获取执行结果。 当我们调用p.apply_async或者p.map时,其实就是创建了AsyncResult或者MapResult对象,然后将task放到_taskqueue中;调用*Result.get()方法等待task被worker子进程执行完成,获取执行结果。 在知道了multprocess.Pool的实现逻辑后,现在我们来探索下,当func将异常抛出时,Pool...
使用python的multiprocessing pool的apply_async()时,经常crash: Traceback(most recent call last):File"/usr/lib64/python2.7/threading.py",line812,in__bootstrap_innerself.run()File"/usr/lib64/python2.7/threading.py",line765,inrunself.__target(*self.__args,**self.__kwargs)File"/usr/lib64/...
python进程池Pool 和前面讲解的 python线程池 类似，虽然使用多进程能提高效率，但是进程的创建会消耗大量的计算机资源（进程Process的创建远远大于线程Thread创建占用的资源），线程是计算机最小的运行单位，连线程都需要使用线程池，进程有什么理由不使用进程池？