format(len(info))) pool = Pool(processes=12) pool.map(multi_processing_create_image, info, chunksize=1) pool.close() pool.join() aggregate_meta_info(train_dir) aggregate_meta_info(test_dir) Example #12Source File: evolve-feedforward-parallel.py From neat-python with BSD 3-Clause "New"...
在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。Pool可以提供指定数...
pool=multiprocessing.Pool(processes=5) return_data=pool.map(func, args) print('堵塞')# 执行完func才执行该句 pool.close() pool.join()# join语句要放在close之后 print(return_data) # map_async print('\n---map_async---') pool=multiprocessing.Pool(processes=5) result=pool.map_async(func, ...
cInfos = indexer.dirs_to_info(cdir.subfolders(), ext)# comment if you want a silent indexingprint(cdir.to_string())# recursive pooled call#NOTE:child calls must not be pooledp =Pool(utils.Settings.config['processes']) infos = p.map(crawl_recursive, cInfos) p.close()# remove hierarc...
Example #7Source File: migrate.py From pyspider with Apache License 2.0 6 votes def migrate(pool, from_connection, to_connection): """ Migrate tool for pyspider """ f = connect_database(from_connection) t = connect_database(to_connection) if isinstance(f, ProjectDB): for each in f....
在下文中一共展示了multiprocessing.Pool方法的13个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: _download_multiprocess_map_chunk ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from torch import multiprocessing [as 别名]# 或者: ...
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似,可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同,拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法。属性有:authkey、daemon(要通过sta...
本⽂实例讲述了Python多进程池 multiprocessing Pool⽤法。分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：1. 背景 由于需要写python程序, 定时、⼤量发送htttp请求，并对结果进⾏处理。参考其他代码有进程池，记录⼀下。2. 多进程 vs 多线程 c++程序中，单个模块通常是单进程，会启动⼏⼗、上百个线程，充分发挥...
答案是python的标准库multiprocessing,可以在单进程下使用多进程和多线程来帮忙处理任务。multiprocessing,名字即是多进程的意思,本篇主要讲一下进程池和线程池的用法。 多线程示例:从一批url中获取数据,常见于爬虫,接口分批获取等 import requests from multiprocessing import Pool # 进程池 from multiprocessing.dummy ...
其中close()跟terminate()的区别在于close()会等待池中的worker进程执行结束再关闭pool,而terminate()则是直接关闭。 ThreadPool()和Pool(),默认启动的进程/线程数都为CPU数,如果python获取不到CPU数则默认为1 一般计算(CPU)密集型任务适合多进程,IO密集型任务适合多线程,视具体情况而定,如http请求等等待时间较长...