importloggingimport osimport timefrom multiprocessing.poolimportPoolfrom timeimportsleepdeff():sleep(1)return'%s finish f_call at %s'%(os.getpid(),time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))if__name__=='__main__':result
执行说明:创建一个进程池pool,并设定进程的数量为3,xrange(4)会相继产生四个对象[0, 1, 2, 4],四个对象被提交到pool中,因pool指定进程数为3,所以0、1、2会直接送到进程中执行,当其中一个执行完事后才空出一个进程处理对象3,所以会出现输出“msg: hello 3”出现在"end"后。因为为非阻塞,主函数会自己...
print('concurrent:')#创建多个进程,并行执行pool = Pool(3)#创建拥有3个进程数量的进程池#testFL:要处理的数据列表,run:处理testFL列表中数据的函数forfnintestFL:pool.apply(run, (fn,))pool.close()#关闭进程池,不再接受新的进程pool.join()#主进程阻塞等待子进程的退出t2 =time.time()print("并行执行...
执行说明:创建一个进程池pool,并设定进程的数量为3,range(4)会相继产生四个对象[0, 1, 2, 3],四个对象被提交到pool中,因pool指定进程数为3,所以0、1、2会直接送到进程中执行,当其中一个执行完事后才空出一个进程处理对象3,所以会出现输出“msg: hello 3”出现在"end"后。因为为非阻塞,主函数会自己执...
pool.map_async()阻塞主进程+最后返回 七、daemon 一、主进程与子进程之间交互 Pool from multiprocessing import Pool import os def f(x): print('Child process id:', os.getpid()) return x*2 if __name__ == '__main__':main script
python 多进程 —— multiprocessing.Pool Pool 如果要启动大量的子进程,可以用进程池的方式批量创建子进程. class multiprocessing.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild]]]) 1. 控制可以提交作业的工作进程池的进程池对象。它支持超时和回调的异步结果,并具有并行映射实现。
python进程池:multiprocessing.pool,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,
如何在Python中使用multiprocessing.pool处理大量数据? 本文转至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html,在其基础上进行了一些小小改动。 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...
下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法: 1.apply() 函数原型:apply(func[, args=()[, kwds={}]]) 该函数用于传递不定参数,同python中的apply函数一致,主进程会被阻塞直到函数执行结束(不建议使用,并且3.x以后不再出现) 2.apply_async ...
Python的多进程编程提供了多种方式来实现进程间交互和同步，包括Pool、Process、Queue和Pipe。Pool用于在主进程中管理和调度子进程，而Process则用于创建独立的子进程，Queue作为消息传递机制，确保数据在进程间安全传输，Pipe则创建双向连接，使得进程间可以直接通信。例如，通过Pool，主进程可以启动多个子进程...