os.getpid()) time.sleep(1)if __name__ == "__main__": start = time.time() # 创建进程池,进程数为4 pools = Pool(4) for i in range(5): # 添加任务 pools.apply_async(func) # 关闭进程池,不在添加任务 pools.close() pools.join() p
importmultiprocessing# 导入多进程模块defsquare(n):"""计算并返回 n 的平方"""returnn*nif__name__=="__main__":pool=multiprocessing.Pool(processes=4)# 创建一个进程池,最大进程数为4results=[]# 创建一个空列表用于存储结果foriinrange(10):# 提交10个任务result=pool.apply_async(square,(i,))#...
python 进程池Pool的apply_async方法以及一些需要注意的地方 在写多进程的时候我发现一个问题,用Pool的apply_async(异步非阻塞)的时候传入实例函数会出错,或者说是子进程被跳过似的感觉(python2.7)。 但是用python3.7的话没有任何问题。 code: #-*- coding:utf-8 -*-importmultiprocessingimportosimporttimeclassA(o...
下图是apply_async的进程池 importtimefrommultiprocessingimportPooldefrun(msg):print('msg:%s'%msg)#程序随眠3秒,time.sleep(3)print('end')if__name__=="__main__":print("开始执行主程序")start_time=time.time()#使用进程池创建子进程size=3pool=Pool(size)print("开始执行子进程")foriinrange(siz...
一、队列(先进先出) 进程间通信:IPC(Inter-Process Communication) 队列是使用管道和锁定实现,所以Queue是多进程安全的队列,使用Queue可以实现多进程之间的数据传递。 1、Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列。maxsize是队列中允许的最大项数
apply_async() map() map_async() close() terminal() join() 这里主要说一下apply和apply_async两个,其他的内容可以进行百度搜索 apply Signature: pool.apply(func, args=(), kwds={}) Docstring: Equivalent of `func(*args, **kwds)`.
我使用pdb调试的时候,会在apply_async处出现错误,错误信息如下: Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 258, in _bootstrap self.run() File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 114, in run ...
代码没有执行apply_async中添加的函数就直接结束了 from bs4 import BeautifulSoup import random import requests import pymongo import datetime import random import time from multiprocessing import Pool user_agents = [ 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHT...
apply就是属于上面的阻塞模式,apply_async属于非阻塞模式 1.apply实例 import multiprocessing def fun(name): print(name) if __name__=="__main__": pool = multiprocessing.Pool(3) for i in range(null,6): st = "start {}".format(i) ...
成功失败问题描述创建进程池使用apply_async方法分配任务任务执行输出结果调试 3. 解决步骤 以下是解决该问题的具体步骤: 步骤一:创建进程池 首先,我们需要创建一个进程池,以便后续任务分配。 frommultiprocessingimportPool# 创建进程池,设置进程数量为4pool=Pool(4) ...