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() print("cost...
步骤二:使用apply_async方法分配任务 接下来,使用apply_async方法将任务分配给进程池中的进程。 # 定义一个任务函数deftask_func(num):returnnum*num# 使用apply_async分配任务result=pool.apply_async(task_func,args=(3,)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤三:任务执行 然后,等待任务执行完成,并获取结果。 # ...
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...
Signature:pool.apply_async(func,args=(),kwds={},callback=None,error_callback=None)Docstring:Asynchronous version of`apply()`method.File:/usr/lib/python3.5/multiprocessing/pool.py Type:method
可以看到使用了apply_async,速度显著上升 下图是使用apply的进程池 import time from multiprocessing import Pool def run(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") ...
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 self._target(*self._args, *...
pools.apply_async(func) # 关闭进程池,不在添加任务 pools.close() pools.join()print("cost time:",int(time.time()-start)) AI代码助手复制代码 结果: subprocess id:15536subprocess id:2788subprocess id:20288subprocess id:11020subprocess id:15536costtime:2 ...
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 self._target(*self._args, *...
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) ...