1)server.bind(('127.0.0.1',8080))server.listen(5)deftalk(conn):print('进程pid: %s'%os.getpid())whileTrue:try:msg=conn.recv(1024)ifnotmsg:breakconn.send(msg.upper())exceptException:breakif__name__=='__main__':p=Pool(4)whileTrue:conn,*_=server.accept()p.apply_async(talk,args=...
步骤1:创建Pool对象 首先,我们需要导入multiprocessing库,然后创建一个Pool对象,指定进程的数量。 importmultiprocessing# 创建Pool对象pool=multiprocessing.Pool(processes=5) 1. 2. 3. 4. 步骤2:启动多个进程 然后,我们可以通过apply_async方法启动多个进程,执行相应的任务。 deftask_func(x):returnx*x# 启动多个...
2.apply_async 函数原型:apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]]) 与apply用法一致,但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调。 3.map() 函数原型:map(func, iterable[, chunksize=None]) Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到结果返回。 注意:虽然第...
p.apply_async(run_a_sub_proc, args=(f"进程-{i}",)) p.close() p.join() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 运行结果如下 进程1~3结束了进程4才开始 值得注意的是,在上述代码中,进程1~3结束了进程4才开始,这是为什么呢?这是因为在p=Pool(3)...
from multiprocessing import Pool def f(x): return x*x if __name__ == '__main__': pool = Pool(processes=4) # start 4 worker processes result = pool.apply_async(f, (10,)) # evaluate "f(10)" asynchronously print result.get(timeout=1) # prints "100" unless your computer is *...
在multiprocessing中,进程是通过创建一个Process类并调用其start()方法来派生的。Process遵循threading.Thread的API。multiprocess程序的一个微小的例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from multiprocessingimportProcess deff(name):print('hello',name)# 输出:hello shoukeif__name__=='__main_...
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的worker是怎么处理的。下面的代码是pool.worker工作...
""" 向进程池派发任务方式一: 使用apply_async() 需要自己创建列表,维护返回值 """ import os from multiprocessing import Pool from time import sleep from datetime import datetime def log(text): s_time = datetime.now().strftime('%H:%M:%S') process = os.getpid() print(f"[{s_time}] [PID...
from multiprocessing import Pool import multiprocessing as m 进程池的安装包为Pool，然后我们来看下它的CPU内核数：num=m.cpu_count()#CPU内核数 紧接着我们在来创建进程池：pool=multiprocessing.Pool(num)进程池中也有很多方法供我们使用：apply(func，args，kwargs)同步执行（串行） 阻塞 apply_async(func，...
context: 用在制定工作进程启动时的上下文,一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池,两种方法都适当的设置了context。 而在进程池中实际创建子进程也有几个办法: (a)最普通的方式是直接申请: xxx.apply(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None) a...