6.代码实例—multiprocess.Pool 6.1同步 importos,timefrommultiprocessingimportPooldefwork(n):print('%s run'%os.getpid())time.sleep(3)returnn**2if__name__=='__main__':p=Pool(3)#进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务res_l=[]foriinrange(10):res=p.apply(work,arg...
po = Pool(3) # 定义一个进程池,最大进程数3 # for i in range(0, 10): # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,)) # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标 po.map_async(worker, [i for i in range(10)]) end = time.time() print("---循环耗时---:" + str(...
2、apply_async— 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,函数原型如下: apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]]) 3、map()— Pool类中的map方法,与内置的map函数用法基本一致,它会使进程阻塞直到结果返回,函数原型如下: map(func, iterable, chunksize=None) 注意:...
from multiprocessing import Pool import time,random,os def work(n): time.sleep(1) return n**2 if __name__ == '__main__': p=Pool() res_l=[] for i in range(10): res=p.apply_async(work,args=(i,)) res_l.append(res) p.close() p.join() #等待进程池中所有进程执行完毕 num...
pool = multiprocessing.Pool() pool.apply_async(f, args = (a,), kwds = {b : value}) pool.close() pool.join() (b)如果子进程有返回值,且返回值需要集中处理,则建议采用map方式(子进程活动只允许1个参数): XXX.map(func, iterable, chunksize=None) #将iterable的每个元素作为参数,应用func函数,...
4.map_async() 函数原型:map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]]) 与map用法一致,但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async。 5.close() 关闭进程池(pool),使其不在接受新的任务。 6.terminal() 结束工作进程,不在处理未处理的任务。
Multiprocessing.Pool的实现 通过查看源码,大致上multiprocess.Pool的实现如下图所示: 当我们执行以下语句时,主进程会创建三个子线程:_handle_workers、_handle_results、_handle_tasks;同时会创建Pool(n)个数的worker子进程。主进程与各个worker子进程间的通信使用内部定义的Queue,其实就是Pipe管道通信,如上图的_taskqu...
import multiprocess as m m.Process(target，args)其实这种写法是不对的，就好比bs4中的BeautifulSoup，你想通过先导入bs4，然后再引入BeautifulSoup是行不通的，必须这样：from multiprocessing import Process Process(group, target, args, kwargs, name)group:用户组 target:调用函数 args:参数元祖 kwargs:参数字典...
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_...
解决windows下python3使⽤multiprocessing.Pool出现的 问题 例如：from multiprocessing import Pool def f(x):return x*x pool = Pool(processes=4)r=pool.map(f, range(100))pool.close()pool.join()在spyder⾥运⾏直接没反应；在shell窗⼝⾥，直接报错，如下：Process SpawnPoolWorker-15:Traceback (...