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(...
pool=Pool(4) #声明了4个线程数量,这里的个数根据你电脑的CPU个数来定。 results=pool.map(getsource,urls) #这里使用map函数,并且函数的参数为自定义函数名称,以及函数中的参数(这里为一个列表) pool.close() #关闭pool对象 pool.join() #join函数的主要作用是等待所有的线程(4个)都执行结束后 print (time...
p.apply(func [,args [,kwargs ] ])在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs)然后返回结果 apply不会在所有进程池中调用func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数使用p.apply_async() p.apply_async(func [,args [,kwargs ] ]) 结果是AsyncResult类的实例,callback可调用对象,接受输入参数。 当fun...
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。
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,返...
multiprocess模块:与multiprocessing模块接口基本一致。 pathos.pp.pp模块:实质也即pp模块,与独立的pp模块完全相同。 pathos.multiprocessing.Pool():与multiprocess.Pool()完全相同。 pathos.multiprocessing.ProcessingPool()、pathos.pools.ProcessPool():与pathos.multiprocessing.ProcessPool()完全相同。
利用multiprocess模块的Pool类创建多进程 很多时候系统都需要创建多个进程以提高CPU的利用率,当数量较少时,可以手动生成一个个Process实例。当进程数量很多时,或许可以利用循环,但是这需要程序员手动管理系统中并发进程的数量,有时会很麻烦。这时进程池Pool就可以发挥其功效了。可以通过传递参数限制并发进程的数量,默认值为...
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...