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...
代替简单地重复调用download_site(),它创建了一个multiprocessing.Pool对象,并让它将download_site映射到可迭代的sites上。这在threading示例中应该很熟悉。 在这里,Pool创建了许多单独的Python解释器进程,并让每个进程在可迭代对象中的某些项上运行指定的函数,在我们的例子中,这个可迭代对象是站点列表。主进程与其他进程...
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(...
4、map_async()—与map用法一致,但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async,函数原型如下: map_async(func, iterable, chunksize, callback) 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。 7、join()— 主进程阻塞等待子进程的退出, join...
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。
pathos.multiprocessing.Pool():与multiprocess.Pool()完全相同。 pathos.multiprocessing.ProcessingPool()、pathos.pools.ProcessPool():与pathos.multiprocessing.ProcessPool()完全相同。 pathos.pp.ParallelPythonPool()、pathos.parallel.ParallelPool()、pathos.parallel.ParallelPythonPool()、pathos.pools.ParallelPool()...
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...
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 (...
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...
Sample3,支持Pool, 雇一群worker来干活 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 ...