可以使用multiprocessing模块中的Pool类来创建进程池。代码如下: frommultiprocessingimportPoolif__name__=='__main__':pool=Pool()# 创建默认大小的进程池 1. 2. 3. 4. 步骤2:开始任务 在创建进程池之后,我们可以开始向进程池中添加任务。apply_async函数的第一个参数是要执行的函数,后面的参数是传递给该函...
apply(func, args, kwds)阻塞执行,每次向该pool中提交一个任务,之后主进程阻塞等待任务完成,并得到func函数的返回值 apply_async(func, args, kwds, callback, error_callback)异步执行,主线程不会阻塞等待,而是把所有的任务交给pool,由pool自己调度func函数执行,pool根据自己 close()关闭进程池,池不再接受任务所...
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 实例方法: apply(func[, args[, kwds]]):同步进程池 apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]) :异步进程池 close() : 关闭...
apply_async方法是multiprocessing.Pool类的一个方法,它用于将函数提交给进程池执行。这是一个示例函数,我们将使用它来演示apply_async方法的使用: importtimedefsquare(x):time.sleep(1)# 模拟函数执行的时间returnx**2 1. 2. 3. 4. 5. 现在,我们创建一个进程池,并使用apply_async方法将函数提交给进程池执行...
map_async(func,iterable[,chunksize[,callback[,error_callback]]]) - 非阻塞式引用 例4 非阻塞式Pool from multiprocessing import Pool import time def func(index): print(str(time.ctime()) + 'Start process: ' + str(index)) time.sleep(1) print(str(time.ctime()) + 'End process: ' + ...
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,...
multiprocessing模块是 Python 用于多进程编程的强大工具,它允许程序创建多个进程,每个进程都有自己独立的 Python 解释器和内存空间,从而实现真正的并行计算。这使得多进程在处理 CPU 密集型任务时具有显著的优势,能够充分利用多核 CPU 的计算资源。 创建进程的方式与创建线程类似,可以通过实例化multiprocessing.Process类来...
pool.apply_async(test,args=(i,))# 维持执行的进程总数为8,当一个进程执行完后启动一个新进程.print("test")pool.close()pool.join() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 \#-*-coding:utf-8-*-\# 异步进程池(非阻塞) from multiprocessingimportPool ...
multiprocessing.Pool(n) 可创建 n 个进程的进程池供用户调用。如果进程池任务不满,则新的进程请求会被立即执行;如果进程池任务已满,则新的请求将等待至有可用进程时才被执行。向进程池提交任务有以下两种方式。 apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) :非阻塞式提交。即使进程池已满,也会接受新的...
我要爬百度里的一些图片,因此这里使用multiprocessing.pool进程池,当我调用多个apply_async()时却发现,进程池里的任务都没执行