基本上multiprocessing这个模块和threading这个模块用法是相同的,也是可以通过函数和类创建进程。 AI检测代码解析 """ 案例1:函数式创建进程 """ import multiprocessing import time # 进程执行函数 def run(num): time.sleep(1) print(f'i am process{num}') if __name__ == '__main__': # 获取开始的...
frommultiprocessingimportProcess,Pipedeff(conn):conn.send([42,None,'hello'])conn.close()if__name__=='__main__':parent_conn,child_conn=Pipe()p=Process(target=f,args=(child_conn,))p.start()print(parent_conn.recv())# prints "[42, None, 'hello']"p.join() 此代码创建了一个进程并在...
close()关闭进程池,池不再接受任务所有任务完成后退出 terminate()立即结束工作进程,不再处理未处理的任务 join()主进程阻塞等待子进程退出,必须在close()或者terminate()方法后使用 importmultiprocessing, time, logging, sysdeffunc(n):ifn > 5:raiseIndexError("n > 4---error") logging.info("func") time...
multiprocessing是一个支持使用与threading模块类似的 API 来产生进程的包。multiprocessing包同时提供了本地和远程并发操作,通过使用子进程而非线程有效地绕过了全局解释器锁。 因此,multiprocessing模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。 它在 Unix 和 Windows 上均可运行。 multiprocessing模块还引入了在threading模...
join() if __name__ == "__main__": main() 4.1.2 Pool类与进程池的使用 multiprocessing.Pool类为多进程编程提供了一个更便捷的方式,它可以创建一个进程池来管理一组工作进程。当你有大量任务需要执行时,进程池可以有效地分配和回收进程资源,提高执行效率。以下是一个使用进程池的例子: from ...
join() 方法实现进程间的同步,等待所有进程退出。 close() 用来阻止多余的进程涌入进程池 Pool 造成进程阻塞。 multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None) group: 线程组,目前还没有实现,库引用中提示必须是None; ...
] # 假设这些都是需要处理的文件路径 pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count()) # 创建进程池，进程数等于CPU核心数 pool.map(process_file, files_to_process) # 并行处理文件列表 pool.close() # 关闭进程池，不再接受新任务 pool.join() # 等待所有子进程结束...
from multiprocessingimportProcess,Pipe deff(conn):conn.send([42,None,'hello'])conn.close()if__name__=='__main__':parent_conn,child_conn=Pipe()p=Process(target=f,args=(child_conn,))p.start()print(parent_conn.recv())p.join() ...
from multiprocessingimportPool deftest(i):print(i)if__name__=="__main__":lists=range(100)pool=Pool(8)pool.map(test,lists)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) ...
本文理论上对multiprocessing.dummy的Pool同样有效。 python2.x中multiprocessing提供的基于函数进程池,join后陷入内核态,按下ctrl+c不能停止所有的进程并退出。即必须ctrl+z后找到残留的子进程,把它们干掉。先看一段ctrl+c无效的代码: #!/usr/bin/env python ...