from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import time def fun(msg): print('msg: ', msg) time.sleep(1) print('***') return 'fun_return %s' % msg # map_async print('\n---map_async---') arg = [1, 2, 10, 11, 18] async_pool = ThreadPool(processes=4) result ...
Multiprocessing.dummy.Pool() 与Multiprocessing.Pool() 的用法一样 非阻塞方法 multiprocessing.dummy.Pool.apply_async() 和 multiprocessing.dummy.Pool.imap() 线程并发执行 阻塞方法 multiprocessing.dummy.Pool.apply()和 multiprocessing.dummy.Pool.map() 线程顺序执行 frommultiprocessing.dummyimportPoolasPoolimport...
multiprocessing 是多进程模块, 而multiprocessing.dummy是以相同API实现的多线程模块。没有绕过GIL情况下,多线程一定受GIL限制。多进程是python利用多核最常用的方式。 有用 回复 已注销 13 发布于 2018-05-25 更新于 2018-05-25 新手上路,请多包涵 多进程 场景CPUfrom multiprocessing import Pool 多线程 场景IOf...
from multiprocessing.pool import ThreadPool # 线程池,用法无区别,唯一区别这个是线程池 还有另外两种 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # python原生线程池,这个更主流 import threadpool # 线程池,需要 pip install threadpool,很早之前的 方式1 multiprocessing.dummy Pool() 非阻塞方法 multiprocessi...
from multiprocessing.dummy import Pool from multiprocessing import cpu_count def multi_predict(X, predict, *args, **kwargs): pool = Pool(cpu_count()) results = pool.map(predict, X) pool.close() pool.join() return results 问题是我所有的CPU仅加载20-40%(总和为100%)。我使用multiprocessing....
线上一个监控系统的agent内存单调增长 ,查了半天, 在我的开发环境的python2.7下重现不了,好不容易找了个老古董的RHEL6环境用python2.6才能重现. Agent里面, 用multiprocessing.dummy.Pool开一个线程池, 然后通过map方法, 批量执行一批预先配置的任务, 测试发现用python2.6运行时, 如果某种任务一条也没配置的话, 就...
进程池multiprocessing.Pool() 多进程,而不是多线程,所以pool函数里面的第一个参数如果大于CPU的核心数可能反而导致效率更低!! 一、四种方式 A:异步非阻塞的:不用等待当前进程执行完毕,随时根据系统调度来进行进程切换 1、apply_async 例子: import time
multiprocessing类似于threading模块支持生成进程的包,是Python的标准模块,它既可以用来编写多进程,也可以用来编写多线程。如果是多线程的话,用multiprocessing.dummy即可,用法与multiprocessing基本相同。由于python使用全局解释器锁(GIL),他会将进程中的线程序列化,也就是多核cpu实际上并不能达到并行提高速度的目的,而使用多...
dummy.pool 和multiprocessing.pool有什么区别multiprocessing是多进程模块，而multiprocessing.dummy是以相同...
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import random,time # 设置并发数量 threadNum = 3 # 修改为从数据库中读取用例列表 def get_case_list(): return [i for i in range(1,20)] # 具体的执行方法, 记录测试结果和测试时间