Process类 multiprocessing.Process(group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={},*,daemon=None) Process表示在不同进程中运行活动。Process类与threading.Thread类有相同的方法。 构造器必须要有关键词才能使用。group:总是为None,它的存在只是为了与threading.Thread兼容。target:表示包含在run()方法中的可...
"""importosfrommultiprocessingimportProcessdeffunc(s):# 输出传入的参数,当前子进程的进程ID,当前进程的父进程IDprint(s, os.getpid(), os.getppid())# 注意:此处的if __name__ == '__main__'语句不能少if__name__ =='__main__':# 打印当前进程的进程IDprint(os.getpid())print('main process ...
from multiprocessing import Process, cpu_count, active_children from time import sleep, ctime def process(num): sleep(num) print('%s Process: %d' % (ctime(), num)) if __name__ == '__main__': print('CPU number:', str(cpu_count())) for i in range(5): p = Process(target=pr...
import multiprocessing import os def run_proc(name):print('Child process {0} {1} Running'.format(name, os.getpid()))if__name__=='__main__':print('Parent process {0} is Running'.format(os.getpid()))foriinrange(5): p=multiprocessing.Process(target=run_proc, args=(str(i),))prin...
在Python中,我们可以使用以下几种方法来判断multiprocessing进程是否结束: 方法一:使用is_alive()方法 Process类提供了is_alive()方法来判断进程是否还在运行。调用is_alive()方法返回一个布尔值,True表示进程还在运行,False表示进程已经结束。 frommultiprocessingimportProcessimporttimedefmy_function():print("Starting my...
multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动 Process类 1.1 构造方法 def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) ...
start=time.time()processes=[multiprocessing.Process(target=cpu_task,args=(N,))for_inrange(4)]forpinprocesses:p.start()forpinprocesses:p.join()print(f"多进程执行时间: {time.time() - start:.2f} 秒") 运行结果通常会发现: 在CPU密集型任务中,多进程远快于多线程。
例如,使用multiprocessing.Value对象,来传递信息。通知子线程:“辛苦了,你可以休息了”,然后让子线程自身决定退出的时刻,可以选择一个适当的时刻来结束任务。下面的代码,在外部修改alive.value的值,子进程得知后,选择在没有sleep的时候退出。 from multiprocessing import Process, Value import time alive = Value('b...
使用multiprocessing模块时,推荐通过事件(Event)或信号(Signal)协调终止: from multiprocessing import Process, Event stop_event = Event() def worker(event): while not event.is_set(): print('运行中...') proc = Process(target=worker, args=(stop_event,)) proc.start...
importmultiprocessing n_process = multiprocessing.cpu_count()witho.execute_sql('select * from dual').open_reader(tunnel=True)asreader:# n_process 指定成机器核数pd_df = reader.to_pandas(n_process=n_process) 设置alias 在运行SQL时,如果某个UDF引用的资源是动态变化的,您可以alias旧的资源名到新的...