import multiprocessing def worker(queue, x, y): result = x + y queue.put(result) if __name__ == '__main__': q = multiprocessing.Queue() p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(q, 3, 5)) p.start() p.join() result = q.get() print(f'Result from child process: {r...
在Unix/Linux下,multiprocessing模块封装了fork()调用,使我们不需要关注fork()的细节。由于Windows没有fork调用,因此,multiprocessing需要“模拟”出fork的效果,父进程的所有Python对象都必须先通过pickle序列化再传到子进程去。所以,如果multiprocessing在Windows下调用失败了,就要先考虑是不是序列化失败了。 小结 在Unix/Li...
# 获取任务的返回结果result_value=result.get()# 打印结果print(result_value) 1. 2. 3. 4. 5. 完整代码示例 importmultiprocessing# 定义一个函数,用于在多进程中执行deftask_func(a,b):returna+bif__name__=='__main__':# 创建进程池,指定进程数量为4pool=multiprocessing.Pool(4)# 提交任务到进程...
(":::",res.get()) # 运行结果 msg: hello 0 msg: hello 1 msg: hello 2 end end end <multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x0000027BF6B3F0D0> ::: donehello 0 <multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x0000027BF6F4FDF0> ::: donehello 1 <multiprocessing.pool.ApplyResult object...
设置特定的启动方式:可以使用multiprocessing.get_context(method)函数来设置上下文中的启动方式,需要注意的是在此上下文中创建的对象可能与其他上下文中的对象不兼容,比如,使用fork方式的上下文中的锁不能传递给spawn或forkserver中使用,另外,如果你不想采用默认的方式或者全局统一的方式,就可以考虑使用get_context(method)...
[root@ mnt]# python3 multiprocessing_exitcode.py 运行进程的函数名 exit_error 运行进程的函数名 exit_ok 运行进程的函数名 return_value 运行进程的函数名 raises 运行进程的函数名 terminated Process raises: exit_error.exitcode=1exit_ok.exitcode=0return_value.exitcode=0Traceback (most recent calllast...
接下来,给出使用multiprocessing模块的并行程序,比较粗糙的思想是:将200个独立样本拆分成4个50来计算。 #!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # Author : 单哥的科研日常 # Time : 2022/7/29 11:59 # 导入库 import os import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy ...
multiprocessing.Queue类近乎是queue.Queue的克隆. 例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from multiprocessingimportProcess,Queue deff(q):q.put([42,None,'hello'])if__name__=='__main__':q=Queue()p=Process(target=f,args=(q,))p.start()print(q.get())# prints"[42, Non...
importmultiprocessingasmp defjob(x):returnx*x defmulticore():pool=mp.Pool(processes=2)#定义一个Pool,并定义CPU核数量为2res=pool.map(job,range(10))print(res)res=pool.apply_async(job,(2,))print(res.get())multi_res=[pool.apply_async(job,(i,))foriinrange(10)]print([res.get()forre...
import torch.multiprocessingasmpimport time defaction(v,num,lock):lock.acquire()foriinrange(5):time.sleep(0.1)v.value+=numprint(v.value)lock.release() if__name__=='__main__':#创建一个新的锁对象lock= mp.Lock()#创建一个新的共享变量v,初始值为0,数据类...