class NewProcess(multiprocessing.Process): def __init__(self, arg): # 初始化函数 super(NewProcess, self).__init__() self.arg = arg def run(self): # 入口函数 print(u"子进程(%d)在运行" % self.arg) print(u'子进程(%d)的ID = %d' % (self.arg, os.getpid())) if __name__=...
import multiprocessing import time class My_Process(multiprocessing.Process): def __init__(self, i): multiprocessing.Process.__init__(self) self.i = i def run(self): print("start...",self.i) time.sleep(3) print("end...",self.i) if __name__ == '__main__': for i in range...
/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import timeimport osfrom multiprocessing import Pool, TimeoutErrordef f(x):return x*xif __name__ == '__main__':# 启动 4 个工作进程with Pool(processes=4) as pool:# 输出 "[0, 1, 4,..., 81]"print(pool.map(f, range(10))) # ...
multiprocessing支持进程之间的两种通信信道 队列 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....
for i in process_list: p.join() print('结束测试') 示例12:多进程的基本实现(方法二) from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): #继承Process类 def __init__(self,name): super(MyProcess,self).__init__() self.name = name ...
threading 包为 Python 提供了线程模型,而 multiprocessing 包则为另一种并发模型 — 多进程模型提供了强大的解决方案。 multiprocessing 与 threading 十分相似,他提供了基本的进程对象类以及功能强大的进程同步工具,同时,multiprocessing 还提供了进程池的封装类 Pool。
frommultiprocessingimportProcess, QueueclassTestClass:def__init__(self, q): self.q = qdeff(self): self.q.put([42,None,'hello'])if__name__ =='__main__': q = Queue() obj = TestClass(q) p = Process(target=obj.f) p.start()print(q.get())# prints "[42, None, 'hello']"...
from multiprocessing import Process 3. 如何创建子进程 在主进程中通过Process类创建的进程对象就是子进程 举个栗子: importloggingimportosimporttimefrommultiprocessingimportProcess logging.basicConfig(level=logging.INFO)classMyClass:"""Process 1"""def__init__(self, *, name: str, age: int) ->None:"...
1、multiprocessing的介绍 在Python中,由于有GIL解释器锁的存在,多线程就根本不是本质意义上的多线程,而是一个主线程我们通过控制子线程来实现的,本质上还是只有一个线程,没有并行效果。 但我们想要充分地使用多核CPU的资源,在Python中大部分情况都需要使用多进程。
import multiprocessingdef worker():foriinrange(3):print(i)if __name__=="__main__":p = multiprocessing.Process(target=worker)p.start() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 运行之后,效果如下: 需要注意的是,multiprocessing库在Windows创建进程必须在if __name__=="__main__":中,这是 Windo...