1、使用 multiprocessing.Pool 非阻塞 #!/bin/env python import multiprocessing import time def func(msg): print "msg:", msg time.sleep(3) print "end" if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) for i in xrange(3): msg = "hello %d" %(i) pool.apply_...
conn1,conn2=multiprocessing.Pipe()# 管道有两端,某一端放入的东西,只能在另一端拿到 queue=multiprocessing.Queue()# 队列只有一个,放进去的东西可以在任何地方拿到。 6. 队列 Queue 可以import queue 调用 Python 内置的队列,在多线程里也有队列 from multiprocessing import Queue。下面提及的都是多线程的队列。
它的原理是:先启动一个ManagerServer进程,这个进程是阻塞的,它监听一个socket,然后其他进程(ManagerClient)通过socket来连接到ManagerServer,实现通信。 frommultiprocessingimportManager, Process deffunc(dic):
manager = multiprocessing.Manager() # 2. 创建一个dict temp_dict = manager.dict() # 3. 创建一个测试程序 def test(idx, test_dict): test_dict[idx] = idx # 4. 创建进程池进行测试 pool = multiprocessing.Pool(4) for i in range(100): pool.apply_async(test, args=(i, temp_dict)) poo...
manager=Manager() return_list=manager.list() #return_dict=manager.dict() 也可以使用字典dict job=[]for i in range(3): p= multiprocessing.Process(target=run_proc, args=(i,return_list))#多进程 job.append(p) print'子进程%d开启...'%i ...
queue = multiprocessing.Manager().Queue() # 创建进程池 pool = multiprocessing.Pool(3) for file_name in file_names: # 向进程池中添加任务 pool.apply_async(copy_file, args=(queue, file_name, source_folder_name, dest_folder_name))
manager = multiprocessing.Manager() queue = manager.Queue() # 创建输入数据 x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 1000) # 生成一个线性空间的数组x,范围是从-2π到2π,包含1000个元素 # 创建四个进程,每个进程执行不同的计算任务 processes = [ multiprocessing.Process(target=compute_sin, ...
])1. 进程间通信：通过Queue、Pipe和Manager等方式进行数据共享和同步 Queue：进程间的共享队列。通过Queue类实现。它是一个简单的多进程数据管道，能够在多个进程间共享数据。from multiprocessing import Process, Queuedefworker(queue):whileTrue: item = queue.get()if item isNone:break# do_work(item) ...
从上面的例子可以看出,我们连续执行pool.py脚本,后面的脚本却没有输出应有的结果,为什么? 首先对上列程序进行细微调整: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #-*-coding:UTF-8-*-from multiprocessingimportProcess,Manager,Lock,Pool defsayHi(num):print"def print result:",num ...
pool.imap()分块+快速返回 pool.map_async()阻塞主进程+最后返回 七、daemon 一、主进程与子进程之间交互 Pool from multiprocessing import Pool import os def f(x): print('Child process id:', os.getpid()) return x*2 if __name__ == '__main__':main script ...