#Pool内的进程数默认是cpu核数,假设为4(查看方法os.cpu_count())#开启6个客户端,会发现2个客户端处于等待状态#在每个进程内查看pid,会发现pid使用为4个,即多个客户端公用4个进程fromsocketimport*frommultiprocessingimportPoolimportos server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR...
print('concurrent:')#创建多个进程,并行执行pool = Pool(3)#创建拥有3个进程数量的进程池#testFL:要处理的数据列表,run:处理testFL列表中数据的函数forfnintestFL:pool.apply_async(run, (fn,))pool.close()#关闭进程池,不再接受新的进程pool.join()#主进程阻塞等待子进程的退出t2 =time.time()print("...
importloggingimport osimport timefrom multiprocessing.poolimportPoolfrom timeimportsleepdeff():sleep(1)return'%s finish f_call at %s'%(os.getpid(),time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))if__name__=='__main__':result=[]withPool(4)aspool:result.append(pool.apply_async(f))result.append(p...
对于同时运行多个同质任务来讲,采用multiprocessing.Pool进程池去管理是最方便的。Pool的用法如下: frommultiprocessingimportPool,processimportosimportpprintdef_test_func(a,b):result=a+bprint(f'{os.getpid()}: {result}')returnresultdeftest_pool():test_data=[(2*i,2*i+1)foriinrange(16)]withPool(4...
2. 管理进程：通过进程池（Pool）管理多个进程。from multiprocessing import Pooldefrun_process(name): print(f'Running process {name}')if __name__ == '__main__':with Pool(5) as p: p.map(run_process, ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])3. 共享内存：通过共享内存（Value 和 Array...
pool.apply_async()不阻塞主进程 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 end main script ...
():# main process from multiprocessingimportPool cpu_worker_num=3process_args=[(1,1),(9,9),(4,4),(3,3),]print(f'| inputs: {process_args}')start_time=time.time()withPool(cpu_worker_num)asp:outputs=p.map(func2,process_args)print(f'| outputs: {outputs} TimeUsed: {time.time(...
在mulitprocessing 模块中有一个 Pool 类可以帮助我们完成该任务。下面是一个使用进程池的例子。 import multiprocessing # 引入multiprocessing模块 import time # 引入time模块 def child_process_entry(): # 定义进程入口函数 print(u"子进程在运行") time.sleep(10) print(u"子进程结束") pool_obj = multiproc...
class multiprocessing.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild]]]) 1. 控制可以提交作业的工作进程池的进程池对象。它支持超时和回调的异步结果,并具有并行映射实现。 processes 是要使用的工作进程数。如果进程为None,则使用cpu_count()返回的数字。如果初始化程序不是无,则每个工作进程将在...