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...
#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...
frommultiprocessingimportProcess,Pipeimportosdeff(connection):print('parent process:',os.getppid())print('process id:',os.getpid())connection.send([42,None,'hello'])connection.close()if__name__=='__main__':parent_conn,child_conn=Pipe()p=Process(target=f,args=(child_conn,))p.start()pr...
defrun__pool():# 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:...
前面讲了进程创建与进程通信的内容,接下来讲一下多进程编程最能发挥的地方。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}')returnresult...
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...
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...
multiprocessing 是 Python 内置的标准进程模块,可运行于 Unix 和 Windows 平台台上。依赖于该模块,程序员得以充分利用机器上的多核资源。为便于使用,multiprocessing 模块提供了和 threading 线程模块相似 API。针对进程特点,multiprocessing 模块还引入了在 threading 模块中没有的API,比如进程池(Pool)、共享内存(Array...