6.代码实例—multiprocess.Pool 6.1同步 importos,timefrommultiprocessingimportPooldefwork(n):print('%s run'%os.getpid())time.sleep(3)returnn**2if__name__=='__main__':p=Pool(3)#进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务res_l=[]foriinrange(10):res=p.apply(work,arg...
importloggingimport osfrom multiprocessing.poolimportPoolfrom timeimportsleepimport timedeff(i):sleep(1)return'%s finsh sleep by %s at %s'%(os.getpid(),i,time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))if__name__=='__main__':withPool(4)aspool:it=pool.imap(f,range(10))res=next(it)whileres:...
pool.join()print(os.getpid()) 10个任务func1投入到含有4个进程的进程池中异步执行,并且指定回调函数为func2,当投入到进程池中的每个任务执行完后,都会将返回值作为参数返回给回调函数,并且回调函数在主进程得以执行 执行了10次func1、10次func2 frommultiprocessingimportPooldeffunc1(n):print('in func1')ret...
下面是实现"Python进程池回调函数返回值"的整体流程: 接下来,我们将详细说明每个步骤需要做什么,并给出相应的代码示例。 步骤1:创建进程池 首先,我们需要创建一个进程池。Python提供了multiprocessing模块来实现进程池的创建和管理。我们可以使用multiprocessing.Pool()来创建一个进程池,其中可以指定进程池的大小。 import...
from multiprocessing import Pool import time import random import os def func(i): i+=1 # 每个子进程都会拿着自己的i 自加1(主进程之间的数据不共享,这里并没有使用Manager) print("子进程pid",os.getpid()) return i # 开多个子进程去执行func()函数,每个子进程把执行函数拿到的返回值,传给回调函数...
Python 多进程 multiprocessing.Pool类详解 multiprocessing模块 multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似,可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同,拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start...
from multiprocessingimportProcess,Poolimporttime # Mongodb 连接,验证身份 conn=pymongo.MongoClient('localhost',27017)conn.words.authenticate('words_user','woiu32k32x01')db=conn.words # 单词处理函数 defwordsevent(filename,mongo_insert):withopen(filename)asf:wordsall=[]forlineinf:# 把当前行转为...
multiprocessing.Pool类的实例: importtimefrommultiprocessingimportPooldefrun(fn):#fn: 函数参数是数据列表的一个元素time.sleep(1)returnfn*fnif__name__ =="__main__": testFL = [1,2,3,4,5,6]print'shunxu:'#顺序执行(也就是串行执行,单进程)s = time.time()forfnintestFL: ...
其中close()跟terminate()的区别在于close()会等待池中的worker进程执行结束再关闭pool,而terminate()则是直接关闭。result.successful()表示整个调用执行的状态,如果还有worker没有执行完,则会抛出AssertionError异常。利用multiprocessing下的Pool可以很方便的同时自动处理几百或者上千个并行操作,脚本的复杂性也大大降低。