在使用multiprocessing.Pool时,可以指定允许的最大工作进程数量。这个数量通常与 CPU 核心数相匹配,但也可以根据任务的特性进行调整。我们可以使用os.cpu_count()来获取当前系统的核心数。 以下是一个简单的代码示例: importosimportmultiprocessingdefworker(n):"""工作函数,模拟耗时任务"""print(f'Worker{n}is proc...
pool = multiprocessing.Pool(processes=4) print(f"进程池中的进程个数: {pool._processes}") result = pool.map(worker, [1, 2, 3, 4]) pool.close() pool.join() print(result) 使用multiprocessing.active_children()函数 multiprocessing.active_children()函数返回当前活动的子进程列表。通过调用这个函数...
print("cpu数量为:%d"%cpu_count()) print("主线程id为: %d"%os.getpid()) print("线程开始处理了") # 线程池有3个线程, 线程数量可以大于cpu_count()的数量, 且os.getpid()获取的数值都不一样 thread_pool=Pool(3) fornumberinrange(5): thread_pool.apply_async(thread_task, args=(number,)) ...
重代码的输出结果来看,任务1/任务2/任务3执行后,for循环进入阻塞状态,直到任务1/任务2/任务3其中一个结束之后才会for才会继续执行任务4/任务5,并保证同时执行的最多只有3个任务( 进程池multiprocessing.Pool 和线程池ThreadPoolExecutor原理相同).
Python multiprocessing 模块提供了 Pool() 函数,专门用来创建一个进程池,该函数的语法格式如下: multiprocessing.Pool( processes ) 其中,processes 参数用于指定该进程池中包含的进程数。如果进程是 None,则默认使用 os.cpu_count() 返回的数字(根据本地的 cpu 个数决定,processes 小于等于本地的 cpu 个数)。
1 创建多进程 multiprocessing 2 创建多线程 multithread 3 创建普通函数 4 创建对比时间函数 5 运行结果 四 进程池 Pool 1 进程池 Pool() 和 map() 2 自定义核数量 3 apply_async 单结果返回 4 apply_async 多结果返回 5 划重点 五 共享内存 shared memory 六 进程锁 Lock 1 不加进程锁 2 加进程锁...
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 start process start process end process end process print('Parent process id:', os.getpid()) ...
Python中的pool函数是multiprocessing模块中的一个重要函数,它提供了一种简单而有效的方式来并行执行多个任务。pool函数可以创建一个进程池,其中的进程可以同时执行多个任务,从而提高程序的运行效率。 **pool函数的基本使用方法** 要使用pool函数,首先需要导入multiprocessing模块。然后,可以通过以下方式创建一个进程池: ...
使用类来创建进程也是需要先继承multiprocessing.Process并且实现其init方法。 进程池 Pool可以提供指定数量的进程,供用户调用,当有新的请求提交到pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求。 但如果池中的进程数已经达到规定最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会创建新的进程。