logging.debug("hello, I did something: %s", multiprocessing.current_process().name) print("...logged, %s",queue.qsize()) if __name__ == '__main__': queue = multiprocessing.Queue(-1) listener = multiprocessing.Process(target=listener_process, args=(queue, listener_configurer)) listener...
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).
当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效。 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;...
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).
multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process实例,用start()方法启动 Process类 1.1 构造方法 def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) ...
直接上代码 import math from multiprocessing import Pool def is_prime(number: int) -> bool: if number < 2: return False if number == 2: return True if number % 2 == 0: return False for i in ran…
下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法: 1.apply() 函数原型:apply(func[, args=()[, kwds={}]]) 该函数用于传递不定参数,同python中的apply函数一致,主进程会被阻塞直到函数执行结束(不建议使用,并且3.x以后不在出现)。 2.apply_async ...
multiprocessing.pool.Pool(processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None, context=None) 3.1.1. 参数介绍 processes — 进程池中进程数量,如果为 None,则使用 os.cpu_count() 返回的值 initializer — 如果该参数不为 None,则所有进程池中的进程启动时都会先执行 initializer(*initargs...
pool=multiprocessing.Pool(processes=3) 1、apply()— 该函数用于传递不定参数,主进程会被阻塞直到函数执行结束(不建议使用,并且3.x以后不在出现),函数原型如下: 代码语言:javascript 复制 apply(func,args=(),kwds={}) 2、apply_async— 与apply用法一致,但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调,函数原型如下...