close(): 关闭进程池(pool),使其不在接受新的任务。 join():主进程阻塞等待子进程的退出, join方法要在close或terminate之后使用。 terminal(): 结束工作进程,不在处理未处理的任务。 非阻塞示例: importtimefrommultiprocessing import Pool #非阻塞式 def task(task_name):print("开始做任务",task_name,os.g...
msg time.sleep(3) print "end" if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) for i in xrange(4): msg = "hello %d" %(i) pool.apply_async(func, (msg, )) #维持执行的进程总数为processes,当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去 print "Mark~ Mark~ Mark~...
import multiprocessing pool = multiprocessing.Pool(最大进程数) 2.方法 方法 描述 apply() 以同步方式添加进程 apply_async() 以异步方式添加进程 close() 关闭Pool,使其不接受新任务(还可以使用) terminate() 不管任务是否完成,立即终止 join() 主进程阻塞,等待子进程的退出,必须在close和terminate后使用 3.进...
"""from multiprocessingimportPoolfrom timeimportsleepdeff(x):fori inrange(10):print '%s---%s '%(i,x)sleep(1)defmain():pool=Pool(processes=3)# set the processes max number3fori inrange(11,20):result=pool.apply_async(f,(i,))pool.close()pool.join()ifresult.successful():print 'suc...
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 ...
如果multiprocessing.pool不能正常结束,有几种可能的解决方案:1. 使用`Pool.terminate()`方法强制终止进程池。这将立即停止所有工作进程,但可能会导致一些未完成的...
# 导入进程模块 import multiprocessing # 最多允许3个进程同时运行 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: apply(func, args=(), kwds={}) 2、apply_async—与apply用法一致,但...
python多进程pool.map不阻塞吗? 在Python中,multiprocessing.Pool.map函数是一个用于并行处理任务的方法。它将一个可迭代对象分成多个块,并将每个块分配给不同的进程进行处理。与常规的map函数不同,pool.map函数是并行执行的,因此可以提高程序的执行效率。
主进程阻塞等待子进程的退出,join方法必须在close或terminate之后使用。 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...
正如黑暗者所指出的，在multi_r()中使用多个进程的减速是因为get()调用阻塞了：