multiprocessing是python的多进程库,multiprocessing.dummy则是多线程的版本,使用都一样。 其中都有pool池的概念,进程池/线程池有共同的方法,其中方法对比如下 : There are four choices to mapping jobs to process. Here are the differences: 多参数 并发 阻塞 有序结果 map no yes yes yes apply yes no yes ...
pool = multiprocessing.Pool(processes = 2) for i in range(2): 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~~~") pool.close() pool.join() #调用join之前,先调用close函数,否则...
pool.map_async()阻塞主进程+最后返回 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 start pro...
是multiprocessing模块下的一个类,是一种创建多进程的更加简便的方式,可以更加方便的分配任务与传递参数。 pool = mp.Pool(processes=6)生成进程池 Pool的两个任务分配的函数 .map(函数名,参数列表的列表)所谓的参数列表的列表是把所有的任务的参数列表再封装到一个列表中,形成一个二维列表。这样Pool就会根据把列表...
1、apply 和 apply_async 一次执行一个任务,但 apply_async 可以异步执行,因而也可以实现并发。 2、map 和 map_async 与 apply 和 apply_async 的区别是可以并发执行任务。 3、starmap 和 starmap_async 与 map 和 map_async 的区别是,starmap 和 starmap_async 可以传入多个参数。
pool = multiprocessing.Pool(processes=5) return_data = pool.map(func, args) print('堵塞') # 执行完func才执行该句 pool.close() pool.join() # join语句要放在close之后 print(return_data) # map_async print('\n---map_async---') pool = multiprocessing.Pool(processes=5) result = pool.ma...
map_async(func,iterable[,chunksize[,callback[,error_callback]]]) from multiprocessing import Pool import time def target(arg): # map 的话只接受一次参数 x, y = arg time.sleep(2) print(x, y, "---") return x + y if __name__ == '__main__': p...
在上面的例子中我们使用Pool建立了一个可以存放四个进程的池,使用for循环,将进程依次加入到进程池中,对于每一个进程使用apply_async()方法建立进程。对于进程池Pool这个类,主要有两种建立进程的方式一种是apply_async(),另一种是map(),这两种类方法的解释如下: ...
multiprocessing模块 Pool类 apply apply_async map close terminate join 进程实例 multiprocessing模块 如果你打算编写多进程的服务程序,Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用,难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序?由于Python是跨平台的,自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就...
下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法 apply() 函数原型: apply(func[, args=()[, kwds={}]]) AI代码助手复制代码 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)。 apply_async()