使用multiprocessing.Pool获取子进程结果的步骤如下: 创建multiprocessing.Pool对象,并指定进程池的大小。 使用pool.apply_async()方法提交任务给进程池,并获取一个multiprocessing.pool.ApplyResult对象。 使用apply_result.get()方法获取子进程的返回结果。 下面是一个
from multiprocessing import Pool, cpu_count pool = Pool(cpu_count()) for i in range(100000): results.append(pool.apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None)) pool.close() result = #function deal with results pool.join() apply_async()是非阻塞异步的, 不会等待子进程执行完毕,...
multiprocessing.Pool提供了高级的接口,可以方便地使用进程池进行多进程编程。它的apply_async方法可以异步地执行函数,并返回一个AsyncResult对象,可以通过该对象获取异步执行函数的返回值。 importmultiprocessingdefmy_func(x):returnx*xif__name__=='__main__':pool=multiprocessing.Pool()result=pool.apply_async(my...
context: 用在制定工作进程启动时的上下文,一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池,两种方法都适当的设置了context。 而在进程池中实际创建子进程也有几个办法: (a)最普通的方式是直接申请: xxx.apply(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None) a...
pool=multiprocessing.Pool(processes=4) results=[] foriinrange(10): msg='hello world %d'%i result=pool.apply(func, (msg,)) results.append(result) print('apply: 堵塞')# 执行完func才执行该句 pool.close() pool.join()# join语句要放在close之后 ...
import multiprocessing import time def func(msg): print "msg:", 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(func, (msg, )) #维持执行的进程总数为processes,当一个...
from multiprocessing import Pool pool = Pool(processes) 其中,processes是一个整数,表示进程池中的进程数量。可以根据计算机的CPU核心数来设置进程数量,以充分利用计算资源。 **使用pool函数进行任务并行处理** 一旦创建了进程池,就可以使用pool对象的apply或map方法来并行执行任务。这两个方法的区别在于,apply方法逐个...
importloggingimport osimport timefrom multiprocessing.poolimportPoolfrom timeimportsleepdeff():sleep(1)return'%s finish f_call at %s'%(os.getpid(),time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))if__name__=='__main__':result=[]withPool(4)aspool:result.append(pool.apply_async(f))result.append(...
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: ...
Python,multiprocessing 方法/步骤 1 import multiprocessing as mpfrom time import sleepimport osdef work(msg): sleep(2) print(msg) return 'worker return' + msg #为函数调用返回相关值if __name__ == '__main__': pool = mp.Pool(processes = 4) result = [] for i in...