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。 下面是一个示例代码: importmultiprocessingdefworker(x):returnx*...
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...
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...
pool = multiprocessing.Pool(processes=4) results = [] for i in range(10): msg = 'hello world %d' % i result = pool.apply_async(func, (msg, )) results.append(result) print('apply_async: 不堵塞') for i in results: i.wait() # 等待进程函数执行完毕 for i in results: if i.read...
python自2.6开始提供了多进程模块multiprocessing,这里主要是介绍multiprocessing下的Pool的几个函数 一apply(func[, args[, kwds]]) apply用于传递不定参数,同python中的apply函数一致(不过内置的apply函数从2.3以后就不建议使用了),主进程会阻塞于函数。
使用multiprocessing库 frommultiprocessingimportPool,cpu_countpool=Pool(cpu_count())foriinrange(100000):results.append(pool.apply_async(func,args=(),kwds={},callback=None))pool.close()result=#function deal with resultspool.join() apply_async()是非阻塞异步的, 不会等待子进程执行完毕, 主进程会继...
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...
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 ...
我使用pdb调试的时候,会在apply_async处出现错误,错误信息如下: Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 258, in _bootstrap self.run() File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 114, in run self._target(*self._args, *...
Python 多进程 multiprocessing.Pool类详解 multiprocessing模块 multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似,可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同,拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start...