6.代码实例—multiprocess.Pool 6.1同步 importos,timefrommultiprocessingimportPooldefwork(n):print('%s run'%os.getpid())time.sleep(3)returnn**2if__name__=='__main__':p=Pool(3)#进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务res_l=[]foriinrange(10):res=p.apply(work,arg...
以下是一个如何使用multiprocessing.Pool的完整代码示例: importmultiprocessingimporttimedefworker(n):"""每个进程执行的任务函数"""print(f'进程{n}开始处理...')time.sleep(2)# 模拟长时间运行的任务print(f'进程{n}完成处理!')returnn*n# 返回处理结果if__name__=="__main__":# 创建一个进程池,数量...
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;...
frommultiprocessingimportProcess,Pipeimportosdeff(connection):print('parent process:',os.getppid())print('process id:',os.getpid())connection.send([42,None,'hello'])connection.close()if__name__=='__main__':parent_conn,child_conn=Pipe()p=Process(target=f,args=(child_conn,))p.start()pr...
getpid())) pool = multiprocessing.Pool(4) for func in function_list: pool.apply_async(func) # Pool执行函数,apply执行函数,当有一个进程执行完毕后,会添加一个新的进程到pool中 print('Waiting for all subprocesses done...') pool.close() pool.join() # 调用join之前,一定要先调用close() 函数...
from multiprocessingimportProcess,Queue defwahaha(q):print(q.get(),os.getpid())# os.getpid()进程id号 q.put(2)if__name__=='__main__':q=Queue()p=Process(target=wahaha,args=(q,))p.start()q.put(222)time.sleep(0.2)print(q.get(),os.getppid())# os.getppid()父进程id号 ...
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...
1. 理解multiprocessing.Pool 首先,multiprocessing模块通过创建多个进程来实现并行处理,避免了 Python 的 Global Interpreter Lock (GIL) 限制。Pool常用来分配工作到多个进程,同时我们也可以使用apply_async来异步地执行函数。 2. 基本用法 Pool类提供了一种高效的方法去管理进程,并且能够在完成计算后得到结果。下面是一...
下面这段是python源码里multiprocessing下的pool.py中的一段,ApplyResult就是Pool用来保存函数运行结果的类 class ApplyResult(object): def __init__(self, cache, callback): self._cond = threading.Condition(threading.Lock()) self._job = job_counter.next() ...
大家好,最近在使用multiprocessing处理问题,大致代码如下: def work(i): #执行代码 print('child success') pass def throw_error(e): raise e def main(): pool = multiprocessing.Pool(processes=10) for i in range(0,5000): pool.apply_async(work, (i,), error_callback=throw_error) pool.close(...