from multiprocessing import Process, Queue import os, time, random # 写数据进程执行的代码: def write(q): print('Process to write: %s' % os.getpid()) for value in ['A', 'B', 'C']: print('Put %s to queue...' % value) q.put(value) time.sleep(random.random()) # 读数据进程...
msg): print("msg:",msg) time.sleep(3) print("end") return "done" + msg if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool(processes=4) result = [] for i in range(3): msg = "hello %d" %i result.append(pool.apply_async(func,(msg,))) pool.close() pool.join() ...
# 获取任务的返回结果result_value=result.get()# 打印结果print(result_value) 1. 2. 3. 4. 5. 完整代码示例 importmultiprocessing# 定义一个函数,用于在多进程中执行deftask_func(a,b):returna+bif__name__=='__main__':# 创建进程池,指定进程数量为4pool=multiprocessing.Pool(4)# 提交任务到进程...
print(queue1.get()) #getting return value: 16 print('OK') 运行结果: 1 2 3 20 16 OK 二、manager对象 Python中进程间共享数据,处理基本的queue,pipe和value+array外,还提供了更高层次的封装。使用multiprocessing.Manager可以简单地使用这些高级接口。Manager()返回的manager对象控制了一个server进程,此进程...
1 进程池 Pool() 和 map() 2 自定义核数量 3 apply_async 单结果返回 4 apply_async 多结果返回 5 划重点 五 共享内存 shared memory 六 进程锁 Lock 1 不加进程锁 2 加进程锁 七 完整代码示例 八 源码地址 在Python 编程中,多进程(Multiprocessing)是一种提高程序执行效率的重要手段。本文深入解析了多...
使用线程代替进程 from multiprocessing.pool import ThreadPool as Pool 可以使用 copy_reg 来规避异常 把调用的函数写在顶层规避 重写类的内部函数规避 ## 调用函数写在顶层 deffunc(x):returnx*x class someClass(object): def __init__(self,func):self.f =funcdefgo(self): ...
from multiprocessingimportPool deff(x):returnx*xif__name__=='__main__':withPool(5)asp:print(p.map(f,[1,2,3])) 控制台输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [1,4,9] Process类 在multiprocessing中,进程是通过创建一个Process类并调用其start()方法来派生的。Process遵循thr...
conn1,conn2=multiprocessing.Pipe()# 管道有两端,某一端放入的东西,只能在另一端拿到 queue=multiprocessing.Queue()# 队列只有一个,放进去的东西可以在任何地方拿到。 6. 队列 Queue 可以import queue 调用 Python 内置的队列,在多线程里也有队列 from multiprocessing import Queue。下面提及的都是多线程的队列。
importtorch.multiprocessingasmp defaction(times):init =0foriinrange(times):init += ireturninit if__name__ =='__main__':times = [1000,1000000]#创建一个包含两个进程的进程池pool = mp.Pool(processes=2)res = pool.map(action,times)print(res) ...
此程序包中的功能要求__main__模块可由子级导入。这意味着一些示例,如multiprocessing.pool.pool示例将无法在交互式解释器中工作。例如 >>> from multiprocessing import Pool>>> p = Pool(5)>>> def f(x):... return x*x...>>> p.map(f, [1,2,3])Process SpawnPoolWorker-6:Process SpawnPoolWor...