importmultiprocessingimporttimeimportos# 自定义的工作函数defworker(x):time.sleep(1)print(f'Process:{os.getpid()}, Name:{multiprocessing.current_process().name}, Input:{x}')returnx*xif__name__=='__main__':# 创建一个进程池pool=multiprocessing.Pool(processes=4)# 为进程命名pool._processes=...
importloggingimport osfrom multiprocessing.poolimportPoolfrom timeimportsleepdeff():logging.info('f %s'%os.getpid())sleep(1)if__name__=='__main__':logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')withPool(4)aspool:pool.apply(f)pool.apply(f)p...
直接上代码 import math from multiprocessing import Pool def is_prime(number: int) -> bool: if number < 2: return False if number == 2: return True if number % 2 == 0: return False for i in ran…
重代码的输出结果来看,任务1/任务2/任务3执行后,for循环进入阻塞状态,直到任务1/任务2/任务3其中一个结束之后才会for才会继续执行任务4/任务5,并保证同时执行的最多只有3个任务( 进程池multiprocessing.Pool 和线程池ThreadPoolExecutor原理相同).
import multiprocessing import logging def create_logger(i): print i class CreateLogger(object): def __init__(self, func): self.func = func if __name__ == '__main__': ilist = range(10) cl = CreateLogger(create_logger) pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()) ...
import multiprocessing # 最多允许3个进程同时运行 pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) 1、apply()— 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),函数原型如下: apply(func, args=(), kwds={}) ...
from multiprocessing import Process def run_proc(): """子进程要执行的代码""" print('子进程运行中,pid=%d...' % os.getpid()) # os.getpid获取当前进程的进程号 print('子进程将要结束...') if __name__ == '__main__': print('父进程pid: %d' % os.getpid()) # os.getpid获取当前进...
import multiprocessingfrom multiprocessing import Poolimport randomdef calculate_average(chunk): """ 计算数字列表的平均值。 """ return sum(chunk) / len(chunk)def split_data(data, num_processes): """ 将数据切分为多个块，以便分配给不同的进程处理。 """ chunk_size = le...
deffunction1(id):# 这里是子进程print(f'id {id}')defrun__process():# 这里是主进程 from multiprocessingimportProcess process=[mp.Process(target=function1,args=(1,)),mp.Process(target=function1,args=(2,)),][p.start()forpinprocess]# 开启了两个进程[p.join()forpinprocess]# 等待两个进程...
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: ...