importloggingimport osfrom multiprocessing.poolimportPoolfrom timeimportsleepimport timedeff(i):sleep(1)return'%s finsh sleep by %s at %s'%(os.getpid(),i,time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))if__name__=='__main__':withPool(4)aspool:it=pool.imap(f,range(10))res=next(it)whileres:...
在if __name__ == '__main__':语句块中,首先创建了一个包含待处理元素的列表items。然后,创建了一个multiprocessing.Pool对象pool,并使用imap_unordered方法并行地处理items中的元素。imap_unordered方法返回一个迭代器results,可以通过遍历该迭代器来获取处理结果。 在遍历results迭代器时,可以检查每个结果是否...
pool.imap()分块+快速返回 pool.imap()is almost the same as the pool.map() method. The difference is thatthe result of each item is received as soon as it is ready, instead of waiting for all of them to be finished. import time from multiprocessing import Pool def square(x): print(f...
p = multiprocessing.Pool(5) # 限制每次执行的进程数为 5 个进程 print(p.map(func,['map','map'])) # 开启一个进程 for i in p.imap(func,['imap','imap']): # 开启了 2 个进程 print(i) # 有两个参数就开启两个进程 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 运行结果: 在使...
1、导入multiprocessing模块 在使用multiprocessing模块之前,需要先导入它: importmultiprocessing 2、创建进程 可以使用multiprocessing.Process类来创建进程对象。需要传入一个目标函数作为进程的执行逻辑。可以通过继承multiprocessing.Process类来自定义进程类。 importmultiprocessingdefworker():#进程执行的逻辑if__name__=='_...
p = multiprocessing.Pool(5)# 限制每次执行的进程数为 5 个进程 print(p.map(func,['map','map']))# 开启一个进程 foriinp.imap(func,['imap','imap']):# 开启了 2 个进程 print(i)# 有两个参数就开启两个进程 运行结果: 在使用map的时候,直接返回的一个是一个list,从而这个list也就是函数执...
在进程池中,我们需要将参数列表传递给任务函数。可以使用multiprocessing.Pool.imap方法来实现。imap方法会自动将参数列表分配给进程池中的每个进程,并在每个进程完成任务后返回结果。 defmain():...# 生成参数列表params=[param1,param2,param3,...]...# 使用imap方法传递参数results=pool.imap(task_function,para...
一、理解Pool和imap 1.Pool：在Python的multiprocessing库中，Pool类是用来管理进程池的。通过创建一个Pool对象，我们可以控制并发执行的任务数量，从而有效地利用系统资源。2. imap：imap是Python的内置函数，全称为"iterated map"，用于对序列进行迭代映射。在multiprocessing库中，Pool类提供了一个名为imap的实例方法，...
该示例中,首先定义了一个calc_pi函数,用于计算一段区间内的圆周率值。然后,创建了一个multiprocessing.Pool对象,用于管理多个进程。接着,使用apply_async方法,创建了四个进程,分别计算四个不同的区间内的圆周率值。最后,使用get方法获取每个进程的计算结果,并将所有结果累加,得到最终的圆周率值。
这在某些服务管理场景中非常有用。通过Manager对象，可以实现进程间共享数据，如列表、字典等。而Pool的使用则提供了灵活的多任务处理，有助于提高大数据处理的效率。总结来说，Python的multiprocessing模块提供了丰富的工具，用于创建、同步和管理多个进程，从而优化程序性能和实现进程间的高效协作。