我们通过multiprocessing.pool.ThreadPool类创造一个线程池,可以指定内部线程个数(同时对列表的多少元素同时进行)。之后使用map方法,或者apply_async方法对数据进行异步同时对多个元素操作,下面直接看例子。 例子一:map方法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 frommultiprocessing.poolimportThreadPool importtime ...
from multiprocessing.pool import ThreadPool # 线程池,用法无区别,唯一区别这个是线程池 from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool # 线程池 import os import time print("hi outside of main()") def hello(x): print("inside hello()") print("Proccess id: %s" %(os.getpid())) time....
内置线程池 1frommultiprocessing.poolimportThreadPool#导入线程池2importtime3w_start =time.time()4defworker():5time.sleep(3)6print('55555')7pool = ThreadPool(2)#参数是线程池的数量,默认为18pool.apply_async(worker)9pool.apply_async(worker)10pool.apply_async(worker)11pool.close()#关闭线程池 ...
frommultiprocessing.poolimportThreadPooltpool=ThreadPool(20)# 创建一个线程池,20个线程数data_list=tpool.map(get_data_from_url,url_list)# 将任务交给线程池,与python的map方法类似 多进程:开启多个进程处理 frommultiprocessingimportPoolpool=Pool(4)data_list=pool.map(get_data_from_url,url_list)# 与线...
import multiprocessing import time def cpu_bound(number): return sum(i * i for i in range(number)) def find_sums(numbers): with multiprocessing.Pool() as pool: pool.map(cpu_bound, numbers) if __name__ == "__main__": numbers = [5_000_000 + x for x ...
多线程示例:从一批url中获取数据,常见于爬虫,接口分批获取等 import requests from multiprocessing import Pool # 进程池 from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool # 线程池 def get_data_from_url(url): return requests.get(url).text url_list = ['url1', 'url2', 'url3', ... ] 传统...
# 导入进程模块importmultiprocessing # 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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
2.multiprocessing模块 调入模块 from multiprocessing.dummy import Pool 1. 创建线程池 pool = Pool(10) 1. 规定线程池执行的任务 result = pool.map(outdata,datalist) 1. outdata为所要执行的函数,datalist为参数列表,和threadpool的方法是一样的,线程池也会依次在参数列表中提取参数带入函数中来执行函数,...
python multiprocessing 进程池 Pool 的默认进程 引言 concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象,对编写线程池/进程池提供了直接的支持。 Executor和Future Exectuor,Executor是一个抽象类,它不能被直接使用。但是它提供的两个子类Thread...
Python的多进程包multiprocessing Python的threading包主要运用多线程的开发,但由于GIL的存在,Python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,大部分情况需要使用多进程。在Python 2.6版本的时候引入了multiprocessing包,它完整的复制了一套threading所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了...