Pool类是multiprocessing模块中的一个重要类,它提供了一个简单的方法来并行执行多个任务。通过使用Pool,你可以很容易地将任务分配给多个进程,并收集它们的结果。 Pool类中的map函数及其参数 Pool类中的map函数是并行执行映射操作的一个方法。它类似于内置的map函数,但可以在多个进程上并行执行。Pool.map函数的参数包括...
2.pool.map应用 举个例子说明: 首先先定义一个列表,里面存放着整数,之后计算这个列表的均值,用多进程判断列表里的每个数字与均值的大小,比均值大输出1,反之输出0. #-*- coding: utf-8 -*-frommultiprocessingimportPool#导入偏函数fromfunctoolsimportpartialimportnumpy as npdefadjust(mean, number):ifnumber >m...
可以通过Pool类来创建指定数量的进程。 if__name__=='__main__':pool=multiprocessing.Pool(processes=4)# 创建一个包含4个进程的进程池 1. 2. 4. 使用pool.map提交任务 在进程池创建完成后,我们可以使用map方法将任务提交给进程池。pool.map会自动将任务分发给可用的进程。 numbers=[1,2,3,4,5]# 定义...
multiprocessing.Manager()可创建字典,也可创建list,lock,它创建的变量可用于多进程间传递才不会出错。比如以下代码: texts =multiprocessing.Manager().list() lock=multiprocessing.Manager().Lock() pool= multiprocessing.Pool(processes=4) data= list(range(20)) pt=partial(func, texts, lock) pool.map(pt,...
与Python标准库中的 map 方法有着相同的用法和功能,不同的是,进程池中的该方法会将 iterable 参数传入的可迭代对象分成 chunksize 份传递给不同的进程来处理。 4.3.1. 示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importloggingimport osfrom multiprocessing.poolimportPoolfrom timeimportsleepimport ...
主要介绍map函数的使用,一手包办了序列操作、参数传递和结果保存等一系列的操作。 首先是引入库: from multiprocessing.dummy import Pool pool=Pool(4) results=pool.map(爬取函数,网址列表) 本文将一个简单的例子来看一下如何使用map函数以及这种方法与普通方法的对比情况。
2. 管理进程：通过进程池（Pool）管理多个进程。from multiprocessing import Pooldefrun_process(name): print(f'Running process {name}')if __name__ == '__main__':with Pool(5) as p: p.map(run_process, ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])3. 共享内存：通过共享内存（Value 和 Array...
map需要一些特殊操作才可以接受多个参数,如下: from functools import partial from itertools import repeat from multiprocessing import Pool, freeze_support def func(a, b, c): print(c) return a + b def main(): a_args = [1, 2, 3] second_arg = 1 with Pool() as pool: # L = pool....
与map用法一致,但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async。 5.close()关闭进程池pool,使其不在接受新的任务。 6.terminal()结束工作进程,不在处理未处理的任务。 7.join() 主进程阻塞等待子进程的退出, join方法要在close或terminate之后使用。 下面我们看一个简单的multiprocessing.Pool类的例子: from ...