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:...
frommultiprocessingimportPoolimporttimedeftest(p):print(p) time.sleep(3)if__name__=="__main__": pool= Pool(processes=2)#for i in range(500):#'''#(1)循环遍历,将500个子进程添加到进程池(相对父进程会阻塞)\n'#(2)每次执行2个子进程,等一个子进程执行完后,立马启动新的子进程。(相对父进...
创建一个Pool进程池对象,并执行提交给它的任务,进程池对象允许其中的进程以不同的方式运行,但是需要注意,Pool对象的方法只能是创建它的进程才能调用。 Pool类 multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]):创建一个进程池对象,支持带有超时和回调的异步结果,以...
对于同时运行多个同质任务来讲,采用multiprocessing.Pool进程池去管理是最方便的。Pool的用法如下: frommultiprocessingimportPool,processimportosimportpprintdef_test_func(a,b):result=a+bprint(f'{os.getpid()}: {result}')returnresultdeftest_pool():test_data=[(2*i,2*i+1)foriinrange(16)]withPool(4...
multiprocessing.Pool(processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None) processes :使用的工作进程的数量,如果processes是None那么使用 os.cpu_count()返回的数量。 initializer: 如果initializer不是None,那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。
class multiprocessing.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild]]]) 1. 控制可以提交作业的工作进程池的进程池对象。它支持超时和回调的异步结果,并具有并行映射实现。 processes 是要使用的工作进程数。如果进程为None,则使用cpu_count()返回的数字。如果初始化程序不是无,则每个工作进程将在...
classmultiprocessing.pool.Pool([processes[,initializer[,initargs[,maxtasksperchild[,context]]]) 1. processes: 是要使用的工作进程数。如果进程是None,那么使用返回的数字os.cpu_count()。也就是说根据本地的cpu个数决定,processes小于等于本地的cpu个数; initializer...
num_processes = multiprocessing.cpu_count() # 将数据集切分为对应数量的块 data_chunks = split_data(data, num_processes) # 创建进程池 with Pool(processes=num_processes) as pool: # 并行计算每个数据块的平均值 averages = pool.map(calculate_average, data_chunks) # 计算总体...
multiprocessing常用组件及功能 创建管理进程模块: Process(用于创建进程) Pool(用于创建管理进程池) Queue(用于进程通信,资源共享) Value,Array(用于进程通信,资源共享) Pipe(用于管道通信) Manager(用于资源共享) 同步子进程模块: Condition(条件变量) Event(事件) ...
# -*- coding: utf-8 -*- import time import multiprocessing as mp def power(x, a=2): """进程函数:幂函数""" time.sleep(1) print('%d的%d次方等于%d'%(x, a, pow(x, a))) def demo(): mpp = mp.Pool(processes=4) for item in [2,3,4,5,6,7,8,9]: mpp.apply_async(power...