#Pool内的进程数默认是cpu核数,假设为4(查看方法os.cpu_count())#开启6个客户端,会发现2个客户端处于等待状态#在每个进程内查看pid,会发现pid使用为4个,即多个客户端公用4个进程fromsocketimport*frommultiprocessingimportPoolimportos server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR...
池的大小通常依据计算机的CPU核心数来确定,但也可以根据具体需求调整。 if__name__=="__main__":pool_size=multiprocessing.cpu_count()# 获取CPU核心数目pool=multiprocessing.Pool(processes=pool_size)# 创建进程池,设定池的大小 1. 2. 3. 4. 将任务分配到进程池 一旦进程池创建完成,我们可以使用map方法...
import time from multiprocessing import Pool def run(msg): print('msg:%s' %msg) # 程序随眠3秒, time.sleep(3) print('end') if __name__ == "__main__": print("开始执行主程序") start_time=time.time() # 使用进程池创建子进程 size=3 pool=Pool(size) print("开始执行子进程") for ...
1 进程池 Pool() 和 map() 2 自定义核数量 3 apply_async 单结果返回 4 apply_async 多结果返回 5 划重点 五 共享内存 shared memory 六 进程锁 Lock 1 不加进程锁 2 加进程锁 七 完整代码示例 八 源码地址 在Python 编程中,多进程(Multiprocessing)是一种提高程序执行效率的重要手段。本文深入解析了多...
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...
pool = multiprocessing.Pool(processes =3)foriinxrange(4): msg ="hello %d"%(i) pool.apply_async(func, (msg, ))#维持执行的进程总数为processes,当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去print"Mark~ Mark~ Mark~~~"pool.close() pool.join()#调用join之前,先...
context: 用在制定工作进程启动时的上下文,一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池,两种方法都适当的设置了context。 而在进程池中实际创建子进程也有几个办法: (a)最普通的方式是直接申请: xxx.apply(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None) ...
deffunc1(i):time.sleep(1)print(f'args {i}')defrun__queue():from multiprocessingimportProcess,Queue queue=Queue(maxsize=4)# the following attribute can callinanywhere queue.put(True)queue.put([0,None,object])# you can put deepcopy thing queue.qsize()# the lengthofqueueprint(queue.get...
from multiprocessingimportPool deff(x):returnx*xif__name__=='__main__':withPool(5)asp:print(p.map(f,[1,2,3])) 控制台输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [1,4,9] Process类 在multiprocessing中,进程是通过创建一个Process类并调用其start()方法来派生的。Process遵循thr...
pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()) func = partial(url_downloader, map_id) data = pool.map(func, url_list) pool.close() pool.join() if len(data) == len(url_list): for d in data: image = Image.open(BytesIO(d[0])) ...