1、简介 由于Python的GIL全局解释器锁存在,多线程未必是CPU密集型程序的好的选择。 多进程可以完全独立的进程环境中运行程序,可以较充分地利用多处理器。 但是进程本身的隔离带来的数据不共享也是一个问题。而且线程比进程轻量级。 2、multiprocessing 2.1、Process类 Pr
而从Python3.2开始,标准库为我们提供了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,不仅可以帮我们自动调度线程,还可以做到: • 主线程可以获取某一个线程(或者任务的)的状态,以及返回值。 • 当一个线程完成的时候,主线程能够立即知道...
因此异步多线程的最好使用方式,就是使用threading.Thread创建一个新线程,在线程中创建一个新的pool = ThreadPool(4), 然后在这个线程中使用异步pool.apply_async()添加任务,最后在这个线程中pool.close()和pool.join()让这个线程的任务结束。 参考网站: python3的multiprocessing多进程-Pool进程池模块 - 整合侠 -...
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 in ...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # python原生线程池,这个更主流 import threadpool # 线程池,需要 pip install threadpool,很早之前的 方式1 multiprocessing.dummy Pool() 非阻塞方法 multiprocessing.dummy.Pool.apply_async() 和 multiprocessing.dummy.Pool.imap() 线程并发执行 阻塞方法 multiproces...
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,参数列表的长度也就是线程池所要...
import multiprocessing # 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: apply(func, args=(), kwds={}) ...
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进程池Pool 和前面讲解的python线程池类似,虽然使用多进程能提高效率,但是进程的创建会消耗大量的计算机资源(进程Process的创建远远大于线程Thread创建占用的资源),线程是计算机最小的运行单位,连线程都需要使用线程池,进程有什么理由不使用进程池? 需要注意的是,在Windows上要想使用进程模块,就必须把有关进程的代码...
答案是python的标准库multiprocessing,可以在单进程下使用多进程和多线程来帮忙处理任务。multiprocessing,名字即是多进程的意思,本篇主要讲一下进程池和线程池的用法。 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 ...