print('concurrent:')#创建多个进程,并行执行pool = Pool(3)#创建拥有3个进程数量的进程池#testFL:要处理的数据列表,run:处理testFL列表中数据的函数forfnintestFL:pool.apply_async(run, (fn,))pool.close()#关闭进程池,不再接受新的进程pool.join()#主进程阻塞等待子进程的退出t2 =time.time()print("...
msg time.sleep(3) print "end" if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) for i in xrange(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~...
1. 导入`multiprocessing`模块中的`Pool`类。 ```python from multiprocessing import Pool ``` 2. 创建一个进程池对象。 ```python pool = Pool(processes=4) ``` 这里创建了一个包含4个进程的进程池对象。 3. 使用`apply()`或`map()`方法来执行函数。 ```python result = pool.apply(func, args)...
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...
Pool是一个进程池类,其对象帮助用户管理多个进程。 from multiprocessing import Pool # 手动控制进程池 pool = Pool(num_workers) ... pool.close() pool.join() # 进程池作为上下文管理器 with Pool(num_workers) as p: ... 方法map 把需要重复执行的函数的参数整理到一个迭代器中,通过map调用该函数,进...
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 复制 importloggingimport osfrom multiprocessing.poolimportPoolfrom timeimportsleepimport timedeff(i):print('%s get...
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...
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。 1、实例方法 (1)apply(func [,args [,kwds ] ] ) 使用参数args和关键字参数kwds调用func。它会阻塞,直到结果准备就绪。鉴于此块,更适合并行执行工作。此...
from multiprocessingimportPool cpu_worker_num=3process_args=[(1,1),(9,9),(4,4),(3,3),]print(f'| inputs: {process_args}')start_time=time.time()withPool(cpu_worker_num)asp:outputs=p.map(func2,process_args)print(f'| outputs: {outputs} TimeUsed: {time.time() - start_time:.1f...
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...