import multiprocessing class MyProcess(multiprocessing.Process): def run(self): # 设置进程的名称 self.name = "MyProcess" print("Running", self.name) if __name__ == "__main__": p = MyProcess() p.start() p.join() 在上面的代码中,我们创建了一个自定义的进程类MyProcess,并在其中重写...
import osfrommultiprocessing import Process importtimedef task(args):print('子进程开始%s,子进程的id:%s和父id:%s'% (time.time(),os.getpid(),os.getppid())) time.sleep(args)print('子进程结束%s'%time.time()) if __name__=="__main__": p =Process(target=task,name="task",args=(1,)...
Process类 multiprocessing.Process(group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={},*,daemon=None) Process表示在不同进程中运行活动。Process类与threading.Thread类有相同的方法。 构造器必须要有关键词才能使用。group:总是为None,它的存在只是为了与threading.Thread兼容。target:表示包含在run()方法中的可...
frommultiprocessingimportProcessimportos deffunc(name, age):print(f'这是一个子进程——>进程号:{os.getpid()},主进程号:{os.getppid()},我的名字是{name},今年{age}') if__name__ =='__main__':print('这是主进程——>进程号:', os.getpid(),' 主进程号(pycharm):', ...
importmultiprocessingimporttimeimportos# 自定义的工作函数defworker(x):time.sleep(1)print(f'Process:{os.getpid()}, Name:{multiprocessing.current_process().name}, Input:{x}')returnx*xif__name__=='__main__':# 创建一个进程池pool=multiprocessing.Pool(processes=4)# 为进程命名pool._processes=...
importmultiprocessingdefget_main_process_name():# 获取当前进程的信息process=multiprocessing.current_process()# 获取主进程的名称main_process_name=process.namereturnmain_process_nameif__name__=='__main__':main_process_name=get_main_process_name()print("主进程名称:",main_process_name) ...
from multiprocessing import Process def f(name): print('hello' ,name) if __name__ == '__main__': p = Process(target=f, args('bob',)) p.start() p.join() 为了生成独立进程的ID号,可以参考如下例子。 from multiprocessing import Process import os def info(title): print(title) print(...
一、基础概念 定义：Python多进程利用多核处理器，通过创建多个进程来并行执行任务，提高任务处理效率。优势：与线程相比，多进程有独立内存空间，不受全局解释器锁影响，尤其适合CPU密集型任务。二、核心组件 multiprocessing模块：Python内置的multiprocessing模块提供了Process和Pool类，以及队列、管道等通信机制，...
Python入门–进程和线程进程： 定义：进程是资源分配的最小单位，可以被比作火车。在操作系统中，每个进程都有独立的内存空间和系统资源。 创建：在Python中，可以使用multiprocessing模块来创建进程。multiprocessing模块提供了Process类，用于创建进程实例。另外，在Linux系统中，还可以通过os.fork系统调用...
importmultiprocessing n_process = multiprocessing.cpu_count()witho.execute_sql('select * from dual').open_reader(tunnel=True)asreader:# n_process 指定成机器核数pd_df = reader.to_pandas(n_process=n_process) 设置alias 在运行SQL时,如果某个UDF引用的资源是动态变化的,您可以alias旧的资源名到新的...