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...
frommultiprocessingimportPipe#创建管道conn1, conn2 =Pipe()#进程1发送数据conn1.send(data)#进程2接收数据data = conn2.recv() 3、共享内存(Value、Array) 共享内存是一种在多进程之间共享数据的高效方式。Python的multiprocessing模块提供了Value和Array类来实现进程间共享数据。Value用于共享单个值,而Array用于共享...
Python有许多用于并行计算的库,其中最常用的是multiprocessing和concurrent.futures。下面是一个使用multiprocessing库进行并行计算的示例: import multiprocessing def square(x): return x*x if __name__ == '__main__': # 创建一个进程池,其中有4个进程 with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool: # 生...
重代码的输出结果来看,任务1/任务2/任务3执行后,for循环进入阻塞状态,直到任务1/任务2/任务3其中一个结束之后才会for才会继续执行任务4/任务5,并保证同时执行的最多只有3个任务( 进程池multiprocessing.Pool 和线程池ThreadPoolExecutor原理相同).
multiprocessing.pool.Pool(processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None, context=None) 3.1.1. 参数介绍 processes — 进程池中进程数量,如果为 None,则使用 os.cpu_count() 返回的值 initializer — 如果该参数不为 None,则所有进程池中的进程启动时都会先执行 initializer(*initargs...
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...
进程池Pool 进程池pool可以存放我们要运行的程序; import multiprocessing as mp def job(a): # print("执行{}^{}={}".format(a, a, a**a)) return a**a def multi_core(): # 定义一个pool,并定义CPU的核数量为3 pool = mp.Pool(processes=3) ...
from multiprocessing import Pool def f(x): return x*x if __name__ == '__main__': with Pool(5) as p: print(p.map(f, [1, 2, 3])) 这里要注意,一定要有if __name__ == '__main__'参考Programming guidelines。 这个Pool对象或者Pool类看起来非常有用,熟悉之后用它写Python非常方便。
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 ...
Python 多进程 multiprocessing.Pool类详解 multiprocessing模块 multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似,可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同,拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start...