使用进程池可以有效地提高程序的执行效率。在Python中,我们可以使用multiprocessing.Pool类创建进程池,并使用apply_async()方法提交任务到进程池中。在不需要使用进程池时,可以调用close()方法关闭进程池,并通过join()方法等待任务执行完成。通过合理地使用进程池,我们可以充分利用多核处理器的优势,...
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,先调用close函数,否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束print"Sub-process(es) done."''...
2. 开启10个进程任务 3. pool.close()必须方式 pool.join()前面 4. callback回调函数, 每个进程执行完成后调用的函数,该函数单独执行在主进程下由主进行负责调用,并不和其他进程有关系 5. apply_async:异步接口 apply:同步接口(无意义,无法实现并发) """ pool = Pool(5) for i in range(10): pool.ap...
e1=time.time()print"顺序执行时间:", int(e1 -s)print'concurrent:'#创建多个进程,并行执行pool = Pool(5)#创建拥有5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rl =pool.map(run, testFL) 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...
pool.close() pool.join() print(sharedList) ‘'' ['grape', 'peach', 'cherry', 'strawberry'] ‘'' 管理器非常强大,可以在子进程与父进程之间、子进程之间实现变量的共享,也可以适用于进程池。 SyncManager Manager()实际返回的是SyncManager对象,SyncManager是实际用于进程同步的对象。
join():主进程阻塞,等待子进程的退出, 必须在close或terminate之后使用; apply堵塞式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from multiprocessing import Pool import os import time import random def worker(msg): t_start = time.time() print("%d进程开始执行%d"%(os.getpid(),msg)) #rand...
(1, 10)) if __name__ == "__main__": pool = Pool(processes=2) pool.apply_async(foo, args=(1, 1)) pool.apply_async(foo, args=(2, 0.1)) pool.close() pool.join() print(f'主进程{share_value=}') ‘'' 进程1开始...share_value=0 进程1 share_value=1 进程2开始...share...
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...
主进程阻塞等待子进程的退出,join方法必须在close或terminate之后使用。 multiprocessing.Pool类的实例: importtimefrommultiprocessingimportPooldefrun(fn):#fn: 函数参数是数据列表的一个元素time.sleep(1)returnfn*fnif__name__ =="__main__": testFL = [1,2,3,4,5,6]print'shunxu:'#顺序执行(也就是...
)是什么？主进程堵塞（就是不执行join下面的语句），直到子进程结束，注意，该方法必须在close或...