当然,我们可以使用 apply_async 方法异步创建任务。但是同样,您需要使用 get 方法来阻塞地获取结果。它让我们回到 join 方法的问题: defmain():withPool()aspool: result_a = pool.apply_async(sum_to_num, args=(200_000_000,)) result_b = pool.apply_async(sum_to_num, args=(50_000_000,))print...
time()) # 使用进程池 with Pool(3) as pool: # 创建一个包含3个进程的进程池 results = pool.map(task, args) # 将任务列表传递给map方法 # 打印结果 end_time = int(time.time()) print("Results:{}".format(results)) print("耗时:{}".format(end_time - start_time)) ...
(相对父进程不阻塞)\n'#'''#pool.apply_async(test, args=(i,)) #维持执行的进程总数为10,当一个进程执行完后启动一个新进程.pool.map_async(test, range(500))print('test') pool.close() pool.join()'''test 0 63 1 64 2 65 3 66 Process finished with exit code -1''' (5)imap(func,...
with Pool(processes=4) as pool: tasks = [ProcessingTask(input_data=x, operation="compute") for x in datasets] results = pool.map(process_task, tasks)5.3.2 配合multiprocessing、Dask等库 在Dask这类分布式计算库中,dataclasses同样适用 ,方便管理和传递任务参数: from dask.distributed import Client ...
frommultiprocessing.poolimportThreadPooldefmain():with(ThreadPool(processes=5)aspool,requests.Session()assession):pool.starmap(fetch,[(session,p)forpinrange(25)]) 这里说明2点: 多进程和多线程例子中我都使用了【池】,这是一个好的习惯,因为线(进)程过多会带来额外的开销,其中包括创建销毁的开销、调度...
deftest(num):print("Tasks"num)# 新建ThreadPoolExecutor对象并指定最大的线程数量withThreadPoolExecutor(max_workers=3)asexecutor:# 提交多个任务到线程池中,并使用result方法等待任务完成 future_1=executor.submit(test,1)future_2=executor.submit(test,2)future_3=executor.submit(test,3)print(future_1.res...
import multiprocessingimport timedef cpu_bound(number):return sum(i * i for i inrange(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 range(20)] start_time = time....
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as pool: for i in range(5): columns.append(str(grid)) grid = simulate_pool(pool, grid) print(columns) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.
ThreadPoolExecutor用于创建线程池,而ProcessPoolExecutor用于创建进程池。要使用线程池,首先需要导入concurrent.futures模块,然后创建一个Executor对象。接下来,可以使用Executor对象的submit()方法提交任务到线程池。submit()方法接受一个可调用对象和一个可选参数元组,以及任意数量的关键字参数。提交的任务可以是任何可调用...
Pool进程池模块 python python 进程池与队列结合,1.线程队列线程队列有三种:先进先出,后进先出,按优先级进出,具体如下:1importqueue23#先进先出4q=queue.Queue(3)56q.put(1)7q.put(2)8q.put(3)9#q.put(4)#再放阻塞,等待队列消费10#q.put(4,block=False)#不阻塞,强