1、apply_async 例子: import time from multiprocessing import Pool as mp def run(num): print('num is {}'.format(num)) if num == 0: time.sleep(5) print('{} is end'.format(num)) if __name__ == '__main__': print('start') pool = mp(5) for i in range(3): pool.apply_...
首先,我们需要导入multiprocessing模块中的Pool类来创建进程池。以下是创建一个包含4个工作进程的进程池的示例代码: importmultiprocessing pool=multiprocessing.Pool(4) 1. 2. 3. 在上述示例代码中,我们使用multiprocessing.Pool类创建了一个包含4个工作进程的进程池。这意味着我们可以同时执行4个任务。 接下来,我们需...
frommultiprocessingimportPoolimporttimedeff(x):returnx*xif__name__=='__main__': with Pool(processes=4) as pool:#start 4 worker processesresult = pool.apply_async(f, (10,))#evaluate "f(10)" asynchronously in a single processprint(result.get(timeout=1))#prints "100" unless your compu...
time.sleep(1)print('test', i)if__name__=='__main__': p1= multiprocessing.Process(target=test1) p2= multiprocessing.Process(target=test2) p1.start() p2.start() #进程之间不共享 importmultiprocessingfrommultiprocessingimportPoolimporttimeimportthreading g_num=0deftest1():globalg_numforiinrange...
windows中python3使用multiprocessing.Pool时出现的问题解决方案第一部分:在main中声明新进程例如:frommultiprocessingimportPooldeff(x):returnx*xpool=Pool(processes=4)r=pool.map(f,range(100))pool.close()poo
from multiprocessing import Poolimport timedef work(n): print('开工啦...') time.sleep(3) return n**2if __name__ == '__main__': q=Pool() #异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用jion，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果，否则...
要创建一个进程池,可以使用 `Pool` 类的构造方法。 “`python from multiprocessing import Pool pool = Pool(processes=4) # 创建一个进程池,最多同时运行 4 个进程 “` ### 5.2 使用进程池执行任务 使用进程池执行任务的方法是 `apply()` 或 `apply_async()` 方法。
解决windows下python3使⽤multiprocessing.Pool出现的 问题 例如：from multiprocessing import Pool def f(x):return x*x pool = Pool(processes=4)r=pool.map(f, range(100))pool.close()pool.join()在spyder⾥运⾏直接没反应；在shell窗⼝⾥，直接报错，如下：Process SpawnPoolWorker-15:Traceback (...
3. multiprocessing.Pool() multiprocessing还提供进程池,可以批量启动大量子进程。 # 代码来自廖雪峰博客frommultiprocessingimportPoolimportos,time,randomdeflong_time_task(name):print('Run task%s(%s)...'%(name,os.getpid()))start=time.time()time.sleep(random.random()*3)end=time.time()print('...
pool.apply_async(test, args=(i,)) # 维持执行的进程总数为8,当一个进程执行完后启动一个新进程. print("test") pool.close pool.join \# -*- coding:utf-8 -*- \# 异步进程池(非阻塞) from multiprocessing import Pool def test(i):