frommultiprocessingimportPooldeftest(i):print(i)if__name__=="__main__": lists= [1, 2, 3] pool= Pool(processes=2)#定义最大的进程数pool.map(test, lists)#p必须是一个可迭代变量。pool.close() pool.join()'''1 2 3''' (4)map_async(func,iterable [,chunksize [,callback [,error_c...
multiprocessing.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild]]]) 其中: processes表示pool中进程的数目,默认地为当前CPU的核数可以通过multiprocessing.cpu_count()方法参考你机器上cpu数量。 initializer表示工作进程start时调用的初始化函数。 initargs表示initializer函数的参数,如果initializer不为None,...
import multiprocessing import time def cpu_bound(number): return sum(i * i for i in range(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 ...
pool=Pool(4) #声明了4个线程数量,这里的个数根据你电脑的CPU个数来定。 results=pool.map(getsource,urls) #这里使用map函数,并且函数的参数为自定义函数名称,以及函数中的参数(这里为一个列表) pool.close() #关闭pool对象 pool.join() #join函数的主要作用是等待所有的线程(4个)都执行结束后 print (time...
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
with multiprocessing.Pool(processes=3)aspool: result = pool.map(download_file, urls) print(result) 补充:=== 子进程的复制范围:pool.apply_async产生的新进程会复制主进程里不在if name == 'main’里定义的代码和数据,然后运行传入的func函数。 两个进程同步的变量:因为新进程里的代码和数据是复制出来的...
Python中并行任务的实现方式是多进程multiprocessing,通过multiprocessing库,Python可以在程序主进程中创建新的子进程。这里的一个进程可以被认为是一个几乎完全不同的程序,尽管从技术上讲,它们通常被定义为资源集合,其中资源包括内存、文件句柄等。换一种说法是,每个子进程都拥有自己的Python解释器,因此,Python中的并行任务...
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):
import multiprocessing import time def cpu_bound(number): return sum(i * i for i in range(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)] ...
res = p.apply_async(func) res.get() AI代码助手复制代码 所以解决问题很简单,在func里加个try-except就可以了。但是如果你好奇为什么为出现AttributeError的异常,那么可以继续往下看。 Multiprocessing.Pool的实现 通过查看源码,大致上multiprocess.Pool的实现如下图所示: ...