python:进程池
发布时间：2020-12-17 00:01:19 所属栏目：Python 来源：网络整理
导读：1，进程可以无限开吗？ 进程不可以无限开，cpu有十六核，代表可以同时处理16个任务，如果有160个进程，每个进程 处理需要0.01s，16核的处理器处理160个进程就需要0.5s，因为进程越多需要的时间越多。 2，进程池 multiprocessing multiprocessing += 1 == = P
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1，进程可以无限开吗？ 进程不可以无限开，cpu有十六核，代表可以同时处理16个任务，如果有160个进程，每个进程 处理需要0.01s，16核的处理器处理160个进程就需要0.5s，因为进程越多需要的时间越多。 2，进程池 multiprocessing multiprocessing += 1
== = Pool(5)
start =1000))
p.close()
(time.time() -== i range(1000= Process(target=func,args=(i,))
i (time.time() - start)
3, multiprocessing
<span style="color: #0000ff">def <span style="color: #000000"> func(i):time.sleep(1<span style="color: #000000">) i += 1 <span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> print(i) <span style="color: #0000ff">return i+1 <span style="color: #0000ff">if <span style="color: #800080">name == <span style="color: #800000">'<span style="color: #800000">main<span style="color: #800000">'<span style="color: #000000">:p = Pool(5<span style="color: #000000">) res_l =<span style="color: #000000"> [] <span style="color: #0000ff">for i <span style="color: #0000ff">in range(20<span style="color: #000000">): <span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> p.apply(func,)) # apply是同步提交任务的机制 res = p.apply_async(func,)) <span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> apply_async是异步提交任务的机制 <span style="color: #000000"> res_l.append(res) <span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> print(res.get()) # 阻塞 ：等待着任务结果 p.close() <span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> close必须加在join，不允许再添加新的任务了 p.join() <span style="color: #008000">#<span style="color: #008000"> 等待子进程结束再往下执行 [<span style="color: #0000ff">print(i.get()) <span style="color: #0000ff">for i <span style="color: #0000ff">in res_l] （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |