Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解
发布时间:2020-12-17 08:35:13 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:本篇章节讲解Python多进程并发(multiprocessing)用法。供大家参考研究。具体分析如下: 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能用满1个CPU核心。 Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,你只需要定义一个函数,Python
本篇章节讲解Python多进程并发(multiprocessing)用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能用满1个CPU核心。 1、新建单一进程 如果我们新建少量进程,可以如下: import multiprocessing import time def func(msg): for i in xrange(3): print msg time.sleep(1) if __name__ == "__main__": p = multiprocessing.Process(target=func,args=("hello",)) p.start() p.join() print "Sub-process done." 2、使用进程池 是的,你没有看错,不是线程池。它可以让你跑满多核CPU,而且使用方法非常简单。 注意要用apply_async,如果落下async,就变成阻塞版本了。 processes=4是最多并发进程数量。 import multiprocessing import time def func(msg): for i in xrange(3): print msg time.sleep(1) if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool(processes=4) for i in xrange(10): msg = "hello %d" %(i) pool.apply_async(func,(msg,)) pool.close() pool.join() print "Sub-process(es) done." 3、使用Pool,并需要关注结果 更多的时候,我们不仅需要多进程执行,还需要关注每个进程的执行结果,如下: import multiprocessing import time def func(msg): for i in xrange(3): print msg time.sleep(1) return "done " + msg if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool(processes=4) result = [] for i in xrange(10): msg = "hello %d" %(i) result.append(pool.apply_async(func,))) pool.close() pool.join() for res in result: print res.get() print "Sub-process(es) done." 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。 (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! |