1、说明
apply_async(func[,args[,kwds]):使用非堵塞调用func(并行执行,堵塞方式必须等待上一个过程退出才能执行下一个过程),args是传输给func的参数列表,kwds是传输给func的关键词参数列表。
close():关闭Pool,使之不再接受新任务。
terminate():无论任务是否完成,都要立即终止。
join():主进程堵塞,等待子进程退出,必须在close或terminate之后使用。
2、实例
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#coding: utf-8
import multiprocessing
import time
def func(msg):
print ( "msg:" , msg)
time.sleep( 3 )
print ( "end" )
if __name__ = = "__main__" :
cores = multiprocessing.cpu_count()
pool = multiprocessing.Pool(processes = cores)
print ( "Adding tasks..." )
for i in range (cores):
msg = "hello %d" % (i)
pool.apply_async(func, (msg, )) #维持执行的进程总数为processes,当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
print ( "Starting tasks..." )
pool.close()
pool.join() #调用join之前,先调用close函数,否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
print ( "Sub-process(es) done." )
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实例扩展:
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# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print ( "%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
# random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random() * 2 )
t_stop = time.time()
print (msg, "执行完毕,耗时%0.2f" % (t_stop - t_start))
po = Pool( 3 ) # 定义一个进程池,最大进程数3
for i in range ( 0 , 10 ):
# Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
# 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))
print ( "----start----" )
po.close() # 关闭进程池,关闭后po不再接收新的请求
po.join() # 等待po中所有子进程执行完成,必须放在close语句之后
print ( "-----end-----" )
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运行结果
----start----
0开始执行,进程号为21466
1开始执行,进程号为21468
2开始执行,进程号为21467
0 执行完毕,耗时1.01
3开始执行,进程号为21466
2 执行完毕,耗时1.24
4开始执行,进程号为21467
3 执行完毕,耗时0.56
5开始执行,进程号为21466
1 执行完毕,耗时1.68
6开始执行,进程号为21468
4 执行完毕,耗时0.67
7开始执行,进程号为21467
5 执行完毕,耗时0.83
8开始执行,进程号为21466
6 执行完毕,耗时0.75
9开始执行,进程号为21468
7 执行完毕,耗时1.03
8 执行完毕,耗时1.05
9 执行完毕,耗时1.69
-----end-----
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原文链接:https://www.py.cn/jishu/jichu/29402.html